Lancement du projet ‘Eau Connectée 2030’ : Optimisation des réseaux d’eau et d’assainissement par l’IA et les SIG en France.

Tendances principales

Intégration multisectorielle des technologies numériques, adoption généralisée des SIG et de l’IA pour la gestion des infrastructures, développement des jumeaux numériques pour la planification et l’exploitation, déploiement massif de capteurs IoT.

Enjeux identifiés

Lutte contre les fuites, amélioration de la qualité de l’eau, réduction des coûts d’exploitation, adaptation au changement climatique, anticipation des défaillances des réseaux, conformité réglementaire accrue, optimisation de la gouvernance des données.

Décryptage complet

Le ministère de la Transition Écologique et de la Cohésion des Territoires a lancé officiellement le projet ‘Eau Connectée 2030’, une initiative nationale visant à moderniser la gestion des infrastructures d’eau potable et d’assainissement. Ce projet repose sur l’intégration poussée des Systèmes d’Information Géographique (SIG) couplés à l’Intelligence Artificielle (IA) pour l’analyse prédictive des dégradations, à l’Internet des Objets (IoT) pour le monitoring en temps réel et aux jumeaux numériques pour la simulation et l’optimisation des réseaux. L’objectif est de réduire les fuites, d’améliorer la qualité de l’eau distribuée et traitée, d’optimiser la consommation énergétique et de mieux anticiper les interventions de maintenance. Ce programme s’inscrit dans le cadre des politiques publiques de gestion durable de la ressource en eau et de protection de l’environnement, avec un financement mixte public-privé.

Régions concernées

Initialement concentré sur des territoires pilotes dans plusieurs régions françaises (Nouvelle-Aquitaine, Occitanie, Île-de-France), le projet vise une généralisation progressive sur tout le territoire national.

Actions mises en œuvre

Déploiement de plateformes SIG intégrant des données d’IoT, développement d’algorithmes d’IA pour la détection des anomalies et la prédiction des pannes, création de jumeaux numériques des réseaux, formation des personnels, mise en place de nouveaux référentiels de données.

Perspectives à court et moyen terme

À court terme, amélioration de la connaissance des réseaux et optimisation de la maintenance. À moyen terme, réduction significative des pertes en eau, amélioration de la résilience des infrastructures et anticipation des besoins d’investissement. À long terme, une gestion totalement prédictive et autonome des réseaux.

Impact attendu

Impact technologique par la standardisation des plateformes et des protocoles. Impact économique par la réduction des coûts de maintenance et des pertes d’eau. Impact environnemental par une meilleure gestion des ressources et une réduction des rejets non conformes. Impact social par l’amélioration de la qualité de service et la sécurité sanitaire.

Exemples et références

L’utilisation de modèles hydrauliques prédictifs basés sur l’IA pour anticiper les surpressions et les ruptures sur les réseaux d’eau potable en Île-de-France.