Des progr\u00e8s technologiques consid\u00e9rables ont apport\u00e9 des solutions innovantes dans les services de gestion de l’eau, des eaux us\u00e9es et des d\u00e9chets.<\/p>\n\n\n\n
Le march\u00e9 de la gestion intelligente de l’eau devrait atteindre 30,8 milliards de dollars d’ici 2028, avec un taux de croissance annuel compos\u00e9 de 13,89 % entre 2023 et 20281<\/a><\/sup>. La progression sera soutenue par l’intelligence artificielle (IA) et par l’Internet des objets (IoT), car ces technologies rec\u00e8lent un immense potentiel pour passer \u00e0 des solutions plus durables.<\/p>\n\n\n\n L’IA, en particulier, ouvre de nouvelles voies pour am\u00e9liorer les processus dans l’ensemble de l’\u00e9cosyst\u00e8me. Son int\u00e9gration permet de d\u00e9velopper des applications \u00e0 fort impact, allant de l’analyse pr\u00e9dictive aux solutions de surveillance.<\/p>\n\n\n\n Dans cet article, nous explorons l’utilisation de l’IA dans les services d’approvisionnement en eau, d’assainissement, de gestion des d\u00e9chets et de d\u00e9pollution. Nous d\u00e9taillons \u00e9galement ses diff\u00e9rentes applications, ses avantages et les d\u00e9fis qui entravent son adoption.<\/p>\n\n\n\n L’industrie de la distribution d’eau \u00e9volue vers la mod\u00e9lisation hydraulique 2.0, soulignant l’impact que le secteur attend des technologies modernes. L’IA et le machine learning(ML) sont des pivots pour ce progr\u00e8s, car ils peuvent aider \u00e0 optimiser les processus et \u00e0 am\u00e9liorer la prestation de services.<\/p>\n\n\n\n Voici 8 fa\u00e7ons dont l’IA influe sur les services de fourniture d’eau.<\/p>\n\n\n\n La maintenance pr\u00e9dictive bas\u00e9e sur l’IA utilise une mod\u00e9lisation avanc\u00e9e pour pr\u00e9voir les d\u00e9faillances en diff\u00e9rents points du r\u00e9seau de distribution d’eau (\u00ab\u00a0water distribution network\u00a0\u00bb, WDN). Les services publics<\/a> perdent plus de 14 milliards de dollars par an. Une grande partie de ces pertes est due \u00e0 l’eau non factur\u00e9e, qui peut atteindre 60 % dans certains pays. Le vieillissement de l’infrastructure est la principale cause de ces pertes, qui repr\u00e9sentent un fardeau financier pour les clients et les fournisseurs2<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les m\u00e9thodes d’entretien des r\u00e9seaux de distribution d’eau existants sont g\u00e9n\u00e9ralement r\u00e9actives et correctives. Cela signifie que la maintenance n’est pas programm\u00e9e et prend du temps, ce qui affecte n\u00e9gativement l’approvisionnement des communaut\u00e9s et des entreprises commerciales. De plus, les mesures r\u00e9actives couvrent principalement les fuites d’eau plus importantes, laissant les petites fuites sans surveillance.<\/p>\n\n\n\n L’int\u00e9gration de mod\u00e8les d’apprentissage automatique et de capteurs am\u00e9liore la surveillance du d\u00e9bit d’eau en temps r\u00e9el. Ces solutions peuvent d\u00e9tecter les anomalies, localiser la fuite et en d\u00e9terminer l’ampleur, ce qui permet d’acc\u00e9l\u00e9rer les services de r\u00e9paration.<\/p>\n\n\n\n Les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs peuvent \u00e9galement contribuer \u00e0 la d\u00e9tection pr\u00e9coce des d\u00e9faillances dans le r\u00e9seau de distribution d’eau. \u00c0 l’aide de capteurs et de divers param\u00e8tres tels que le d\u00e9bit, ces mod\u00e8les peuvent d\u00e9tecter des anomalies susceptibles d’emp\u00eacher l’aggravation des probl\u00e8mes.<\/p>\n\n\n\n L’infrastructure de l’eau est confront\u00e9e \u00e0 un assaut, allant du vieillissement \u00e0 la pression humaine. La gestion du r\u00e9seau peut s’av\u00e9rer co\u00fbteuse en raison de la diversit\u00e9 des actifs et de sa nature souterraine. Cependant, en utilisant des solutions de gestion des actifs plus ing\u00e9nieuses, les services publics de l’eau devraient \u00e9conomiser 41,9 milliards de dollars en d\u00e9penses d’investissement d’ici \u00e0 20273<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les solutions de gestion des actifs aliment\u00e9es par l’IA peuvent diminuer les co\u00fbts de maintenance, r\u00e9duire les temps d’arr\u00eat et prolonger la dur\u00e9e de vie des actifs. Elles peuvent renforcer les processus d’inspection manuelle en utilisant des outils tels que les syst\u00e8mes de vid\u00e9osurveillance et les drones pour la collecte de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Par exemple, les applications de vision par ordinateur peuvent traiter les images de vid\u00e9osurveillance des conduites d’eau, des canalisations, des r\u00e9servoirs et des bouches d’incendie. Un mod\u00e8le peut alors identifier la d\u00e9t\u00e9rioration des actifs et les points de d\u00e9faillance possibles.