Produire la bonne donnée, au bon moment, pour une gestion intelligente de l’eau

La digitalisation du secteur de l’eau s’appuie sur des équipements connectés qui collectent en continu des données clés. Cette visibilité accrue permet d’ajuster les paramètres en temps réel, d’anticiper les dérives et d’intervenir avant qu’un incident ne survienne.

L’objectif est de renforcer à la fois la précision des procédés sensibles et la fiabilité opérationnelle. À la clé : moins de maintenance curative, une meilleure optimisation des ressources, un suivi durable des performances et davantage de sécurité grâce aux interventions à distance.

Pour être pleinement efficaces, ces solutions doivent s’intégrer facilement dans des environnements hétérogènes, via des interfaces standardisées, une interopérabilité fluide et des garanties fortes en cybersécurité. L’IoT devient ainsi un levier concret de performance et de résilience.

Comment définissez-vous la « gestion intelligente de l’eau » et quels sont, selon vous, ses bénéfices majeurs pour les collectivités et les exploitants ?

François Hamon : Pour nous, gérer intelligemment l’eau, c’est avant tout produire de la connaissance utile sur les réseaux d’eau. Cela signifie combiner des données issues de capteurs, des informations sur le patrimoine, et l’historique des interventions passées.

C’est cette articulation entre données techniques, contexte et historique d’exploitation qui permet aux opérateurs de prendre les bonnes décisions. Notre objectif est d’entrer dans une démarche d’amélioration continue de l’exploitation, à la fois sur le plan opérationnel et environnemental.

La mise à disposition de tableaux de bord, centrés sur les indicateurs métiers, contractuels ou environnementaux, permet d’animer cette démarche. Enfin, nous restons très vigilants sur le risque d’inflation des alertes et le phénomène « d’alerte fatigue » des opérateurs.

La gestion intelligente intègre aussi le filtrage et la priorisation de ces alertes.

Quels bénéfices concrets observez-vous sur le terrain avec vos solutions ?

François Hamon : Ils sont multiples. Nos capteurs permettent, par exemple, de réduire drastiquement les interventions inutiles. Dans les Hauts-de-France, là où on faisait auparavant 60 visites préventives sur les « points noirs » du réseau pluvial, on n’en fait plus que 4, sans perte de qualité de service. Cela représente une économie de 93 % de déplacements.

À Marseille, nos capteurs sur le réseau pluvial ont permis d’éviter 10 000 déplacements par an tout en collectant 70 tonnes de déchets supplémentaires grâce à un meilleur ciblage des curages. Autre cas : l’arrosage intelligent des espaces verts. À Marseille, Toulouse ou Martigues, notre solution, basée sur des sondes d’humidité positionnées au niveau des racines, permet de déclencher l’arrosage uniquement quand c’est nécessaire.

En 2024, les économies d’eau atteignent 54 % en moyenne, avec un retour sur investissement inférieur à 18 mois.

Nos capteurs s’adaptent aussi aux réseaux d’assainissement, dans le cadre de notre diagnostique permanent : surveillance des débordements, des eaux claires parasites, des nuisances olfactives (H2S), ou encore pilotage raisonné de l’injection de Nutriox, un produit coûteux destiné à préserver les canalisations. À la clé : moins de débordements, moins de pollution, et une maintenance mieux ciblée.

Comment vos solutions intègrent-elles l’intelligence artificielle ?

François Hamon : L’intelligence artificielle chez GreenCityzen est intégrée avec pragmatisme, toujours en réponse à un besoin concret. Nous avons commencé par utiliser l’IA pour fiabiliser les données brutes : corriger les mesures bruitées, détecter les anomalies de capteurs, ajuster dynamiquement la fréquence de transmission en fonction de la stabilité du signal.

Cela nous permet de limiter l’empreinte énergétique tout en garantissant une donnée de qualité. Depuis peu, nous dé ployons également des IA plus avancées sur les couches métier, avec de la détection anticipée de comportement anormaux sur les montées en charge des réseaux. Nous travaillons aussi sur des approches de « capteurs virtuels » : à partir d’un parc existant, comme celui de Marseille (5 000 capteurs), nous modélisons ce qui se passerait avec un nombre réduit de capteurs.

L’idée est de réduire les besoins en matériel tout en conservant le même niveau d’information. Cela améliore considérablement le retour sur investissement pour nos clients.

Pouvez-vous donner un exemple où l’IA a permis d’anticiper un problème avant qu’il ne survienne ?

Alexandre Boudonne : Un bon exemple concerne les “points noirs” du réseau d’assainissement. Grâce à une IA non supervisée, nous sommes capables d’anticiper les colmatages avant que le débordement ne se produise. L’algorithme analyse les données en continu, apprend les dynamiques typiques d’un écoulement normal, et détecte toute dérive. Cela permet d’envoyer une équipe de maintenance au bon endroit, au bon moment, plutôt que d’intervenir en urgence après coup.

En quoi ces technologies transforment-elles concrètement les pratiques des villes ?

Alexandre Boudonne : Nos clients perçoivent un alignement clair entre les données remontées et leurs enjeux contractuels ou de performance. Par exemple, sur l’arrosage intelligent, la plateforme affiche directement les économies d’eau réalisées. Sur le pluvial, les indicateurs sont calés sur les objectifs contractuels : pourcentage de points noirs propres, taux de conformité, volumes déversés…

La plateforme doit avoir une capacité technique configurée sur une verticale métier très forte. Autre exemple : l’analyse d’images des avaloirs. Lors des curages, les opérateurs prennent une photo du contenu collecté. L’IA peut ensuite classifier les déchets (feuilles, canettes, plastique…), ce qui permet de rationaliser les interventions en envoyant les bons véhicules, au bon en droit.

Finalement, l’IA nous permet aujourd’hui de détecter, classer et prédire des phénomènes que l’humain ne pourrait pas traiter seul, faute de temps ou de lisibilité. Cela fait gagner en efficacité, en impact environnemental et en confort pour les équipes terrain. Mais l’approche doit toujours rester mesurée. Chez GreenCityzen, nous n’utilisons l’IA que lorsqu’elle est réellement nécessaire.

Parfois, une simple régression linéaire suffit, avec une empreinte numérique bien plus faible. Nous ne croyons pas à l’accumulation de données sans finalité. L’important, ce n’est pas le volume collecté, mais la pertinence des analyses et la capacité à les traduire en actions utiles.