L’intelligence artificielle (IA) est devenue un sujet incontournable de notre époque, particulièrement dans le domaine de la gestion de l’eau. De l’industrie à nos conversations quotidiennes, elle est présente partout et soulève de nombreuses promesses. Mais que signifie réellement ce terme ? D’une manière simple, selon IBM, l’IA est une technologie qui permet aux ordinateurs de simuler l’intelligence humaine et de résoudre des problèmes. Il s’agit de programmes qui imitent les processus de notre cerveau.
Bien que l’IA semble être une technologie récente, ses bases théoriques remontent à plusieurs décennies, notamment grâce à l’apprentissage automatique (machine learning) et aux réseaux de neurones artificiels (ANN). Ce qui diffère aujourd’hui, c’est la rapidité des ordinateurs modernes et l’augmentation de la capacité de stockage en nuage, qui ont rendu ces technologies plus puissantes et accessibles.
Dans le secteur de l’eau, l’IA est déjà largement utilisée, avec des technologies comme les machines à vecteurs de support (SVM) qui permettent de prédire avec précision certains événements, notamment dans les stations de traitement des eaux usées. Explorons maintenant comment l’IA transforme ce secteur essentiel et pourquoi elle est devenue une technologie clé dans la gestion des ressources hydriques.
L’IA et l’apprentissage automatique dans le secteur de l’eau
Pour mieux comprendre la relation entre l’IA et le secteur de l’eau, Jorge Helmbrecht, directeur du développement commercial chez Idrica, explique que l’IA utilise des algorithmes avancés qui permettent à un système informatique d’exécuter des processus complexes similaires à ceux de l’intelligence humaine, tels que la résolution de problèmes complexes.
Dans le secteur de l’eau, l’IA permet de nombreuses applications : détection d’anomalies, simulation de comportements des systèmes hydrauliques, reconnaissance des modèles de consommation, prédictions et validation des données. Jorge souligne également l’avantage des modèles de données, qui offrent une approche différente des modèles physiques ou mathématiques, souvent difficiles à mettre en œuvre lorsqu’on ne connaît pas toutes les variables d’un système.
Applications réelles de l’IA dans la gestion de l’eau
- Prédictions de consommation et détection de fuites
Idrica, par exemple, utilise l’IA pour optimiser la gestion des ressources en eau. Elle permet de prédire des variables hydrauliques, d’améliorer l’efficacité du traitement des eaux et de détecter des modèles de consommation anormaux qui peuvent indiquer des fuites dans les réseaux de distribution.
- Optimisation des processus de traitement
Des algorithmes spécifiques améliorent les processus de traitement dans les stations (par exemple, le dosage des produits) et optimisent la planification des tâches de maintenance des réseaux d’égouts, tels que les inspections par caméra.
- Surveillance des égouts grâce à l’IA
SewerAI utilise des outils de vision par ordinateur pour surveiller et détecter automatiquement les différentes conditions observées dans les vidéos d’inspection des égouts. Ces données sont ensuite analysées dans un système basé sur le cloud, facilitant le partage et l’exploitation des informations recueillies. L’approche permet de réduire le potentiel d’erreurs, tout en réalisant des économies de temps et de coûts.
- Analyse des anomalies des équipements
Teredo Analytics, basée à Singapour, utilise l’IA pour surveiller à distance les canalisations des stations de traitement d’eau usée en Malaisie. Des dispositifs d’écoute ambientale sont utilisés pour reconnaître les sons indiquant des pannes potentielles. La détection précoce des anomalies permet de réduire les interruptions non planifiées et les coûts liés à des réparations majeures.
- Prévention des inondations
La société serbe Vodena a développé une solution innovante pour prévenir les inondations dans les Balkans, une région particulièrement touchée par les événements climatiques extrêmes. Leur plateforme VodostAI combine IA et Internet des objets (IoT) pour prédire les niveaux d’eau et émettre des alertes à temps. L’utilisation de réseaux de neurones profonds et d’algorithmes génétiques permet de prédire avec précision les inondations et ainsi protéger les communautés.
L’IA : un avenir prometteur pour l’eau
La qualité des données demeure essentielle pour garantir le succès des applications d’IA dans le secteur de l’eau. Pour que les solutions d’IA soient efficaces, les informations traitées doivent être précises, pertinentes et à jour. La précision des prédictions, la détection des anomalies et la prise de décision reposent entièrement sur la qualité des informations introduites dans les modèles. Pour l’avenir, Jorge Helmbrecht prévoit une extension de l’utilisation de l’IA dans la validation des données hydrologiques et hydrauliques, ainsi que dans les systèmes de prévision hydro-météorologique et la détection de schémas comportementaux complexes.
Conclusion
L’intelligence artificielle transforme déjà le secteur de l’eau et continuera de jouer un rôle central dans les années à venir, notamment en matière d’efficacité, de durabilité, et de gestion proactive des ressources. Ses applications vont de la détection des fuites à la prévention des inondations en passant par l’optimisation des systèmes de traitement des eaux. Toutefois, le succès de ces technologies dépendra de la qualité des données disponibles et de la capacité des humains à superviser et affiner ces modèles. Les possibilités semblent infinies, mais la route est encore longue pour atteindre une gestion complètement automatisée et optimisée des ressources en eau.