Anticiper les risques de sécheresse : l’intelligence artificielle à la rescousse des collectivités

Chaque année, les situations de stress hydrique se font plus nombreuses en France. Les collectivités vont devoir apprendre à gérer différemment leurs ressources en eau. Pour cela, des solutions professionnelles existent, comme celle proposée par la société imaGeau, groupe Saur. Elle permet d’anticiper le risque sécheresse pour une gestion intelligente de l’eau.

Sur l’ensemble de la planète, la disponibilité et la qualité de l’eau diminuent. Selon le World Ressources Institute, la France se classe comme un pays « moyennement à risque » en la matière. Au même titre que l’Allemagne, la Chine ou le Pérou. Ces dernières années, notre pays a pourtant connu de graves épisodes de sécheresse. Et dans le contexte de réchauffement climatique, les météorologues prévoient à l’avenir des étés plus longs et plus chauds. De quoi favoriser encore une augmentation du stress hydrique sur notre territoire.

Pour les collectivités il était déjà essentiel d’apprendre à limiter le risque lié à la ressource en eau en travaillant à sa préservation et à son exploitation durable. Aujourd’hui, quelques experts vont plus loin. Ceux de la société imaGeau, une société du groupe Saur créée en 2009, par exemple. Ils ont non seulement fait de la protection continue des ressources en eau leur spécialité. Mais ils travaillent également à anticiper le risque sécheresse pour venir en aide aux collectivités.

Une gestion durable de la ressource en eau des collectivités

Prenons l’exemple d’une nappe phréatique — mais tout cela est aussi bien transposable à un cours d’eau — qui se recharge en hiver et se décharge en été. Au rythme des niveaux hautes eaux et des niveaux basses eaux. Selon un schéma en forme de vagues. En France, il n’est pas question de surexploiter une nappe phréatique. Les autorités se montrent très vigilantes en la matière. Lorsqu’une nappe s’approche un peu trop de son niveau bas, des arrêtés sécheresse sont pris pour limiter les prélèvements.

Ainsi pour les collectivités, le niveau d’une nappe a des conséquences tant sur la préservation de cette nappe que sur son exploitation. Savoir à l’avance comment le niveau de la nappe phréatique va évoluer donne un avantage certain à l’exploitant. Un avantage qui lui permet de prendre les bonnes décisions pour une gestion durable et intelligente de sa ressource en eau.

L’intelligence artificielle pour mieux gérer les ressources en eau

C’est pourquoi imaGeau a construit un outil capable non seulement d’informer la collectivité sur le niveau de sa nappe phréatique au quotidien. Mais aussi de prédire son niveau futur. Cet outil s’appuie sur les méthodes du machine learning. Car il existe de nombreuses variables qui influencent le niveau d’une nappe phréatique : la pluviométrie, les interactions avec les fleuves ou les sols, les températures, l’irrigation, la teneur en eau dans le sol, etc. Le tout selon une fonction que personne n’est capable d’établir.

L’intelligence artificielle, elle, se nourrit de toutes ces données. Comme elle le fait déjà depuis quelques années dans les domaines de la finance ou du numérique — dans les algorithmes de Google, par exemple. Elle apprend d’elle-même les interactions qui les relient. Puis elle cherche à reproduire le signal observé. En sélectionnant la fonction qui donne la meilleure coïncidence entre le signal prédit et le signal observé. Cette fonction sert ensuite à prédire le risque de sécheresse, le niveau de la nappe phréatique dans le futur.

Le déploiement de cette solution est en cours sur le et le Syndicat d’exploitation des eaux des Landes, le Syndicat d’exploitation des eaux de la Manche et

l’agglomération de Montauban, par exemple. Ces collectivités ont désormais accès à des scénarios d’évolution de leurs ressources en eaux jusqu’à 90 jours — jusqu’à 20 jours concernant les cours d’eau, plus dépendants de la pluviométrie. Une manière pour elles d’anticiper le risque de sécheresse et de mettre en place, très en amont, des plans d’action visant à éviter les situations de crise. D’autant que l’efficacité des décisions prises pourra être évaluée au jour le jour, avec l’ajustement du modèle.

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