L’Intelligence Artificielle au Service de la Prédiction des Ruptures et de l’Optimisation de la Maintenance des Réseaux d’Eau

Tendances principales

Utilisation de l’IA pour la maintenance prédictive des infrastructures d’eau; Développement d’algorithmes d’IA pour la détection précoce des fuites et des anomalies; Intégration de l’IA dans les plateformes SIG pour l’aide à la décision; Focus sur l’IA pour l’optimisation des paramètres de fonctionnement des réseaux.

Enjeux identifiés

Qualité et quantité des données d’apprentissage pour l’IA; Interprétabilité des modèles d’IA (explicabilité); Coût des solutions IA et de leur intégration; Acceptation et confiance des opérateurs dans les prédictions de l’IA; Éthique et gouvernance des données.

Décryptage complet

L’intelligence artificielle (IA) transforme radicalement la maintenance et la gestion des réseaux d’eau potable et d’assainissement. En analysant de vastes ensembles de données issues des SIG, des capteurs IoT et des historiques de maintenance, les algorithmes d’IA permettent désormais de prédire avec une grande précision les risques de rupture, de défaillance ou de dégradation des canalisations. Cette capacité prédictive autorise une planification proactive des interventions de maintenance, passant d’une logique réactive à une logique préventive et optimisée. L’IA peut également aider à identifier les causes profondes des problèmes récurrents et à optimiser la gestion des flux, contribuant ainsi à réduire les pertes d’eau, à améliorer la qualité de l’eau distribuée et à prolonger la durée de vie des infrastructures.

Régions concernées

Toutes les régions françaises sont concernées, particulièrement celles où les réseaux sont anciens et nécessitent une gestion plus fine pour éviter les défaillances coûteuses et les interruptions de service. Les territoires soumis à des contraintes hydrologiques fortes y trouvent aussi un intérêt stratégique.

Actions mises en œuvre

Projets de recherche et développement conjoints entre universités et opérateurs de réseaux d’eau sur l’IA; Lancement d’appels à projets par les agences de l’eau pour l’innovation en IA appliquée aux réseaux; Formation des personnels aux outils et méthodologies de l’IA.

Perspectives à court et moyen terme

À court terme, adoption progressive de solutions d’IA pour la détection de fuites et la prédiction des défaillances sur les réseaux critiques. À moyen terme, généralisation de l’IA dans les tableaux de bord de pilotage, permettant une gestion proactive et une optimisation globale des opérations et des investissements de maintenance.

Impact attendu

Économique : Réduction des coûts de réparation des ruptures et des interventions d’urgence, optimisation des dépenses de maintenance. Social : Moins d’interruptions de service, garantie d’un approvisionnement en eau fiable. Environnemental : Diminution des pertes d’eau, réduction de l’impact des fuites sur l’environnement (ex: érosions). Technologique : Progression de l’application de l’IA dans les infrastructures critiques et les services publics.

Exemples et références

Le Syndicat des Eaux d’Île-de-France (SEDIF) expérimente des solutions d’IA pour détecter les micro-fuites sur son réseau de distribution.