C’est du propre : optimiser un réseau national de stations d’épuration grâce à une plateforme Big Data industrielle

CE QU’IL FAUT RETENIR :

• Un acteur national du traitement de l’eau veut améliorer le fonctionnement de ses stations d’épuration, notamment pour prévenir les anomalies, optimiser la qualité de l’eau et assurer sa conformité environnementale

• Projet à l’échelle de la France pour collecter, harmoniser et structurer la donnée, tout en créant un système d’alerte et un référentiel de pilotage fiable et unique

• De potentiels problèmes plus vite repérés, des alertes automatisées et une meilleure gestion du parc, pour des clients toujours mieux servis et une législation observée à la lettre

Introduction – Des infrastructures invisibles mais critiques

En Europe, et plus particulièrement en France, l’accès à une eau de qualité est devenu une évidence. Boire l’eau du robinet, alimenter une cafetière ou assurer l’assainissement quotidien relèvent de gestes simples, presque automatiques. Pourtant, derrière cette normalité apparente se cache un ensemble d’infrastructures complexes, critiques et fortement réglementées : les stations d’épuration.

Ces installations jouent un rôle central dans le traitement de l’eau et la préservation de l’environnement. Leur fiabilité conditionne non seulement la qualité de l’eau distribuée, mais aussi le respect de normes environnementales de plus en plus exigeantes. À l’échelle nationale, leur pilotage devient un véritable défi industriel.

Les enjeux de la gestion d’un réseau national de stations d’épuration

Le client concerné exploite un réseau national de stations d’épuration, réparties sur l’ensemble du territoire. Ce parc est par nature hétérogène : technologies différentes, âges variables des installations, contraintes locales spécifiques et modes de gestion parfois hérités de décisions historiques ou régionales.

Avant le lancement du projet, plusieurs limites structurelles freinaient la performance globale :

• des systèmes d’alerte perfectibles,

• une forte dépendance à l’expertise terrain des opérateurs,

• des données fragmentées, stockées dans des outils non homogènes,

• une faible historisation des événements et des mesures,

• l’absence d’une vision consolidée à l’échelle nationale.

Cette situation générait des coûts élevés, tant en maintenance non planifiée qu’en consommation énergétique, et limitait la capacité à anticiper les dérives de fonctionnement.

Centraliser et fiabiliser la donnée pour piloter à grande échelle

L’enjeu principal était clair : reprendre le contrôle par la donnée.

Il s’agissait de mettre en place une collecte fiable, normalisée et exploitable, capable de soutenir un pilotage industriel cohérent à l’échelle du pays.

Les objectifs structurants du projet étaient les suivants :

• centraliser les données issues des stations d’épuration,

• harmoniser et normaliser les mesures pour garantir leur comparabilité,

• fournir des indicateurs fiables et partagés,

• créer un système d’alerte automatique pour détecter les anomalies,

• permettre une supervision en temps réel du réseau national.

Une plateforme IoT et Big Data pour superviser les installations

Collecte nationale des données et supervision en continu

La première étape a consisté à déployer une plateforme IoT permettant de collecter les données issues des équipements et capteurs des stations. Ces flux ont été centralisés au sein d’une plateforme Big Data sur Azure, conçue pour absorber des volumes importants de données hétérogènes.

Cette collecte nationale a permis de connecter les stations, de consolider les informations et de poser les bases d’un pilotage unifié du réseau.

Architecture data en médaillon : Bronze, Silver, Gold

L’architecture mise en œuvre repose sur une approche en médaillon, garantissant robustesse, évolutivité et qualité des données :

• Bronze : collecte et historisation des données brutes (métadonnées, signaux IoT),

• Silver : nettoyage, normalisation et structuration des mesures,

• Gold : indicateurs de performance directement exploitables pour le pilotage opérationnel.

  
  

Cette structuration a permis de fiabiliser les données, de réduire le bruit et d’offrir une base solide pour l’analytique avancée et les usages métiers.

Alertes automatisées et pilotage opérationnel multi-sites

Grâce à cette plateforme, un système de supervision et de détection des anomalies a été déployé. Les alertes, désormais automatiques et basées sur des indicateurs fiables, permettent d’identifier rapidement les dérives de fonctionnement.

Des tableaux de bord homogènes, accessibles aux équipes locales comme aux directions nationales, offrent une lecture claire de la performance des stations. Cette vision unifiée facilite le pilotage multi-sites et permet des comparaisons pertinentes entre régions et installations.

Résultats opérationnels et gains mesurables

Une fois la plateforme déployée et les usages stabilisés, les bénéfices ont été rapidement observés :

• réduction des interventions non planifiées,

• amélioration de la réactivité face aux incidents,

• baisse des coûts de maintenance,

• meilleure maîtrise des consommations énergétiques,

• pilotage plus fluide du parc de stations,

• allocation plus efficace des ressources humaines et techniques.

La capacité à anticiper les anomalies plutôt qu’à les subir a permis de franchir un cap en matière de performance industrielle.

Conformité environnementale et performance durable

Au-delà des gains opérationnels, le projet a renforcé un enjeu central pour le client : la conformité environnementale. Dans un contexte réglementaire strict et en constante évolution, disposer de données fiables et historisées constitue un levier majeur de sécurisation.

Les processus mieux maîtrisés ont permis d’améliorer la qualité de l’eau traitée, de réduire les risques de non-conformité et de renforcer la résilience des installations. L’IA et la data deviennent ainsi des outils structurants pour concilier performance industrielle, responsabilité environnementale et continuité de service.

Conclusion – Structurer la donnée pour sécuriser durablement les infrastructures

Le pilotage d’un réseau national de stations d’épuration ne peut plus reposer uniquement sur des ajustements locaux ou une gestion réactive. Face à la complexité croissante des infrastructures et aux exigences réglementaires, une approche structurée, data-driven et industrialisée devient indispensable.

Centraliser les données, fiabiliser les indicateurs et automatiser la détection des anomalies permettent de transformer des infrastructures critiques en systèmes pilotables, prévisibles et résilients.

Cette approche systémique ; centraliser la donnée, fiabiliser les indicateurs et piloter à l’échelle d’un réseau ; s’observe également dans le retail, notamment sur la performance des linéaires.

Aller plus loin dans le pilotage des infrastructures critiques

Chaque réseau, chaque parc industriel et chaque organisation présente des contraintes techniques, opérationnelles et réglementaires spécifiques. Un échange permet souvent de prendre du recul, d’identifier les premiers leviers de structuration de la donnée et d’évaluer le potentiel d’amélioration à court et moyen terme.

Lorsque ces enjeux de pilotage, de fiabilité ou de conformité deviennent structurants, confronter les approches et partager des retours d’expérience peut constituer une première étape utile pour sécuriser durablement les infrastructures.