<\/p>\n\n\n\n Les inondations peuvent avoir un impact n\u00e9gatif sur les services de distribution d’eau, en contaminant l’eau potable, en d\u00e9truisant les infrastructures, etc. Historiquement, des pr\u00e9visions d’inondation inexactes ont entra\u00een\u00e9 des catastrophes, comme l’inondation de Brisbane en 20114<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les observations m\u00e9t\u00e9orologiques telles que la temp\u00e9rature et l’intensit\u00e9 des pr\u00e9cipitations peuvent \u00eatre collect\u00e9es \u00e0 l’aide de capteurs. En les combinant avec des donn\u00e9es hydrologiques, des donn\u00e9es sur les syst\u00e8mes d’approvisionnement et des images de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection, les mod\u00e8les d’intelligence artificielle permettent de mieux comprendre les caract\u00e9ristiques des inondations. Les corr\u00e9lations entre les diff\u00e9rentes variables permettent de d\u00e9terminer avec pr\u00e9cision le d\u00e9bit et le niveau de l’eau5<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les algorithmes de ML, tels que les arbres de d\u00e9cision(\u00ab\u00a0Decision Tree\u00a0\u00bb, DT), les r\u00e9seaux neuronaux et l’apprentissage profond, analysent ces donn\u00e9es, ce qui donne lieu \u00e0 un mod\u00e8le de pr\u00e9diction. La solution peut fournir des alertes pr\u00e9coces en cas d’inondation, en pr\u00e9venant les distributeurs d’eau de l’imminence d’un d\u00e9bordement.<\/p>\n\n\n\n De nombreux mod\u00e8les de pr\u00e9vision des inondations ont d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s. Par exemple, un r\u00e9seau neuronal artificiel (\u00ab\u00a0artificial neural network\u00a0\u00bb, ANN) a permis de cr\u00e9er un outil de pr\u00e9vision des inondations pour les bassins versants des zones semi-arides et m\u00e9diterran\u00e9ennes. Les pr\u00e9visions permettent une gestion intelligente des ressources en eau6<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les compagnies des eaux utilisent \u00e9galement des r\u00e9servoirs, qui sont susceptibles d’\u00eatre inond\u00e9s. Des algorithmes tels que la machine \u00e0 vecteur de support (\u00ab\u00a0support vector machine\u00a0\u00bb, SVM) peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour construire des mod\u00e8les d\u00e9terminant les flux d’eau pendant les inondations. Une pr\u00e9vision pr\u00e9cise aide \u00e0 la prise de d\u00e9cision, notamment en ce qui concerne les l\u00e2chers d’eau en cas d’inondation7<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les activit\u00e9s humaines et l’industrialisation contribuent \u00e0 la pollution de l’eau. Pour assurer la s\u00e9curit\u00e9 de l’approvisionnement en eau, il est essentiel d’\u00e9valuer des param\u00e8tres tels que le pH et l’oxyg\u00e8ne dissous.<\/p>\n\n\n\n Les outils dot\u00e9s d’IA peuvent \u00e9valuer la qualit\u00e9 de l’eau en exploitant les donn\u00e9es historiques et les donn\u00e9es des capteurs8<\/a><\/sup>. Par ailleurs, les technologies de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection peuvent capturer des donn\u00e9es en temps r\u00e9el pour r\u00e9v\u00e9ler les caract\u00e9ristiques des polluants. La solution peut \u00eatre adapt\u00e9e pour signaler les contaminants, pr\u00e9dire la qualit\u00e9 de l’eau et donner des indications sur le respect des normes requises.<\/p>\n\n\n\n Des algorithmes tels que le SVM et l’ANN sont d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9s \u00e0 S\u00e9oul, en Cor\u00e9e du Sud, pour aider la ville \u00e0 renforcer sa capacit\u00e9 \u00e0 \u00e9valuer la qualit\u00e9 de ses eaux souterraines et de ses eaux potables. La solution utilise des mod\u00e8les spatiaux et temporels pour d\u00e9terminer l’ad\u00e9quation des eaux \u00e0 diff\u00e9rentes fonctions9<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n La perte de ressources lors du pompage, du stockage et du transport constitue un v\u00e9ritable d\u00e9fi pour les fournisseurs d’eau. Selon un rapport de la Banque mondiale, les pertes physiques d’eau sont estim\u00e9es \u00e0 32 000 milliards de litres par an10<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les solutions pilot\u00e9es par l’IA tirent parti des donn\u00e9es relatives au d\u00e9bit et \u00e0 la pression de l’eau fournies par les capteurs. Ces donn\u00e9es peuvent contribuer \u00e0 la reconnaissance des sch\u00e9mas, \u00e0 la d\u00e9tection des anomalies et \u00e0 la validation des mod\u00e8les hydrauliques. Les fournisseurs peuvent utiliser ces mod\u00e8les pour identifier rapidement les pertes dues au vol, \u00e0 la consommation non factur\u00e9e et aux fuites.<\/p>\n\n\n\n Environ 30 % de l’eau trait\u00e9e est perdue pendant le transport11<\/a><\/sup>. D\u00e9tecter et localiser les fuites dans un vaste r\u00e9seau de distribution d’eau peut s’av\u00e9rer difficile. Les m\u00e9thodes traditionnelles, telles que la d\u00e9tection acoustique, n\u00e9cessitent beaucoup de main-d’\u0153uvre, de comp\u00e9tences et ne sont pas syst\u00e9matiques12<\/a><\/sup>. Au contraire, les solutions bas\u00e9es sur l’IA aident \u00e0 la d\u00e9tection des fuites en temps quasi r\u00e9el, ce qui permet de localiser les d\u00e9faillances en l’espace de quelques heures.