Mathieu Zug (ZUGConsulting) : IA, capteurs et expertise humaine : le triptyque gagnant pour les réseaux d’eau

L’intelligence artificielle fait son entrée dans le secteur de l’eau, non pour remplacer les systèmes existants, mais pour les rendre plus précis, réactifs et intelligents.

Grâce à elle, l’analyse de données devient plus fine, les décisions plus éclairées, et les réseaux plus efficaces. Ce progrès repose sur une donnée de qualité, rendue possible par les capteurs et objets connectés.

C’est dans cette synergie entre IA, IoT et expertise humaine qu’émerge une nouvelle approche de la gestion des réseaux. Une hybridation prometteuse, tournée vers l’efficacité et la sobriété.

Comment définiriez-vous l’intelligence artificielle dans le domaine de l’eau ?

L’intelligence artificielle (IA) dans l’eau reste aujourd’hui une notion encore jeune, parfois utilisée de manière un peu « marketing ».

On parle beaucoup d’IA, mais dans les faits, les applications restent limitées par rapport à d’autres secteurs comme la santé ou l’industrie. On en est encore aux balbutiements.

Concrètement, l’IA désigne ici surtout des outils de modélisation capables de traiter de grandes quantités de données pour produire des analyses, des préconisations, voire des scénarios prévisionnels. Elle ne se trouve pas encore dans les capteurs eux-mêmes, qui n’ont pas l’énergie ni la puissance de calcul nécessaire.

Mais cela commence à évoluer, avec l’arrivée de microcontrôleurs intégrés, capables de filtrer les données dès la source pour n’envoyer que l’essentiel.

Le principal intérêt de l’IA, pour l’instant, c’est de « prémâcher » le travail : aider les exploitants à mieux comprendre ce qui s’est passé, ce qui se passe, et ce qui pourrait se passer demain. Elle accélère les calculs, améliore leur précision, et permet de dégager du temps pour les tâches à plus forte valeur ajoutée.

Quelles sont, selon vous, les principales applications actuelles dans ce domaine ?

Il existe quelques cas concrets intéressants. Par exemple, il a été développé une IA capable d’apprendre le fonctionnement d’une station d’épuration, à partir d’un jeu de données, pour proposer un pilotage optimisé.

Pas besoin de nouveaux capteurs ou d’équipements : l’outil s’interface avec les automates existants, recrée intelligemment les données manquantes, et propose des plans de gestion plus performants.

Dans l’assainissement, l’IA commence aussi à être utilisée pour anticiper les effets du dérèglement climatique : épisodes pluvieux plus intenses, surcharge des réseaux…

Ces outils peuvent simuler des scénarios et aider à ajuster les stratégies. Autre champ d’application en développement: le traitement et la validation des données. Aujourd’hui, de nombreux capteurs remontent des informations, mais il faut encore les interpréter, vérifier leur cohérence, en extraire des indicateurs utiles.

Des algorithmes peuvent désormais automatiser une grande partie de ce travail, avec une rapidité et une rigueur supérieures à celles de l’analyse humaine. Enfin, sur l’eau potable, des modèles IA permettent d’anticiper la recharge ou la vidange des nappes, en croisant les données hydrologiques avec des paramètres comme la météo,

la saisonnalité ou les usages. C’est une aide précieuse dans un contexte de raréfaction de la ressource.

L’IA va-t-elle transformer durablement les pratiques dans le secteur de l’eau ?

Elle en prend le chemin, mais ce ne sera pas instantané. Pour que les professionnels du secteur adoptent ces outils, il faut d’abord qu’ils aient confiance dans les résultats.

Certains sont très prudents, d’autres très enthousiastes… Comme souvent, la vérité est entre les deux. L’IA ne remplacera pas l’expertise humaine, mais elle peut vraiment aider à franchir un cap, notamment lorsque les systèmes deviennent trop complexes pour être analysés « à l’ancienne ».

Avec le temps, elle sera sans doute incontournable pour affiner les prévisions, concevoir de nouvelles installations ou améliorer l’efficacité opérationnelle. Mais pour que cela fonctionne, il faut de la donnée. L’IA a besoin d’être nourrie, testée, vérifiée.

C’est là que l’IoT entre en jeu. L’un ne va pas sans l’autre. Les capteurs continueront à jouer un rôle fondamental, mais leur usage va évoluer : ils devront être plus sélectifs, plus stratégiquement positionnés, parfois moins nombreux, mais mieux utilisés.

À terme, on peut imaginer une hybridation intelligente : des capteurs plus sobres en énergie, dotés de fonctions de tri ou de préanalyse, associés à des puissances de calcul capables de produire des recommandations fiables, elles-mêmes validées par des mesures terrain. Ce trio – capteurs intelligents, IA performante, contrôle humain – est sans doute la voie la plus prometteuse.

3 points clés à retenir

À retenir :

• L’IA ne remplace pas l’humain, elle le renforce grâce à la donnée.

• Les capteurs connectés deviennent des alliés du diagnostic et de la maintenance.

• L’expertise terrain reste au cœur de la transformation numérique du secteur de l’eau.