Dans un monde toujours plus connecté, les données numériques sont devenues un véritable enjeu de société. Les datas sont stockées, comparées, analysées afin d’en tirer le meilleur usage dans tous les domaines.
L’industrie des réseaux d’eau n’échappe pas à cet avènement. Les précieuses données affluent de tous les points des réseaux pour constituer le big data de l’eau.
A partir de là, se pose la question de l’interopérabilité des données afin de garantir la communication entre les différents acteurs du secteur.
« L’ÉCOSYSTÈME DE LA DONNÉE NUMÉRIQUE dans le domaine de l’eau et de l’environnement forme un ensemble extrêmement riche mais très complexe »
L’écosystème de la donnée dans le monde de l’eau forme un ensemble extrêmement complexe, composé d’une multitude d’acteurs – ceux qui produisent la donnée, ceux qui l’acquièrent (contributeurs), ceux qui l’exploitent ou encore ceux qui décident.
Tous ces acteurs ne parlent pas forcément le même langage, n’ont pas les mêmes objectifs ni les mêmes stratégies. Les données sont issues de sources elles-mêmes très diverses – documents, capteurs, laboratoires, mobilité, données spatiales, modules valorisation… – qui n’ont pas les mêmes standards ni les mêmes formats.
La question de l’interopérabilité est donc cruciale, car elle permet aux différents acteurs de communiquer entre eux, de partager leurs informations et d’exploiter au mieux la donnée pour prendre les meilleures décisions.
Le secteur de l’eau est assez mature sur le plan de l’interopérabilité des données par rapport à d’autres secteurs environnementaux. Il existe évidemment une marge de progression, mais le contexte est globalement bien structuré, notamment grâce au travail du Sandre.
Néanmoins, être interopérable ne suffit pas. Si la donnée n’est pas de bonne qualité et pas correctement documentée, elle sera certes compréhensible et lisible par tous, mais donnera une fausse image de la réalité. La qualité de la donnée est donc un autre enjeu majeur sur lequel nous devons travailler.
De multiples causes – dérives de capteur, problème de transmission ou encore vandalisme… – pouvant altérer la qualité des données, il est indispensable de structurer de solides étapes de validation et de qualification de la donnée en multipliant les contrôles (syntaxiques, sémantiques, bornes d’impossibilité ou d’improbabilité, prise en compte de la saisonnalité et des données historiques, recherche de tendance et / ou de dérive de la mesure etc.). Cette pré-ingénierie de la donnée est essentielle pour toutes les phases de valorisation et d’analyses. C’est également la base incontournable de toutes prédictions environnementales reposant sur des logiques d’intelligence artificielle et de construction de jumeaux numériques.
Groupe international d’ingénierie et de conseil en environnement, Antea Group offre des solutions globales dans les domaines de l’environnement, l’eau, les infrastructures et les données environnementales.
La vocation d’Antea Group se décline en trois axes principaux :
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