<\/p>\n\n\n\n Les mod\u00e8les d’IA traitent les sons de fuite, le d\u00e9bit et les donn\u00e9es de pression provenant des capteurs. Des algorithmes tels que les r\u00e9seaux neuronaux profonds (DNN), les r\u00e9seaux neuronaux \u00e0 convolution (CNN), les syst\u00e8mes d’inf\u00e9rence floue et les r\u00e9seaux bay\u00e9siens peuvent traiter les donn\u00e9es, localiser les fuites et leurs \u00e9chelles.<\/p>\n\n\n\n D’autres solutions intelligentes mises en \u0153uvre pour l’approvisionnement en eau des b\u00e2timents peuvent d\u00e9tecter avec pr\u00e9cision les anomalies, alerter les responsables et arr\u00eater le syst\u00e8me de canalisation qui fuie13<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n United Utilities, un fournisseur d’eau bas\u00e9 au Royaume-Uni, utilise un syst\u00e8me de \u00ab\u00a0reconnaissance d’\u00e9v\u00e9nements dans le r\u00e9seau d’eau (ERWAN)\u00a0\u00bb bas\u00e9 sur l’IA pour d\u00e9tecter les \u00e9clatements de tuyaux et les fuites. L’entreprise d\u00e9tecte ainsi les d\u00e9faillances plus rapidement et de mani\u00e8re plus fiable14<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les services de distribution d’eau sont confront\u00e9s \u00e0 une pression \u00e9norme pour fournir de l’eau de mani\u00e8re efficace en raison du changement climatique, de l’augmentation de la population et des contraintes budg\u00e9taires. Des pr\u00e9visions inexactes de la demande peuvent conduire \u00e0 des op\u00e9rations de pompage inefficaces et \u00e0 des co\u00fbts d’exploitation \u00e9lev\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n Une approche bas\u00e9e sur l’IA peut renforcer ce processus pour aider les entreprises \u00e0 d\u00e9terminer avec pr\u00e9cision l’offre du c\u00f4t\u00e9 de la demande. Les mod\u00e8les de pr\u00e9vision aident les op\u00e9rateurs \u00e0 comprendre les besoins en eau en fonction de multiples variables telles que la m\u00e9t\u00e9o et l’heure de la journ\u00e9e. Les pr\u00e9visions peuvent \u00eatre faites pour diff\u00e9rents intervalles, allant de quelques heures \u00e0 plusieurs mois.<\/p>\n\n\n\n Plusieurs algorithmes peuvent contribuer \u00e0 la pr\u00e9vision de la demande. Les m\u00e9thodes d’ensemble sont relativement courantes en raison de la complexit\u00e9 du probl\u00e8me. D’autres algorithmes pour ce cas d’utilisation sont le \u00ab\u00a0long short term memory\u00a0\u00bb (LSTM), la for\u00eat al\u00e9atoire (RF), l’ANN et l’analyse en composantes principales (PCA)15<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Une entreprise de services publics d’une ville allemande utilise l’IA pour pr\u00e9voir les besoins en eau de ses habitants. La solution utilise des donn\u00e9es historiques, des informations m\u00e9t\u00e9orologiques et calendaires pour pr\u00e9dire les besoins futurs. Elle atteint une pr\u00e9cision de 94 \u00e0 96 % pour les pr\u00e9visions horaires et quotidiennes. L’entreprise tire de nombreux avantages de cette solution, notamment une planification optimale16<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n La conception des r\u00e9seaux hydrauliques en vue de leur extension, de leur renforcement et de leur r\u00e9habilitation est un processus complexe. L’utilisation de l’IA peut aider les ing\u00e9nieurs concepteurs \u00e0 cr\u00e9er des r\u00e9seaux de distribution d’eau optimis\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n Les techniques de calcul \u00e9volutif telles que les algorithmes g\u00e9n\u00e9tiques (AG) peuvent aider les ing\u00e9nieurs \u00e0 r\u00e9soudre des probl\u00e8mes de conception complexes. Ils peuvent analyser et tester de multiples possibilit\u00e9s d’optimisation17<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les ing\u00e9nieurs peuvent \u00e9galement utiliser l’IA g\u00e9n\u00e9rative pour concevoir des r\u00e9seaux de distribution d’eau efficaces et peu co\u00fbteux18<\/a><\/sup>. Les solutions apport\u00e9es par les deux mod\u00e8les peuvent aider les ing\u00e9nieurs \u00e0 cr\u00e9er de multiples conceptions tout en exp\u00e9rimentant diff\u00e9rents param\u00e8tres d’entr\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n Il existe de nombreuses sources d’eaux us\u00e9es, notamment municipales, m\u00e9dicales et commerciales. Ces d\u00e9chets contiennent des mati\u00e8res organiques, des \u00e9l\u00e9ments chimiques, des d\u00e9chets, ainsi que des compos\u00e9s volatils et dangereux.<\/p>\n\n\n\n Auparavant, les d\u00e9chets \u00e9taient consid\u00e9r\u00e9s comme un polluant et une menace. Cependant, avec l’infrastructure et la technologie appropri\u00e9es, ils peuvent \u00eatre transform\u00e9s en \u00e9l\u00e9ments pr\u00e9cieux. Eurostat indique que les composants des eaux us\u00e9es peuvent potentiellement produire de l’\u00e9lectricit\u00e9 pour 25 millions de m\u00e9nages chaque ann\u00e9e et r\u00e9pondre \u00e0 13 % des besoins en engrais de l’Union europ\u00e9enne19<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les solutions pilot\u00e9es par l’IA peuvent am\u00e9liorer l’analyse des donn\u00e9es, permettant aux usines d’optimiser les param\u00e8tres de traitement tout en minimisant les co\u00fbts op\u00e9rationnels et en r\u00e9duisant la consommation d’\u00e9nergie.