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La maintenance prédictive pénètre des réseaux d’eau

Baptiste Cessieux
La maintenance prédictive pénètre des réseaux d’eau

Les réseaux d’eau sont vieux mais toutes les conduites sont-elles vétustes ? Pour ne pas avoir à remplacer les conduites au hasard, l’entreprise Altereo propose un logiciel basé sur l’apprentissage de la machine. À partir d’une base de données qui couvre 10 ans d’expérience, l’outil prédit la « bonne » conduite à rénover. Altereo est l'un des lauréats des trophées de l'innovation des 20e carrefours de l'eau qui se déroule du 30 au 31 janvier à Rennes.

La prédiction du remplacement des outils de production ne s’arrête pas aux machines industrielles. Cette méthode, basée sur l’entraînement d’intelligence artificielle à partir des données existantes, se déploie également sur l’infrastructure. L’entreprise Altereo propose par exemple une solution pour la gestion des réseaux d’eau. Un enjeu important autant pour les collectivités que pour les entreprises raccordées au réseau. Le changement d’une conduite d’eau est en effet une opération délicate et coûteuse, qui se fait aujourd’hui en fonction des plannings de remise à niveau des voiries, des équipements de surface, ou lors d’une fuite avérée. L’efficacité des travaux prend donc le pas sur la vétusté véritable des conduites d’eau. Mais si 45 % du réseau français à plus de 40 ans, la question du remplacement ne doit pas forcément se faire a priori, et c’est là qu’intervient le logiciel d’intelligence artificielle.

« La question c’est de savoir quel est le meilleur moment pour renouveler », explique Sébastien Coudert, directeur de l’agence Ouest pour Altereo. « Mais il n’existe quasiment pas de modélisation en temps réel et peu de capteurs sur le réseau. L’intérêt de notre logiciel, c’est qu’il s’entraîne sur une bibliographie d’une dizaine d’années pour faire de l’étude statistique. » En d’autres termes, l’intelligence artificielle peut déterminer le meilleur moment pour changer une conduite d’eau ou un raccordement, malgré une base de données incomplète sur le site observé. Le conseil apporté par la machine se fait grâce à des données de cas similaires qui sont extrapolées au cas concret étudié. Selon l’entreprise, le programme de renouvellement à court terme permet d’éviter, en moyenne, 50 % des fuites prédites sur un réseau, en ne renouvelant que 5 % de celui-ci.

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