L’intelligence artificielle au service de la performance opérationnelle

Face au renouvellement des infrastructures, à la pression sur les ressources et à la multiplication des épisodes climatiques extrêmes, la gestion des réseaux d’eau entre dans une ère de transformation numérique. Le croisement des données de terrain, des modèles prédictifs et des outils d’aide à la décision permet désormais d’anticiper, de détecter et d’intervenir avec une précision inédite.

Mais cette évolution ne peut se faire sans méthode. La puissance de calcul doit s’inscrire dans un écosystème cohérent, reliant capteurs, données et équipes de terrain, avec des solutions adaptées à la diversité des territoires.

Les acteurs du secteur investissent ainsi dans des outils modulaires et évolutifs, alliant automatisation, capteurs intelligents et traitement de données. L’objectif : réduire les pertes, optimiser les ressources et renforcer la résilience des réseaux vers un territoire véritablement connecté.

Pouvez-vous nous expliquer quelles solutions connectées, basées sur l’IA, propose aujourd’hui SUEZ ?

Chez SUEZ, nous proposons une offre complète de solutions connectées pour accompagner les opérateurs dans la gestion intelligente du cycle de l’eau. Cette offre englobe l’ensemble de la chaîne : des compteurs intelligents (smart metering) à l’analyse des données, en passant par les protocoles de communication et les logiciels d’exploitation. Elle est utilisée à la fois par nos propres clients – puisque SUEZ est aussi opérateur d’eau – mais aussi hors du Groupe, par des régies, des collectivités ou des opérateurs internationaux qui travaillent avec nos solutions.

L’Internet des objets (IoT) nous permet de capter, en temps réel, des informations vitales sur les réseaux : volumes produits, volumes consommés, débit, pression, qualité de l’eau… Mais ce n’est qu’une première brique. Des modules d’intelligence artificielle viennent ensuite exploiter ces données pour en déduire des actions à mener sur le terrain – pilotage de vannes, déclenchement ou arrêt de pompes, etc. – afin d’optimiser le bon fonctionnement du cycle.

Quels sont les grands bénéfices de ces solutions ?

Ils sont multiples. D’abord, l’IoT nous permet de détecter plus rapidement et plus finement les situations anormales : fuites, dysfonctionnements, signaux avant-coureurs d’une défaillance. En catégorisant les incidents, on priorise les interventions et on optimise les ressources.

L’IA vient amplifier considérablement cette dynamique et nous permet d’aller beaucoup plus loin. Grâce à sa puissance de calcul, à l’analyse de « patterns » et à la modélisation, nous sommes capables de détecter des anomalies bien plus tôt, d’anticiper les pannes et d’affiner les opérations de maintenance. On passe d’une gestion corrective à une gestion prédictive.

Là où les anciens modèles se basaient sur quelques variables empiriques, l’IA prend en compte une multitude de critères pour produire des diagnostics plus fiables et plus précis, en exploitant vraiment toute la puissance de la donnée. Elle nous permet aussi de simuler des scénarios complexes pour planifier des actions préventives.

C’est finalement un véritable levier de performance, mais aussi un moyen de réduire drastiquement les pertes en eau, de sécuriser les réseaux, d’améliorer la qualité de l’eau et d’optimiser les ressources.

Pouvez-vous nous présenter un cas d’usage précis ?

Un cas emblématique est celui du couplage entre nos solutions de smart metering ON’connect™ et notre logiciel de modélisation des réseaux, AQUADVANCED®.

En croisant les données issues des compteurs communicants avec celles de la production d’eau en usine et des capteurs sur le terrain, nous sommes capables, grâce à l’IA, de localiser précisément les fuites avant et après compteur, de les catégoriser, et d’organiser leur réparation de manière beaucoup plus ciblée et efficace.

Ce dispositif a permis en 2024 d’économiser l’équivalent de 8 900 piscines olympiques – soit 33 millions de m³ d’eau – en réduisant les pertes sur toute la chaîne de distribution. En parallèle, nous avons pu identifier des zones de faiblesse pour déclencher des opérations de maintenance préventive, au lieu d’attendre la casse.

Mais il faut garder en tête que l’IA ne fait pas tout : c’est une brique dans un ensemble cohérent qui va de la collecte des données à l’action terrain, en passant par l’analyse. Sans une bonne orchestration des données ni des équipes formées, elle ne produit pas de résultats.

Quels sont les freins qui ralentissent encore l’adoption de ces solutions ?

Le principal frein, c’est l’hétérogénéité des maturités digitales chez les opérateurs. Certains sont très avancés, et challengent la performance des outils. D’autres en sont encore à une première étape de digitalisation, avec peu de process, parfois sans cartographie précise de leurs infrastructures.

Pour eux, une solution très sophistiquée n’a pas d’intérêt immédiat : il faut un accompagnement progressif, avec des offres plus simples, adaptées à leur contexte. C’est pour cela que notre gamme est modulaire, multi-technologies : nous utilisons par exemple le protocole Wize à 169 MHz pour des télérelevés très performants, et d’autres standards comme LoRaWAN ou NB-IoT pour des cas d’usage plus simples (facturation mensuelle, par exemple).

Et au-delà de la technologie, il y a un vrai besoin de montée en compétences. Le digital déplace le curseur : on passe de métiers tournés essentiellement vers la facturation à des métiers axés davantage sur l’optimisation opérationnelle – des réseaux d’eau, des flux, d’orchestration des réparations. Il faut accompagner ces changements, en formant graduellement les équipes, parce que si l’on apporte un outil digital à une équipe qui n’est pas prête, cela ne fonctionnera pas.

Il ne faut pas vouloir aller trop vite.

Quels sont vos chantiers pour l’avenir, les projets que vous allez ou souhaitez développer ?

Nos priorités s’articulent autour de cinq axes :

– La massification de l’IA dans toutes les étapes : conception, exploitation, analyse.

– Le développement du edge computing, qui consiste à embarquer l’intelligence au plus près des capteurs, pour un traitement des données en local. Cela évite la remontée de flux massifs de données (souvent inutiles), limite l’empreinte carbone, et permet des réactions plus rapides sur le terrain.

– L’IA agentique, plus automatisée, plus contextuelle, qui se construit actuellement dans nos équipes R&D pour répondre aux spécificités de l’industrie de l’eau.

– L’accompagnement des collectivités via des missions de conseil, pour aider les territoires à intégrer progressivement ces outils, selon leur niveau de maturité, et en cohérence avec leurs besoins réels.

– La perspective du territoire connecté, où les données de l’eau, de l’énergie, des transports ou de la gestion des déchets dialoguent entre elles pour déclencher automatiquement les bonnes actions. Cela paraît encore lointain, mais les premières expérimentations sont déjà en cours.