<\/p>\n\n\n\n Les d\u00e9penses \u00e9lev\u00e9es et les traitements chimiques entravent le traitement des eaux us\u00e9es. L’application de l’IA gagne du terrain dans le secteur pour aider \u00e0 surmonter les complications traditionnelles.<\/p>\n\n\n\n Les outils d’IA peuvent \u00e9valuer l’efficacit\u00e9 du processus d’adsorption, qui est responsable de l’\u00e9limination des contaminants tels que les colorants, les m\u00e9dicaments, les m\u00e9taux et les compos\u00e9s organiques20<\/a><\/sup>. Des mod\u00e8les construits avec ANN, ANFIS, SVM et RF ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s pour mod\u00e9liser et pr\u00e9voir l’efficacit\u00e9 du processus d’adsorption.<\/p>\n\n\n\n Les mod\u00e8les CNN sont capables d’identifier diff\u00e9rentes caract\u00e9ristiques \u00e0 partir de donn\u00e9es spectrales. Ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour l’identification des produits chimiques et des micropolluants. De plus, l’analyse d’images bas\u00e9e sur l’IA et des techniques telles que la spectroscopie Raman peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour d\u00e9tecter et identifier les contaminants21<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les stations d’\u00e9puration des eaux us\u00e9es consomment beaucoup d’\u00e9nergie. On estime qu’elles n\u00e9cessitent 1 \u00e0 3 % de la production d’\u00e9nergie d’un pays22<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L’un des principaux avantages de l’utilisation de solutions bas\u00e9es sur l’IA pour la gestion des eaux us\u00e9es est la r\u00e9duction de la consommation d’\u00e9nergie. La technologie peut aider les stations d’\u00e9puration \u00e0 optimiser le fonctionnement des vannes, des pompes et d’autres \u00e9quipements. Pour ce faire, elle tire des enseignements et des le\u00e7ons des donn\u00e9es op\u00e9rationnelles, des capteurs en temps r\u00e9el et des conditions m\u00e9t\u00e9orologiques.<\/p>\n\n\n\n La station d’\u00e9puration de Brembate, en Italie, qui dessert une population de plus de 200 000 habitants, a mis en \u0153uvre une solution d’IA pour r\u00e9duire les co\u00fbts d’a\u00e9ration tout en garantissant la qualit\u00e9 des effluents. La solution a permis d’\u00e9conomiser 25 % d’\u00e9nergie d’a\u00e9ration, tandis que la consommation totale d’\u00e9nergie de la station a \u00e9t\u00e9 r\u00e9duite de 13 %.<\/p>\n\n\n\n Des capteurs surveillent en permanence les op\u00e9rations d’une usine. Les donn\u00e9es fournies par ces capteurs permettent de suivre le fonctionnement des \u00e9quipements, les effluents d’eaux us\u00e9es et les affluents. Par exemple, la surveillance des niveaux permet de contr\u00f4ler les obstacles, la concentration des s\u00e9diments et les FOG (graisses et huiles).<\/p>\n\n\n\n La surveillance en temps r\u00e9el des infrastructures et des processus des stations d’\u00e9puration est essentielle, et une observation inad\u00e9quate peut entra\u00eener des r\u00e9sultats catastrophiques. Par exemple, le Royaume-Uni conna\u00eet chaque ann\u00e9e des dizaines de milliers d’obstructions de canalisations d’eaux us\u00e9es23<\/a><\/sup>. Ces blocages entra\u00eenent des d\u00e9versements, des inondations et la contamination de l’eau potable.<\/p>\n\n\n\n Les solutions bas\u00e9es sur l’IA peuvent d\u00e9tecter les embouteillages \u00e0 la station de pompage des eaux us\u00e9es pendant le filtrage et le pompage. Elles peuvent surveiller les d\u00e9bits entrants en analysant des donn\u00e9es vid\u00e9o, historiques et en temps r\u00e9el, et aider les op\u00e9rateurs \u00e0 prendre des d\u00e9cisions en mati\u00e8re de pompage24<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n La reconnaissance des formes et la d\u00e9tection des anomalies aident les usines de traitement des eaux us\u00e9es \u00e0 pr\u00e9voir les d\u00e9faillances et \u00e0 identifier les probl\u00e8mes \u00e0 un stade pr\u00e9coce. La capacit\u00e9 de l’IA \u00e0 analyser des ensembles massifs de donn\u00e9es permet aux op\u00e9rateurs d’avoir une id\u00e9e de la mani\u00e8re dont les diff\u00e9rents processus fonctionnent.<\/p>\n\n\n\n D\u00e9tection anticip\u00e9e des d\u00e9faillances et maintenance :<\/strong> La combinaison de l’IA, des capteurs IoT et des syst\u00e8mes de contr\u00f4le (tels que SCADA) peut aider \u00e0 construire des syst\u00e8mes robustes dot\u00e9s de capacit\u00e9s de reconnaissance des formes. En surveillant des param\u00e8tres tels que les niveaux de pression et de d\u00e9bit, les mod\u00e8les peuvent d\u00e9tecter les anomalies et localiser l’emplacement du d\u00e9faut.