Les pluies extrêmes saturent les réseaux d'égouts existants. Au lieu de construire immédiatement de nouveaux tunnels coûteux, les services des eaux ont recours à l'intelligence artificielle pour stopper les déversements, prévoir les inondations et optimiser la capacité de leurs canalisations souterraines existantes.
Les services d'assainissement sont confrontés à un problème mathématique complexe. Les précipitations s'intensifient, saturant régulièrement les réseaux d'égouts conçus pour un climat beaucoup plus clément. Parallèlement, les exploitants sont soumis à un contrôle environnemental strict et à des budgets d'investissement très limités. Ils doivent impérativement optimiser le rendement des infrastructures souterraines vieillissantes.
L'intelligence artificielle (IA) offre une solution concrète à ce déficit de capacité. Au lieu d'être un concept technologique vague, les modèles informatiques permettent désormais aux opérateurs d'anticiper les problèmes et d'exploiter au maximum la capacité des canalisations existantes avant d'engager des milliards dans des travaux de génie civil majeurs.
Facteurs de marché pour la gestion des égouts
Le rythme et les modalités d'adoption de l'IA varient selon les régions, façonnés par des défis locaux spécifiques allant d'objectifs de conformité stricts à des menaces météorologiques extrêmes.
Au Royaume-Uni et en Europe, le durcissement des réglementations environnementales et l'inquiétude croissante concernant la qualité des cours d'eau incitent les services publics à adopter une gestion plus intégrée du drainage. Au Royaume-Uni, Révision des prix de 2024.
Au niveau européen, eaux usées urbaines renforce cette orientation en exigeant des États membres qu'ils élaborent des plans intégrés de gestion du drainage urbain.
En Amérique du Nord, où le paysage des services publics est plus fragmenté, l'investissement numérique est souvent lié à Application de la loi sur l'eau et des mesures coercitives. Concrètement, cela signifie généralement fonder le dossier sur la réduction des apports et des infiltrations, le report de l'agrandissement de la station d'épuration et la diminution des coûts d'entretien d'urgence.
Dans la région Asie-Pacifique, l'adaptation au changement climatique et la résilience face aux inondations sont souvent des enjeux plus centraux. Le réseau de traitement des eaux usées de Watercare se modernise grâce au déploiement de 5000 capteurs. La société déploie 5 000 capteurs sur le réseau d'eaux usées d'Auckland dans le cadre d'un programme de réseau intelligent de 12 millions de dollars néo-zélandais.
Progrès réalisés dans la mise en œuvre de notre programme de modélisation des inondations On prévoit que 70 projets de modélisation seront achevés entre 2025 et 2026, avec des prévisions climatiques étendues jusqu'en 2100. À Singapour,
Prévision et surveillance des inondations Elle combine la surveillance en temps réel avec les prévisions de précipitations basées sur un radar afin d'améliorer les décisions opérationnelles à court terme.
Comment fonctionnent les égouts intelligents ?
La gestion intelligente des réseaux d'assainissement nécessite bien plus qu'une simple plateforme logicielle ou un seul type de capteur. Elle repose sur la fusion de flux de données que les opérateurs ont historiquement gérés de manière totalement séparée.
Le SIG fournit la configuration du réseau et la localisation des équipements. Les données de vidéosurveillance ajoutent des informations sur l'état des structures. Les capteurs de terrain fournissent des mesures quasi temps réel de la profondeur, du débit, du niveau et de l'état des pompes. Les systèmes SCADA ajoutent des données d'exploitation provenant des stations de pompage et autres points de contrôle. Les flux météorologiques et les prévisions radar permettent d'anticiper les besoins futurs du réseau.
Le véritable avantage opérationnel apparaît lorsque ces données distinctes fusionnent en une vision unifiée.
Une fois les données de terrain, les entrées SCADA et les prévisions météorologiques centralisées sur une plateforme commune, les entreprises de services publics peuvent utiliser des modèles hydrauliques et des outils d'apprentissage automatique. Cela leur permet d'aller au-delà des simples alarmes déclenchées par des seuils fixes.
Il devient possible d'identifier plus tôt les anomalies, de hiérarchiser les événements plus efficacement et, dans des paramètres plus avancés, de prendre en charge le contrôle dynamique du réseau.
En ce sens, l'IA n'est pas simplement une couche numérique supplémentaire. Elle s'intègre de plus en plus à la manière dont les services publics interprètent l'état des infrastructures, comprennent le comportement hydraulique et déterminent le moment opportun pour intervenir.
