Identifier les anomalies et prévenir les risques : gestion optimisée d’un réseau d’eau potable grâce à l’IA et à la Data

CE QU’IL FAUT RETENIR :

• Un opérateur d’eau potable souhaite détecter plus rapidement les fuites et anticiper les incidents sur un réseau étendu.

• Mise en place d’une architecture IA et Data temps réel pour identifier les anomalies et scorer les tronçons à risque.

• Résultats : interventions plus rapides, maintenance préventive ciblée, réduction des incidents et amélioration de la satisfaction client.

Qui prête réellement attention aux milliers de kilomètres de canalisations qui serpentent sous nos pieds ? Ces réseaux invisibles, essentiels au quotidien, constituent pourtant des infrastructures critiques dont la gestion devient de plus en plus complexe face au vieillissement des installations, aux contraintes environnementales et à la pression sur les ressources.

Les enjeux de la gestion d’un réseau d’eau potable à grande échelle

L’entreprise concernée exploite un réseau d’eau potable et d’assainissement représentant près de 200 000 kilomètres de canalisations. Chaque tronçon constitue un point de vigilance potentiel, influencé par l’âge des conduites, les contraintes mécaniques, les conditions climatiques ou encore l’évolution des sols.

Avant la mise en œuvre du projet, une part significative des interventions était réalisée en urgence, avec des coûts humains et matériels élevés. Les équipes terrain devaient intervenir dans des conditions parfois dégradées, tandis que la planification restait difficile en raison d’une détection tardive des incidents.

Passer d’une maintenance réactive à une approche prédictive des réseaux d’eau potable grâce à l’IA

L’enjeu principal consistait à anticiper les incidents avant qu’ils ne deviennent critiques. Les fuites étaient le plus souvent détectées après coup, rendant la planification complexe et entraînant une allocation sous-optimale des ressources.

Les objectifs étaient donc clairement identifiés :

• détecter de manière proactive les fuites et anomalies sur le réseau,

• limiter les faux positifs afin d’éviter des interventions inutiles,

• prioriser les actions de maintenance en fonction du niveau de risque réel,

• passer d’une logique corrective à une maintenance prédictive et préventive.

Exploiter l’IA, l’IoT et la Data pour détecter les anomalies en temps réel

Collecte des données et supervision du réseau

Pour répondre à ces enjeux, une plateforme IoT et Cloud Azure a été déployée afin de collecter en continu les données issues des capteurs installés sur le réseau. Ces signaux, enrichis par les données d’exploitation, constituent la base d’une supervision temps réel du réseau.

Modèles IA de détection et de scoring des risques

Sur cette base, des modèles d’IA ont été développés pour :

• détecter des signaux faibles annonciateurs de défaillances,

• estimer la probabilité d’apparition d’une fuite ou d’un incident sur différents horizons temporels,

• produire un scoring de risque permettant de prioriser les interventions par tronçon.

Ces modèles ont été entraînés puis intégrés dans les processus opérationnels afin d’améliorer la planification et la prise de décision.

Architecture Data industrielle pour la gestion prédictive des réseaux d’eau

Organisation Data en médaillon : Bronze, Silver, Gold

L’architecture repose sur une approche en médaillon, structurée autour de trois couches :

• Bronze : collecte et historisation des données brutes dans un Data Lake (ADLS Gen2),

• Silver : nettoyage, consolidation et structuration des données via Azure Databricks et Spark,

• Gold : données enrichies, fiables et directement exploitables pour l’analytique et les modèles IA.

Les sources intégrées incluent notamment les données capteurs, les historiques de consommation, les incidents clients, les opérations de maintenance et les référentiels techniques des canalisations. Un travail approfondi de qualité des données a permis de distinguer les signaux exploitables du bruit inhérent aux systèmes IoT complexes.

On retrouve cette même logique d’industrialisation de la donnée et de supervision à grande échelle dans le pilotage national de stations d’épuration.

Résultats mesurables et bénéfices opérationnels

Une fois le système déployé, les bénéfices ont été rapidement observés :

• réduction significative des pertes d’eau,

• diminution des interruptions de service grâce à une détection plus rapide des anomalies,

• baisse des coûts liés aux interventions d’urgence,

• amélioration de la priorisation des opérations de maintenance et de renouvellement du réseau,

• pilotage global plus fluide et allocation optimisée des ressources,

• hausse de la satisfaction client grâce à un réseau plus stable.

Au-delà de la performance : un enjeu environnemental et sociétal

Au-delà des gains opérationnels, cette démarche répond à des enjeux environnementaux majeurs. Dans un contexte de raréfaction des ressources et de sensibilité accrue aux questions liées à l’eau, limiter les fuites et les pertes constitue un impact positif à l’échelle de l’entreprise comme de la société.

L’IA et la data deviennent ainsi des leviers structurants pour préserver durablement une ressource vitale, tout en renforçant la résilience des infrastructures critiques.

Conclusion - anticiper pour sécuriser durablement les réseaux

La gestion des réseaux d’eau potable ne peut plus reposer uniquement sur la capacité à réagir rapidement. Elle nécessite désormais une approche proactive, fondée sur l’anticipation, la priorisation et l’exploitation intelligente des données.

Prendre le temps d’évaluer les pratiques existantes, la maturité data et les leviers technologiques disponibles permet souvent de mieux appréhender les risques et les opportunités propres à chaque réseau. Ces réflexions constituent une première étape essentielle pour sécuriser durablement des infrastructures aussi stratégiques que les réseaux d’eau.

Dans ce contexte, les opérateurs de réseaux d’eau potable doivent garantir la continuité de service tout en limitant les pertes, les interventions d’urgence et les impacts environnementaux. Lorsque les réseaux s’étendent sur des centaines de milliers de kilomètres, seule une approche structurée, fondée sur l’exploitation intelligente de la data et de l’IA, permet de passer d’une gestion réactive à un pilotage maîtrisé et anticipé.