<\/p>\n\n\n\n L’inspection visuelle et les donn\u00e9es du r\u00e9seau d’\u00e9gouts peuvent \u00e9galement contribuer \u00e0 la d\u00e9tection pr\u00e9coce des d\u00e9fauts. Des algorithmes tels que KNN, RF, ANN et GA peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour d\u00e9tecter et classer les d\u00e9fauts des canalisations. La d\u00e9tection pr\u00e9coce des d\u00e9fauts peut aider les services d’assainissement \u00e0 r\u00e9duire les co\u00fbts de maintenance, les incidents de d\u00e9versement et les inondations25<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Pr\u00e9vision de la qualit\u00e9 des effluents<\/strong>: La surveillance constante de la qualit\u00e9 des effluents est un d\u00e9fi en raison des d\u00e9bits dynamiques et de la charge polluante. Des mesures inefficaces entra\u00eenent des d\u00e9penses op\u00e9rationnelles \u00e9lev\u00e9es et des prises de d\u00e9cision non fond\u00e9es. Cependant, la capacit\u00e9 de l’IA \u00e0 r\u00e9soudre des probl\u00e8mes non lin\u00e9aires complexes permet de relever ces d\u00e9fis.<\/p>\n\n\n\n Un algorithme tel que le r\u00e9seau neuronal flou auto-organisateur peut aider \u00e0 pr\u00e9dire la qualit\u00e9 des effluents en temps r\u00e9el26<\/a><\/sup>. Par exemple, le pr\u00e9dicteur de blocage SIWA utilise l’IA pour avertir des blocages d’\u00e9gouts \u00e0 l’aide de capteurs qui collectent des donn\u00e9es sur les pr\u00e9cipitations et les eaux us\u00e9es27<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n La gestion des d\u00e9chets est un processus complexe qui implique la manipulation, le traitement et l’att\u00e9nuation des impacts des d\u00e9chets sur l’environnement. La situation est exacerb\u00e9e par l’augmentation des quantit\u00e9s de d\u00e9chets produits dans le monde.<\/p>\n\n\n\n La combinaison de l’IA et de technologies telles que l’IoT et le big data aide \u00e0 g\u00e9rer des probl\u00e8mes complexes \u00e0 mesure que l’industrie passe \u00e0 une \u00ab\u00a0\u00e9conomie circulaire sans d\u00e9chets\u00a0\u00bb. Elle fournit des strat\u00e9gies in\u00e9dites pour am\u00e9liorer la gestion des d\u00e9chets gr\u00e2ce \u00e0 des technologies avanc\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Greg Lettieri, PDG de RTS, une entreprise qui aide \u00e0 g\u00e9rer les d\u00e9chets, estime que l’IA va changer la gestion des d\u00e9chets et du recyclage. On observe une progression dans les villes, beaucoup d’entre elles passant \u00e0 une gestion intelligente des d\u00e9chets gr\u00e2ce \u00e0 un routage dynamique des camions et \u00e0 des taux de recyclage plus \u00e9lev\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n Acheminement des v\u00e9hicules<\/strong>: Les co\u00fbts associ\u00e9s \u00e0 la collecte des d\u00e9chets sont prohibitifs, repr\u00e9sentant 70 \u00e0 80 % du co\u00fbt de la gestion des d\u00e9chets solides. L’utilisation de l’IA peut aider \u00e0 optimiser les probl\u00e8mes \u00e0 partir de contraintes telles que la distance, le temps et le co\u00fbt.<\/p>\n\n\n\n Le GA et ses mod\u00e8les hybrides peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour la planification des itin\u00e9raires et l’optimisation de la fr\u00e9quence de collecte. Les algorithmes d’optimisation par \u00ab\u00a0colonies de fourmis\u00a0\u00bb peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour identifier les itin\u00e9raires les plus courts pour les camions de collecte.<\/p>\n\n\n\n L’Iran a utilis\u00e9 une technique d’optimisation probabiliste appel\u00e9e algorithme de recuit simul\u00e9 pour am\u00e9liorer la collecte dans 43 centres de recyclage. Cette m\u00e9thode a permis de r\u00e9duire les co\u00fbts de 13,3 %28<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Plus de 2,1 milliards de tonnes de d\u00e9chets solides sont produits chaque ann\u00e9e dans les municipalit\u00e9s du monde entier. Au moins 33 % de ces d\u00e9chets sont mal g\u00e9r\u00e9s, ce qui nuit \u00e0 l’environnement et \u00e0 la sant\u00e9 de la population.<\/p>\n\n\n\n Am\u00e9lioration de la surveillance<\/strong>: Les solutions reposant sur l’IA peuvent surveiller les activit\u00e9s de recyclage et signaler les anomalies. Par exemple, un mod\u00e8le peut surveiller la contamination, identifier une classification incorrecte des mat\u00e9riaux et alerter les op\u00e9rateurs.<\/p>\n\n\n\n Optimisation du tri des d\u00e9chets : <\/strong>Les robots autonomes utilisent des capteurs visuels et des comp\u00e9tences op\u00e9rationnelles avanc\u00e9es pour trier et classer les d\u00e9chets. Pour ce faire, ils s’appuient sur des m\u00e9thodes de deep learning. Le tri et la classification intelligents des d\u00e9chets contribuent \u00e0 une gestion efficace des ordures et \u00e0 une r\u00e9duction des co\u00fbts.