Gains d'efficacité : Inspection et codage automatisés
L'inspection des canalisations représente l'une des applications les plus abouties de l'intelligence artificielle dans le domaine du traitement des eaux usées.
Traditionnellement, les inspections par caméra nécessitent l'examen manuel, par des opérateurs qualifiés, de longues heures d'enregistrements. Ce processus est lent et peut s'avérer incohérent, notamment lorsque la fatigue affecte l'identification ou le codage des défauts. La vision par ordinateur permet un traitement plus rapide et une standardisation plus aisée des résultats d'inspection.
Cela est déjà visible dans les déploiements des services publics.
Chez Greater Western Water, VAPAR, spécialiste australien de l'inspection des égouts, a utilisé un support en aluminium. afin d'affiner la planification des investissements, les documents de projet publiés faisant état d'un ajustement d'environ 2 millions de dollars australiens de l'estimation initiale du programme prioritaire. Chez United Utilities, un déploiement distinct a permis de réduire les délais de traitement des enquêtes de 10 jours à deux jours, soit une amélioration de 80 %..
Une tendance similaire s'observe en Amérique du Nord.
Le résumé du projet de SewerAI dans le Pacifique Nord-Ouest couvre 132 relevés et 29748 pieds linéaires d'inspections par caméra CCTV.Les résultats publiés montrent que l'évaluation basée sur l'IA a identifié 32.99 % de pathologies de plus que les enquêtes manuelles et a manqué 90.13 % de pathologies de moins, tout en maintenant une marge d'erreur inférieure à 10 %.
Ces outils se révèlent également utiles dans les situations d'urgence. Transformer les données en actions pour accélérer la remise en état du réseau d'égouts après les incendies de forêt à Hawaï.
À ce stade, la proposition de valeur est relativement claire. Les entreprises de services publics obtiennent une vision plus rapide et plus cohérente de l'état de leurs actifs, ce qui leur permet d'établir des bases plus solides pour la planification de la maintenance et la priorisation des investissements.
Gestion des événements : filtrage des alarmes pour éviter les débordements
Au-delà de l'évaluation de l'état structurel, les opérateurs doivent surveiller le comportement réel de leurs réseaux en situation de trafic actif.
C’est là que l’IA est appliquée aux données de débit, de niveau et d’événements pour améliorer la planification de la maintenance et réduire les déversements évitables. Un problème courant dans les salles de contrôle est la surcharge d’alarmes. Les systèmes génèrent des alertes répétées par temps humide, mais nombre d’entre elles reflètent un comportement hydraulique normal plutôt que des défaillances émergentes.
Étude de cas : Wessex Water – StormHarvester Au cours d'une phase d'essai de trois mois, le système a identifié plus de 60 obstructions émergentes en temps réel. Les résultats publiés indiquent également que 4 500 alarmes ont été générées pendant la période pilote avec l'approche existante, tandis que l'approche basée sur l'IA aurait réduit les alertes de la salle de contrôle de 97 %, pour n'en laisser que 138.
La même approche analytique peut également être utilisée pour identifier les pertes de capacité cachées. Anglian Water – Lutter contre les apports et les infiltrations dans le réseau d'eaux usées. Le résultat rapporté a été de 2.4 millions de livres sterling d'interventions ciblées, une réduction de 20 % du débit attribué aux entrées, aux apports et aux infiltrations, et une réduction de près de 600 heures du temps de fonctionnement de la station de pompage.
Des méthodes similaires sont également utilisées pour gérer les risques d'inondation et de capacité. Combiner les données relatives aux eaux usées et pluviales afin de mieux comprendre les performances et les risques du réseau d'eaux usées de Northern Ireland WaterEnviron 85 % des sites mis en avant ont donné lieu à des résultats confirmés. Plus généralement, la plateforme se positionne comme un système d'alerte aux inondations pouvant diffuser jusqu'à 48 heures à l'avance.
South West Water offre un autre exemple de la manière dont cette approche est appliquée. La société de services publics indique qu'elle dispose désormais d'environ 12 000 capteurs intelligents servant de moniteurs de niveau d'égouts dans toute la région, et signale par ailleurs que les incidents de pollution ont diminué de moitié au cours des huit mois précédant août 2025, tandis que les déversements d'eaux pluviales ont diminué de près de 50 % au cours de la dernière année.
