Lancement du projet européen ‘Digital Water Twin’ pour optimiser la gestion des réseaux d’eau grâce aux Jumeaux Numériques et à l’IA.

Tendances principales

Déploiement massif des Jumeaux Numériques (JT) pour les infrastructures critiques ; intégration croissante de l’IA pour l’analyse prédictive et l’optimisation des réseaux ; essor des capteurs IoT pour la surveillance en temps réel ; forte demande pour la gestion intégrée des ressources en eau ; numérisation et modernisation des infrastructures d’eau et d’assainissement ; renforcement de la résilience face au changement climatique.

Enjeux identifiés

Amélioration de la performance opérationnelle (réduction des fuites, optimisation énergétique) ; garantie de la qualité et de la sécurité de l’eau potable ; anticipation et gestion des risques (crises, incidents, pollution) ; optimisation des investissements en infrastructure ; conformité réglementaire environnementale accrue ; gestion durable des ressources en eau.

Décryptage complet

Le projet européen ‘Digital Water Twin’ (DWT), débuté le 1er mars 2024, vise à révolutionner la gestion des réseaux d’eau potable, d’assainissement et des eaux usées en exploitant la puissance combinée des Systèmes d’Information Géographique (SIG), de l’Intelligence Artificielle (IA), des Jumeaux Numériques (JT), des capteurs IoT et de la modélisation hydraulique. Ce projet d’envergure rassemble 25 partenaires académiques et industriels issus de 10 pays européens, avec un financement de 15 millions d’euros du programme Horizon Europe.

Le cœur de l’innovation réside dans la création de jumeaux numériques hautement détaillés des réseaux d’eau. Ces répliques virtuelles dynamiques, alimentées en temps réel par des données issues de capteurs IoT (débit, pression, qualité de l’eau, niveaux), permettent une visualisation précise de l’état du réseau et de son fonctionnement. L’intégration des SIG fournit le socle spatial indispensable pour cartographier, analyser et gérer ces infrastructures complexes. Les données géospatiales sont enrichies par des informations hydrauliques, des historiques de maintenance, des données démographiques et environnementales, créant ainsi une plateforme d’information exhaustive.

L’IA joue un rôle crucial dans l’analyse des flux de données massifs générés par les capteurs et les JT. Des algorithmes d’apprentissage automatique sont développés pour la détection précoce des fuites, la prédiction des ruptures, l’optimisation des cycles de pompage et de traitement, ainsi que pour la modélisation des scénarios d’événements extrêmes (inondations, sécheresses). La modélisation hydraulique avancée, couplée aux JT, permet de simuler le comportement dynamique des réseaux sous différentes conditions, d’évaluer l’impact des modifications d’infrastructure et d’optimiser la distribution de l’eau potable tout en assurant une collecte et un traitement efficaces des eaux usées.

Les normes applicables dans ce projet s’inspirent des standards ouverts de l’OGC (Open Geospatial Consortium) pour les données géospatiales, des protocoles IoT (MQTT, CoAP) pour la communication des capteurs, et des architectures microservices pour la flexibilité des JT. La cybersécurité est une préoccupation majeure, avec l’intégration de mécanismes robustes pour protéger les données sensibles et assurer l’intégrité des systèmes de contrôle.

Plusieurs cas d’usage industriels sont déjà en phase de pilote. À Barcelone, par exemple, un jumeau numérique du réseau d’eau potable est utilisé pour identifier et quantifier les pertes d’eau, permettant une réduction de 10% des volumes perdus en six mois. À Copenhague, l’IA analyse les données de pluviométrie et de débit des réseaux d’assainissement pour anticiper les débordements lors d’événements pluvieux intenses, réduisant ainsi les déversements d’eaux non traitées dans l’environnement. Le syndicat intercommunal de gestion des eaux (Sigeif) en Île-de-France teste un JT pour optimiser la gestion des stations d’épuration, améliorant l’efficacité énergétique de 15% et réduisant les rejets polluants.

