Intelligence Artificielle et gestion de la donnée : optimiser les opérations dans le secteur de la distribution d’eau

Dans un contexte où la gestion de l’eau fait face à des défis majeurs, notamment la vétusté des infrastructures, les pertes importantes et la pression réglementaire, les gestionnaires de réseaux cherchent des solutions innovantes pour optimiser leurs opérations. L’intelligence artificielle (IA) et la gestion avancée des données apparaissent comme des leviers puissants pour transformer les pratiques dans le secteur.

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Les enjeux spécifiques du secteur de la distribution d’eau

Des infrastructures vieillissantes et vulnérables

Le secteur de la distribution d’eau en France repose sur un réseau de plus de 900 000 kilomètres de canalisations, dont une grande partie est ancienne et sujette à de nombreuses défaillances. Environ 20 % de l’eau potable injectée dans les réseaux est perdue chaque année à cause de fuites, ce qui représente 1 milliard de mètres cubes, soit l’équivalent de la consommation annuelle de près de 18 millions d’habitants​. 

En outre, les pannes rencontrées incluent : 

• la corrosion des conduites, 
• les ruptures de canalisation, 
• les obstructions dues à des dépôts minéraux, 
• ainsi que des dysfonctionnements sur les équipements critiques tels que les pompes, les vannes et les capteurs de pression. 

Ces problèmes aggravent les pertes d’eau et nécessitent des interventions rapides et coûteuses.

Une pression réglementaire et environnementale croissante

La pression réglementaire et environnementale amplifie ces défis. En application du décret « fuites » de 2012, les collectivités dont le rendement des réseaux est inférieur à 85% doivent établir des plans pour réduire ces pertes. Par ailleurs, des incidents comme des déséquilibres de pression entraînent souvent une dégradation de la qualité de l’eau, nécessitant des analyses et des actions correctives coûteuses. Le Plan Eau 2023 encourage des investissements massifs pour moderniser les infrastructures vieillissantes, mobilisant 180 millions d’euros par an​.

Des coûts élevés et des attentes croissantes des usagers

Enfin, les enjeux financiers sont déterminants. En effet, les fuites non détectées et les pannes récurrentes coûtent cher, tant sur le plan matériel qu’en termes d’image. Les gestionnaires doivent également faire face à l’impact de problèmes tels que les défaillances électriques dans les stations de pompage ou la saturation des équipements de traitement des eaux usées, qui peuvent interrompre l’approvisionnement en eau potable. 

Avec un coût moyen de 4,30 € par mètre cube d’eau, les pertes se traduisent par des millions d’euros de gaspillage chaque année​.

La modernisation des outils de maintenance et l’intégration de technologies d’intelligence artificielle pour anticiper et réduire ces défaillances apparaissent donc comme des priorités stratégiques pour l’avenir du secteur.

(Sources du paragraphe : Office Français de la Biodiversité / Le Monde.fr)

Distribution d’Eau : l’apport de l’Intelligence Artificielle à la gestion des interventions

Prédiction et prévention grâce à l’analyse de données

L’intelligence artificielle (IA) révolutionne la maintenance dans le secteur de la distribution d’eau grâce à des capacités prédictives avancées. 

En exploitant les données collectées par des capteurs installés sur les infrastructures, l’IA permet de détecter précocement les anomalies dans les équipements tels que les pompes, les vannes ou les capteurs de pression. Par exemple, des variations inhabituelles de débit ou de vibration peuvent indiquer une usure ou un dysfonctionnement imminent. 

Par ailleurs, ces outils analysent les historiques de pannes pour : 

• modéliser les risques, 
• prioriser les interventions 
• prévenir des interruptions coûteuses de service.

Optimisation des plannings et des ressources

L’IA ne se contente pas de prédire les pannes : elle optimise aussi la gestion des ressources humaines et matérielles. 