<\/p>\n\n\n\n Des pr\u00e9visions inexactes concernant la production de d\u00e9chets peuvent entra\u00eener des probl\u00e8mes g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9s, notamment une utilisation inefficace des ressources. Comprendre les mod\u00e8les de production de d\u00e9chets peut aider \u00e0 construire un cycle de vie des d\u00e9chets efficace.<\/p>\n\n\n\n Les mod\u00e8les d’IA et de ML peuvent analyser, apprendre et pr\u00e9dire de mani\u00e8re fiable la quantit\u00e9 de d\u00e9chets produits. Des algorithmes tels que le syst\u00e8me d’inf\u00e9rence floue neuronale adaptative (ANFIS), le SVM et le KNN peuvent \u00eatre appliqu\u00e9s aux mod\u00e8les de pr\u00e9vision29<\/a><\/sup>. Une estimation pr\u00e9cise contribue \u00e0 une gestion efficace des d\u00e9chets et \u00e0 un meilleur traitement des ordures.<\/p>\n\n\n\n Les m\u00e9thodes conventionnelles d’inspection du remplissage des poubelles sont inefficaces et prennent beaucoup de temps. La surcharge des poubelles et leur \u00e9limination inappropri\u00e9e entra\u00eenent une d\u00e9gradation de l’environnement, agissant souvent comme un lieu de reproduction pour les insectes et les organismes pathog\u00e8nes.<\/p>\n\n\n\n Les poubelles intelligentes utilisent des mod\u00e8les de d\u00e9tection de niveau aliment\u00e9s par l’IA, des cam\u00e9ras et des capteurs IoT. Les algorithmes utilis\u00e9s pour cette t\u00e2che comprennent la perception multicouche entra\u00een\u00e9e \u00e0 l’aide de l’algorithme de r\u00e9tropropagation et des algorithmes de classificateur K-nearest neighbor30<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les progr\u00e8s r\u00e9alis\u00e9s dans le domaine des capteurs intelligents, de la puissance de calcul et du big data ont tous contribu\u00e9 \u00e0 l’adoption de l’IA. Cette technologie a trouv\u00e9 des applications concr\u00e8tes dans de nombreux secteurs, et l’avenir s’annonce prometteur.<\/p>\n\n\n\n Voici cinq exemples illustrant l’utilisation de l’IA dans les services d’approvisionnement en eau, d’assainissement et de gestion des d\u00e9chets.<\/p>\n\n\n\n Thames Water Utilities Company, qui op\u00e8re \u00e0 Londres, utilise l’IA pour la d\u00e9tection des fuites. Comme 95 % de son infrastructure est souterraine, l’entreprise utilise des capteurs acoustiques pour collecter des donn\u00e9es sur ce r\u00e9seau.<\/p>\n\n\n\n La solution d’IA analyse les sons et les vibrations, tels que les fuites, les \u00e9coulements et les chasses d’eau. L’outil aide l’entreprise \u00e0 identifier l’emplacement et l’ampleur de la fuite. L’entreprise en retire de nombreux avantages, notamment une r\u00e9duction des perturbations au niveau de la rue pour les travaux d’entretien. En outre, le taux de suivi des enqu\u00eates sur les fuites a augment\u00e9 de 20 %31<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Vitens, le plus grand fournisseur d’eau potable des Pays-Bas, utilise une solution intelligente bas\u00e9e sur un algorithme adaptatif d’auto-apprentissage. L’IA analyse les caract\u00e9ristiques d’une zone sp\u00e9cifique \u00e0 l’aide de donn\u00e9es historiques, de pr\u00e9visions de consommation d’eau, de la saison et de l’heure de la journ\u00e9e. Elle fournit une pr\u00e9vision \u00e0 72 heures de la demande en eau domestique.<\/p>\n\n\n\n L’optimisation de l’approvisionnement en eau a assur\u00e9 la stabilit\u00e9 du syst\u00e8me de distribution. Elle garantit des performances efficaces, entra\u00eenant une r\u00e9duction de 20 % de la consommation d’\u00e9nergie et contribuant \u00e0 prolonger la dur\u00e9e de vie des actifs32<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Une entreprise de traitement des eaux us\u00e9es de la ville de Cuxhaven, dans le nord de l’Allemagne, a cherch\u00e9 \u00e0 r\u00e9duire sa consommation d’\u00e9nergie et de produits chimiques. L’entreprise, qui dessert 400 000 habitants, s’est tourn\u00e9e vers l’IA pour s’attaquer au probl\u00e8me. L’usine a r\u00e9alis\u00e9 une \u00e9conomie de 30 % de l’\u00e9nergie n\u00e9cessaire au fonctionnement de ses a\u00e9rateurs.<\/p>\n\n\n\n La solution consistait \u00e0 utiliser les donn\u00e9es du syst\u00e8me SCADA de l’usine. Des capteurs \u00ab\u00a0virtuels\u00a0\u00bb suppl\u00e9mentaires ont \u00e9t\u00e9 ajout\u00e9s \u00e0 l’usine pour faciliter la surveillance en temps r\u00e9el du processus d’a\u00e9ration. Les donn\u00e9es ont permis de construire un mod\u00e8le d’optimisation qui a choisi les meilleurs points de consigne pour faire fonctionner les a\u00e9rateurs33<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L’agence de l’eau Vallei en Veluwe a mis en \u0153uvre une solution d’IA pour optimiser le transport des eaux us\u00e9es, l’\u00e9limination des nutriments et l’utilisation des produits chimiques et de l’\u00e9nergie. Les informations fournies par l’outil permettent d’ajuster les pompes, les a\u00e9rateurs et les vannes. Cela permet d’optimiser l’\u00e9limination des nutriments des eaux us\u00e9es et de r\u00e9duire la consommation d’\u00e9nergie de 15 %34<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Le robot de tri