Les données chiffrées issues de ces pilotes montrent des réductions significatives des pertes d’eau (jusqu’à 15% dans certains cas), une amélioration de l’efficacité énergétique des stations d’épuration (jusqu’à 20%), et une diminution des incidents sur les réseaux. L’investissement stratégique dans ces technologies est considérable, le marché mondial des JT pour les services publics devrait atteindre plusieurs milliards d’euros dans les cinq prochaines années.

En comparaison technologique, les JT pour l’eau se distinguent des simples bases de données SIG par leur capacité à modéliser le comportement dynamique des réseaux en temps réel, à intégrer des analyses prédictives basées sur l’IA, et à simuler des scénarios complexes. Cette approche intégrée dépasse les limitations des solutions autonomes (SIG seuls, modélisation hydraulique statique).

Les impacts sur la maintenance sont profonds : passage d’une maintenance corrective à une maintenance prédictive et prescriptive. La performance des réseaux est améliorée par une meilleure gestion des pressions, des débits et une réduction des ruptures. La cybersécurité est renforcée par la surveillance continue des accès et des flux de données, ainsi que par des architectures résilientes. Les risques de pannes systémiques sont réduits grâce à la capacité de simulation et de test des modifications en environnement virtuel.

Recommandations pratiques : Pour les collectivités territoriales françaises, il est crucial de commencer par une cartographie exhaustive et une numérisation précise des réseaux existants (niveau Lidar, modélisation 3D). Investir dans l’installation de capteurs IoT stratégiques, particulièrement aux points névralgiques. Développer des compétences internes en SIG, IA et analyse de données, ou nouer des partenariats solides avec des entreprises spécialisées. S’inscrire dans les programmes de financement européens et nationaux dédiés à la transformation numérique des infrastructures. Prioriser les pilotes sur des problématiques clés (fuites, qualité de l’eau, efficacité énergétique) pour démontrer la valeur ajoutée avant un déploiement à grande échelle.

Régions concernées

Europe (principalement via des projets financés par l’UE comme Horizon Europe) ; Amérique du Nord (initiatives locales des grandes métropoles) ; Asie-Pacifique (villes intelligentes en Chine, Singapour, Australie) ; pays émergents en Afrique et Amérique Latine (avec un soutien des banques de développement).

Actions mises en œuvre

Lancement de projets de recherche et développement collaboratifs (ex: Digital Water Twin) ; investissements massifs dans la transformation numérique des services d’eau ; développement de plateformes SIG/JT intégrées ; mise en place de programmes de formation pour les personnels ; évolution des politiques publiques pour encourager l’adoption de ces technologies ; renforcement des cadres réglementaires sur la qualité des données et la cybersécurité.

Perspectives à court et moyen terme

À court terme : déploiement progressif des JT pour des applications ciblées. À moyen terme : intégration systémique des JT et de l’IA dans la gestion quotidienne des réseaux, création de standards européens pour les JT d’eau. À long terme : réseaux d’eau entièrement autonomes et auto-optimisés, résilients aux chocs environnementaux et climatiques.

Impact attendu

Économique : réduction des coûts d’exploitation et de maintenance, optimisation des investissements, création de nouveaux marchés pour les entreprises technologiques. Social : amélioration de la qualité de vie par une eau plus sûre et une meilleure gestion des déchets, potentiels gains d’emplois dans les secteurs technologiques et d’analyse de données, mais aussi risque de fracture numérique. Environnemental : réduction des pertes d’eau, optimisation de la consommation d’énergie, diminution des pollutions dues aux déversements d’eaux usées, meilleure gestion des ressources. Technologique : accélération de l’innovation dans le domaine des JT, de l’IA et de l’IoT appliqués aux infrastructures. Politique : renforcement de la souveraineté numérique dans la gestion des services essentiels, évolution des politiques publiques vers des approches plus intégrées et data-driven.

Exemples et références

Projet européen ‘Digital Water Twin’ (DWT).