Les solutions de gestion d’interventions “AI powered” allouent les techniciens aux interventions en fonction de l’urgence et de leur localisation, réduisant ainsi les délais de réponse. Cette approche intelligente minimise également les déplacements, ce qui permet de limiter les coûts logistiques et l’empreinte carbone. Certaines solutions incluent même des suggestions en temps réel pour réorganiser les plannings face à des urgences imprévues, maximisant ainsi la productivité des équipes sur le terrain.

Surveillance en temps réel des infrastructures

Enfin, l’intégration de capteurs IoT (Internet des objets) et d’outils d’IA offre une surveillance continue et précise des réseaux de distribution. 

Ces systèmes envoient des alertes automatiques en cas de variations suspectes, qu’il s’agisse de la pression, du débit ou de la qualité de l’eau. Par exemple, une baisse de pression détectée dans un segment spécifique du réseau peut indiquer une fuite ou une obstruction, déclenchant une intervention ciblée avant que le problème ne s’aggrave. 

En combinant cette surveillance en temps réel avec des modèles prédictifs, les gestionnaires disposent d’une visibilité accrue sur l’état des infrastructures et peuvent agir de manière proactive pour garantir un service de qualité.

Gestion de la donnée : la clé d’une IA performante

Collecte et centralisation des données

La performance de l’IA repose avant tout sur la qualité et la diversité des données collectées. 

Dans le secteur de la distribution d’eau, les capteurs IoT jouent un rôle essentiel en mesurant en temps réel des paramètres comme la pression, le débit ou la qualité de l’eau. À cela s’ajoutent les historiques de maintenance et les retours des techniciens sur le terrain, qui enrichissent la base de données. 

Ces informations, souvent dispersées, doivent être centralisées dans une plateforme unifiée pour permettre une analyse cohérente et fiable. Une base de données bien structurée et exhaustive est ainsi indispensable pour alimenter efficacement les algorithmes d’apprentissage machine.

Qualité et sécurité des données

La qualité des données est cruciale pour éviter les biais et garantir des résultats fiables dans la gestion des interventions terrain. Par exemple, une donnée erronée sur l’état d’une canalisation ou une géolocalisation inexacte d’un équipement peut conduire à une mauvaise allocation des techniciens ou à des diagnostics incorrects. Cela nécessite un processus continu de nettoyage, structuration et mise à jour, pour éliminer les doublons ou les valeurs incohérentes qui peuvent affecter la planification des missions.

En outre, dans un contexte de digitalisation accrue, où les techniciens s’appuient de plus en plus sur des applications mobiles et des outils connectés, la sécurité des données devient un enjeu critique. Les systèmes doivent donc être protégés contre les cyberattaques qui pourraient compromettre les informations sensibles, telles que les plans de réseaux ou les calendriers d’interventions. De plus, la conformité au Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) garantit la confidentialité des informations collectées sur le terrain et le respect des droits des usagers.

Ainsi, ces mesures permettent non seulement de sécuriser les données utilisées pour entraîner les modèles d’IA, mais aussi de maintenir la confiance des équipes terrain et des clients. Des données fiables et sécurisées assurent une exécution précise des interventions, renforçant ainsi la réactivité et l’efficacité opérationnelle.

Intégration avec les outils existants

Pour maximiser l’impact des données d’IA, le logiciel de gestion d’interventions doit être interopérable avec les outils déjà en place, comme les ERP (Enterprise Resource Planning) et les CRM (Customer Relationship Management). Cette intégration permet ainsi de simplifier les flux de travail en automatisant certaines tâches administratives, comme la génération de rapports ou la planification des interventions. Elle favorise également une meilleure communication entre les équipes opérationnelles et décisionnelles, accélérant ainsi la prise de décision et la résolution des incidents.

En combinant collecte, sécurité et intégration, la gestion de la donnée devient une véritable pierre angulaire pour tirer parti de l’IA dans l’optimisation des opérations de maintenance et de distribution d’eau.