des d\u00e9chets aliment\u00e9 par l’IA effectue des t\u00e2ches physiques, en pr\u00e9levant et en pla\u00e7ant des mat\u00e9riaux \u00e0 une vitesse de 55 pr\u00e9l\u00e8vements par minute. Le syst\u00e8me utilise le syst\u00e8me de vision par ordinateur (computer vision), qui identifie les objets et les mat\u00e9riaux des flux de d\u00e9chets. La solution a stimul\u00e9 le processus de tri en am\u00e9liorant l’efficacit\u00e9 des op\u00e9rations35<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les barri\u00e8res humaines, technologiques et infrastructurelles continuent d’entraver l’adoption de l’IA. Par exemple, l’absence de mise en \u0153uvre correcte d’un syst\u00e8me de contr\u00f4le des d\u00e9cisions peut avoir des cons\u00e9quences catastrophiques dans un syst\u00e8me d’approvisionnement en eau potable.<\/p>\n\n\n\n Nous mettons en \u00e9vidence les d\u00e9fis potentiels qui entravent l’adoption b\u00e9n\u00e9fique de l’IA dans les activit\u00e9s li\u00e9es \u00e0 l’eau et aux d\u00e9chets.<\/p>\n\n\n\n Les entreprises de services publics qui ne disposent pas d’une infrastructure physique et TIC fondamentale peuvent avoir du mal \u00e0 d\u00e9ployer des solutions d’IA pour leurs cas d’utilisation.<\/p>\n\n\n\n \u00c0 l’inverse, les services publics \u00e9tablis exploitent des syst\u00e8mes complexes avec de multiples entit\u00e9s qui produisent constamment diff\u00e9rentes variables. La mod\u00e9lisation de ces probl\u00e8mes peut s’av\u00e9rer complexe et n\u00e9cessiter une am\u00e9lioration des algorithmes et une expertise dans le domaine.<\/p>\n\n\n\n 19 % des organisations interrog\u00e9es dans le cadre d’une enqu\u00eate men\u00e9e par IBM ont cit\u00e9 le co\u00fbt \u00e9lev\u00e9 des projets d’IA comme un obstacle important \u00e0 leur adoption36<\/a><\/sup>. En outre, les entreprises qui utilisent des syst\u00e8mes existants peuvent avoir besoin de d\u00e9ployer des syst\u00e8mes num\u00e9riques avanc\u00e9s pour tirer le meilleur parti de l’IA. Ces changements n\u00e9cessitent un investissement financier.<\/p>\n\n\n\n La complexit\u00e9 du projet et le co\u00fbt de l’int\u00e9gration de l’IA dans les syst\u00e8mes existants constituent d’autres d\u00e9fis, en particulier \u00e0 court terme.<\/p>\n\n\n\n L’exactitude, l’exhaustivit\u00e9 et la coh\u00e9rence des donn\u00e9es sont essentielles \u00e0 la r\u00e9ussite des projets d’IA. Les organisations citent la complexit\u00e9 des donn\u00e9es comme un obstacle important \u00e0 l’adoption de l’IA. Des donn\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9 conduisent en fin de compte \u00e0 des biais, les mod\u00e8les fournissant des r\u00e9sultats peu fiables.<\/p>\n\n\n\n L’industrie de l’eau et des d\u00e9chets g\u00e8re diverses sources de donn\u00e9es, notamment des donn\u00e9es op\u00e9rationnelles, environnementales et r\u00e9glementaires. Cependant, ces donn\u00e9es peuvent exister en silos et dans des formats diff\u00e9rents. Leur transformation en un ensemble de donn\u00e9es structur\u00e9es pour la mod\u00e9lisation peut \u00eatre complexe et n\u00e9cessiter beaucoup de ressources.<\/p>\n\n\n\n Les entreprises de services publics stockent et traitent \u00e9galement de grandes quantit\u00e9s d’informations sensibles, allant des donn\u00e9es sur les clients \u00e0 celles sur les infrastructures. Face \u00e0 la menace croissante des cyberattaques, les entreprises de services publics doivent faire face \u00e0 des probl\u00e8mes de plus en plus importants en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es. Ces entreprises doivent mettre en \u0153uvre des solutions concr\u00e8tes pour pr\u00e9venir les violations de donn\u00e9es, les atteintes \u00e0 la vie priv\u00e9e et l’empoisonnement des mod\u00e8les de leurs solutions d’IA.<\/p>\n\n\n\n Pour r\u00e9ussir la mise en \u0153uvre de leurs projets d’IA, les entreprises de services publics doivent d\u00e9ployer des strat\u00e9gies claires en mati\u00e8re de donn\u00e9es. Cela implique une collecte, une gestion et une s\u00e9curit\u00e9 appropri\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n M\u00eame avec les donn\u00e9es et l’infrastructure ad\u00e9quates, les entreprises de services publics ont besoin de talents ayant les connaissances et les comp\u00e9tences n\u00e9cessaires sur le terrain. Selon une enqu\u00eate d’IBM, le manque d’expertise en mati\u00e8re d’IA est le principal obstacle \u00e0 l’adoption de l’IA.<\/p>\n\n\n\n Les entreprises de services publics peuvent commencer par des projets d’IA petits et g\u00e9rables, permettant aux \u00e9quipes d’apprendre et de s’adapter de mani\u00e8re appropri\u00e9e avant d’\u00e9tendre la solution.<\/p>\n\n\n\n Les mod\u00e8les d’IA peuvent amplifier les biais dans les ensembles de donn\u00e9es d’apprentissage. En fin de compte, cela peut conduire \u00e0 des r\u00e9sultats discriminatoires. Par exemple, les biais peuvent conduire \u00e0 une mauvaise allocation des ressources \u00e0 des zones sp\u00e9cifiques en raison de leur statut socio-\u00e9conomique. Il est possible d’att\u00e9nuer ce probl\u00e8me gr\u00e2ce \u00e0 un contr\u00f4le continu des performances et \u00e0 des m\u00e9canismes de d\u00e9tection.