Amélioration de la modélisation hydraulique des réseaux d’eau grâce à l’IA pour mieux anticiper les surtensions et les assèchements.

Tendances principales

Intégration de l’IA dans la modélisation hydraulique, modélisation prédictive, gestion dynamique des réseaux, optimisation de la distribution d’eau, prévention des incidents techniques.

Enjeux identifiés

Qualité et granularité des données d’entrée pour l’IA, puissance de calcul nécessaire pour les simulations complexes, validation des modèles, intégration des modèles dans les systèmes de supervision (SCADA).

Décryptage complet

Des chercheurs en hydraulique urbaine ont développé de nouveaux modèles prédictifs intégrant l’intelligence artificielle pour simuler avec une précision accrue le comportement des réseaux d’eau potable. Ces modèles s’appuient sur des données historiques, des prévisions météorologiques et des informations issues de SIG et de capteurs IoT pour anticiper les pics de demande, les baisses de pression, ou encore les risques de gel et de surtension. L’objectif est de permettre une gestion plus dynamique et réactive des réseaux, réduisant ainsi les pertes d’eau et garantissant la continuité du service.

Régions concernées

Applicable mondialement, avec des développements particulièrement actifs en Amérique du Nord et en Europe.

Actions mises en œuvre

Recherche et développement en IA appliquée à l’hydraulique, collaborations entre universités et opérateurs de réseaux, développement de plateformes logicielles intégrant ces nouvelles capacités, publication d’articles scientifiques.

Perspectives à court et moyen terme

À court terme : premiers déploiements de modèles IA pour la prévision à court terme et l’optimisation de la production. À moyen terme : modèles IA intégrés à des jumeaux numériques pour une gestion prédictive et adaptative des réseaux à grande échelle.

Impact attendu

Impact économique : réduction des coûts liés aux pannes et à la surproduction, optimisation des dépenses énergétiques. Impact environnemental : diminution des pertes d’eau par une meilleure gestion des pressions. Impact technologique : avancées majeures dans la modélisation des systèmes complexes de distribution.

Exemples et références

L’entreprise Thames Water au Royaume-Uni teste un modèle d’IA pour prédire les ruptures de canalisation basées sur des données de pression et de débit.