L’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres, mais rarement comprise dans toute sa complexité. Dans le secteur de l’eau, on lui prête parfois des capacités quasi magiques - détecter toutes les fuites, anticiper chaque incident, réguler les usines sans intervention humaine. La réalité est plus subtile : l’IA n’est pas une fin, mais un outil, et son efficacité dépend avant tout de la qualité de la donnée sur laquelle elle repose.

Il faut distinguer les modèles d’apprentissage automatique des modèles hydrauliques classiques, ou encore des outils statistiques d’aide à la décision. L’IA ne remplace pas l’ingénierie des réseaux : elle la complète, en permettant d’exploiter des volumes de données autrefois inaccessibles. Encore faut-il que ces données soient disponibles, structurées et exploitables. Car sans donnée propre et cohérente, aucun algorithme ne peut délivrer une valeur environnementale ou opérationnelle durable.

Environ 65 % des services d’eau dans le monde intègrent l’intelligence artificielle afin de détecter les fuites plus efficacement. 72 % des services d’eau déclarent une amélioration de leur efficacité opérationnelle après avoir adopté des solutions d’intelligence artificielle. Les prévisions de la demande en eau utilisant l’intelligence artificielle se sont améliorées de 25 % par rapport aux modèles classiques.

Les réseaux d’eau, un océan de données hétérogènes

Les services d’eau sont aujourd’hui confrontés à une explosion de données issues de multiples sources : capteurs de pression, débitmètres, systèmes de supervision, modèles hydrauliques, données clients, cartographie… Le défi n’est plus de collecter ces informations, mais de les faire dialoguer.

Dans la plupart des collectivités, chaque outil vit encore en vase clos : le système de supervision (Scada), le SIG, le système de gestion client ou encore la télérelève. Ces silos freinent l’exploitation intelligente de la donnée. C’est pour répondre à cette fragmentation que Xylem met Xylem Vue à la disposition des services des eaux, une plateforme d’unification de données s’appuyant sur un moteur propriétaire, le Smart Water Engine. Cette architecture agrège et nettoie les données hétérogènes pour créer une base cohérente, transparente et interopérable, capable d’alimenter des modèles d’IA ou de simulation hydraulique.

L’innovation, ici, n’est pas dans l’algorithme lui-même, mais dans le socle de données qui le rend possible. C’est ce travail patient d’intégration et de standardisation qui conditionne la réussite des projets de transformation numérique dans l’eau.

Voir, prédire, optimiser : le triptyque de la gestion intelligente

Une fois la donnée fiabilisée, l’intelligence artificielle prend tout son sens. Chez Xylem, la démarche s’organise autour d’un triptyque : voir, prédire, optimiser.

- Voir, c’est être capable de reconstituer en temps réel l’état d’un réseau, même dans ses zones non instrumentées. En combinant mesures terrain et modélisation, l’exploitant accède à une vision fine des débits, des niveaux et des pressions, là où les capteurs ne suffisent pas.

- Prédire, c’est anticiper les phénomènes hydrauliques : fuites, turbidité, inondations, dépassements de seuils de qualité. Les modèles d’apprentissage supervisé et de séries temporelles détectent les signaux faibles bien avant que les anomalies ne deviennent critiques.

- Optimiser, enfin, c’est piloter les usines et les réseaux selon des objectifs précis : réduction des consommations énergétiques, maintien de la conformité réglementaire, limitation des rejets ou ajustement du mix de production.

Un exemple emblématique : à Nice, un projet mené avec Eau d’Azur permet de prévoir la disponibilité de la ressource et d’optimiser la combinaison entre captages, interconnexions et pompages, en fonction du coût énergétique et de la qualité de l’eau.
Ces approches intégrées montrent qu’une IA bien nourrie par une donnée fiable peut concilier performance économique et bénéfice environnemental.

Le socle invisible : fiabiliser la donnée avant de déployer l’IA

Trop souvent, l’intelligence artificielle est abordée par le haut, comme un objet visible et spectaculaire. Mais la vraie innovation est invisible : elle se joue dans la préparation, la qualité et la traçabilité des données. C’est cette partie immergée de l’iceberg qui détermine la robustesse d’un modèle.

Une IA « mal nourrie » – alimentée par des données bruitées, incomplètes ou incohérentes – produit des résultats erratiques, qui minent la confiance des exploitants et des collectivités.
À l’inverse, une donnée propre et contextualisée crée un environnement où l’apprentissage automatique devient fiable, transparent et explicable.

L’intelligence artificielle n’est pas une révolution en soi, mais l’aboutissement d’une révolution silencieuse : celle de la donnée. C’est sa qualité, sa gouvernance et sa mise en cohérence qui déterminent la performance écologique et économique des réseaux d’eau.

Innover, ce n’est donc pas courir après le dernier algorithme, mais investir dans la connaissance du réseau, dans l’unification des systèmes et dans la transparence des modèles.
L’avenir de l’eau intelligente ne se jouera pas uniquement sur la puissance de calcul, mais sur la fiabilité des informations que nous choisissons d’exploiter.

Article publié dans le cadre de l'entretien de préparation des conférences du salon Pollutec 2025 avec David Ascher, directeur de publication d'Actu-Environnement et animateur de l'événement. Texte rédigé avec le concours de l'IA.