<\/p>\n\n\n\n La complexit\u00e9 de l’\u00e9laboration des mod\u00e8les d’IA peut entra\u00eener des probl\u00e8mes de transparence. Les r\u00e9sultats du mod\u00e8le peuvent \u00eatre difficiles \u00e0 expliquer, laissant les op\u00e9rateurs douter des informations qu’ils re\u00e7oivent. Apr\u00e8s avoir mis en \u0153uvre des solutions d’IA, les services publics doivent d\u00e9ployer des m\u00e9canismes de surveillance pour garantir la responsabilit\u00e9 du mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n Les progr\u00e8s r\u00e9cents de l’IA ouvrent de nouvelles voies d’interaction avec les donn\u00e9es. Le dynamisme de l’IA la rend applicable \u00e0 certains des probl\u00e8mes les plus complexes de l’industrie des services de gestion de l’eau et des d\u00e9chets.<\/p>\n\n\n\n \u00c0 mesure que le secteur de l’approvisionnement en eau passe \u00e0 la mod\u00e9lisation hydraulique 2.0, l’IA est appel\u00e9e \u00e0 jouer un r\u00f4le crucial. Les villes deviennent \u00e9galement plus intelligentes et les ressources s’amenuisent ; cependant, les services publics peuvent utiliser l’IA pour maintenir les niveaux de service.<\/p>\n\n\n\n La technologie s’illustre dans diff\u00e9rentes applications, m\u00eame pour les probl\u00e8mes non lin\u00e9aires complexes \u00e0 r\u00e9soudre. Ces solutions vont de la d\u00e9tection des fuites \u00e0 la maintenance pr\u00e9dictive. Le r\u00e9sultat net est une am\u00e9lioration de la prestation de services et une r\u00e9duction des co\u00fbts.<\/p>\n\n\n\n Les solutions bas\u00e9es sur l’IA promettent \u00e9galement des \u00e9conomies d’\u00e9nergie dans la gestion des \u00e9gouts, un secteur connu pour sa forte consommation d’\u00e9nergie. Dans le domaine de la gestion des d\u00e9chets, des robots autonomes font leur apparition sur les cha\u00eenes de tri des d\u00e9chets, aidant \u00e0 identifier et \u00e0 trier les ordures.<\/p>\n\n\n\n Malgr\u00e9 les nombreux avantages de l’IA, plusieurs obstacles s’opposent \u00e0 son adoption. Les probl\u00e8mes d’infrastructure, de co\u00fbt et de donn\u00e9es ne sont que quelques-uns de ces d\u00e9fis. Les acteurs du secteur doivent faire preuve d’innovation dans la recherche de solutions, faute de quoi le secteur risque d’\u00eatre \u00e0 la tra\u00eene.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Des progr\u00e8s technologiques consid\u00e9rables ont apport\u00e9 des solutions innovantes dans les services de gestion de l’eau, des eaux us\u00e9es et des d\u00e9chets. Le march\u00e9 de la gestion intelligente de l’eau devrait atteindre 30,8 milliards de dollars d’ici 2028, avec un taux de croissance annuel compos\u00e9 de 13,89 % entre 2023 et 2028. 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L’impact de l’IA sur la gestion de l’approvisionnement en eau<\/h3>\n\n\n\n
La maintenance pr\u00e9dictive<\/h4>\n\n\n\n
Gestion automatis\u00e9e des actifs<\/h4>\n\n\n\n
Pr\u00e9vention des risques d’inondation<\/h4>\n\n\n\n
Surveillance de la qualit\u00e9 des eaux<\/h4>\n\n\n\n
Solutions d’IA pour les eaux non factur\u00e9es<\/h4>\n\n\n\n
D\u00e9tection des fuites en temps r\u00e9el<\/h4>\n\n\n\n
Pr\u00e9vision de la demande<\/h4>\n\n\n\n
Conception et optimisation des infrastructures hydrauliques<\/h4>\n\n\n\n
L’IA au service de la gestion des \u00e9gouts<\/h3>\n\n\n\n
\u00c9limination des polluants<\/h4>\n\n\n\n
Optimisation de la consommation d’\u00e9nergie<\/h4>\n\n\n\n
Surveillance en temps r\u00e9el<\/h4>\n\n\n\n
Mod\u00e9lisation pr\u00e9dictive<\/h4>\n\n\n\n
L’impact de l’IA sur les services de gestion des d\u00e9chets et d’assainissement<\/h3>\n\n\n\n
Optimisation de la collecte des d\u00e9chets<\/h4>\n\n\n\n
L’IA pour l’optimisation des services de recyclage<\/h4>\n\n\n\n
Mod\u00e8les de pr\u00e9vision de la production de d\u00e9chets<\/h4>\n\n\n\n
Poubelles intelligentes<\/h4>\n\n\n\n
L’IA dans l’approvisionnement en eau et la gestion des d\u00e9chets : \u00e9tudes de cas<\/h2>\n\n\n\n
L’IA pour d\u00e9tecter les fuites dans la Tamise<\/h3>\n\n\n\n
Optimisation de l’approvisionnement en eau potable aux Pays-Bas<\/h3>\n\n\n\n
L’IA dans le traitement des eaux us\u00e9es en Allemagne<\/h3>\n\n\n\n
Des solutions d’assainissement assist\u00e9es par l’IA pour Vallei en Veluwe<\/h3>\n\n\n\n
Robot ramasseur de d\u00e9chets AI \u00e0 Reading, Angleterre<\/h3>\n\n\n\n
D\u00e9fis et perspectives de l’IA dans la gestion de l’approvisionnement en eau<\/h2>\n\n\n\n
Obstacles li\u00e9s aux infrastructures et aux co\u00fbts<\/h3>\n\n\n\n
Questions relatives aux donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n
Raret\u00e9 des sp\u00e9cialistes de terrain<\/h3>\n\n\n\n
Questions \u00e9thiques<\/h3>\n\n\n\n
Conclusion<\/h2>\n\n\n\n
Sources<\/h2>\n\n\n