L'intérêt pratique ne réside pas dans la prédiction en tant que capacité abstraite, mais dans le fait d'orienter l'attention vers les lieux et les événements les plus susceptibles de nécessiter une intervention, afin que les équipes et les opérateurs sur le terrain puissent intervenir plus tôt et de manière plus sélective.
Optimisation des actifs : tirer profit des infrastructures existantes
L'utilisation la plus avancée de l'IA dans la gestion des égouts et des débordements va au-delà du diagnostic et de la prédiction pour aboutir à un contrôle en temps réel.
À ce stade, l'objectif est d'optimiser l'exploitation du réseau existant. Les services publics peuvent ainsi anticiper les précipitations, régler les pompes et les vannes à l'avance et acheminer les flux de manière plus intelligente afin d'utiliser pleinement les capacités de stockage et de transport disponibles avant la construction de nouvelles infrastructures.
L'un des exemples les plus connus provient de South Bend, dans l'Indiana.Les informations publiées par Xylem indiquent que le programme d'égouts intelligents de la ville a éliminé les débordements par temps sec, réduit les volumes de débordements d'égouts unitaires (CSO) de plus de 80 % et contribué à obtenir un plan de contrôle à long terme approuvé par l'EPA nécessitant 60 % d'investissements en infrastructures en moins que prévu initialement, ce qui a permis d'économiser environ 400 millions de dollars en dépenses d'investissement.
Un principe similaire apparaît à Grand Rapids, dans le Michigan., où la surveillance et la modélisation numériques ont permis de démontrer que le problème d'afflux et d'infiltration de la ville pouvait être résolu pour 30 à 50 millions de dollars au lieu de l'estimation initiale d'un milliard de dollars, selon Xylem.
La solution AQUADVANCED Urban Drainage de SUEZ va dans le même sens. Cette plateforme combine surveillance en temps réel, prévisions météorologiques et modélisation hydraulique pour une gestion automatisée qui optimise le stockage, limite les débordements et réduit les risques d'inondation.
Les informations publiées sur le projet décrivent également le système comme étant opérationnel dans plusieurs villes européennes et, AQUADVANCED® Urban Drainage soutient le fonctionnement du système de drainage de Singapour.
La valeur opérationnelle de l'IA est aujourd'hui plus que jamais manifeste. Les outils numériques ne se contentent plus d'analyser les événements passés ou de prévoir les risques futurs. Dans les déploiements les plus avancés, ils influencent directement la manière dont les opérateurs gèrent le réseau en situation de forte tension.
Au-delà du débordement : une vision connectée du drainage urbain
Malgré tous les progrès réalisés, l'extension de ces systèmes à l'ensemble d'une zone de desserte de service public reste difficile.
Les logiciels prédictifs reposent largement sur des données historiques précises et des capteurs physiques robustes capables de résister aux conditions souterraines difficiles pendant des années. De plus, les opérateurs des salles de contrôle ont besoin de temps et de résultats concrets pour faire confiance aux recommandations automatisées avant de se désengager de la surveillance manuelle traditionnelle. Malgré ces difficultés, les gestionnaires de l'eau délaissent progressivement la surveillance de canalisations isolées au profit d'une gestion de leurs réseaux d'assainissement comme un système interconnecté.
L'IA ne peut à elle seule remplacer les infrastructures vieillissantes, mais elle fournit l'intelligence opérationnelle nécessaire pour optimiser la capacité des canalisations existantes. Face à la pression sans précédent exercée par les phénomènes météorologiques extrêmes sur le drainage urbain, les services publics les plus résilients seront ceux qui combinent ingénierie physique et logiciels prédictifs. En définitive, la maîtrise de cette couche numérique offre aux opérateurs la visibilité précise dont ils ont besoin pour acheminer l'eau en toute sécurité et protéger leurs populations avant même les premières pluies.
Face à la double pression du vieillissement des infrastructures et des événements climatiques extrêmes, la transition vers une gestion intelligente des eaux usées n'est plus une option, mais une nécessité pour la pérennité des réseaux. Pour découvrir ces déploiements d'IA de pointe et rencontrer les pionniers des technologies intelligentes de traitement des eaux usées, rejoignez-nous à WATERTECH CHINA 2026, qui se tiendra au NECC du 9 au 11 juin. Pour une analyse approfondie des logiciels et des stratégies à l'origine de ces réussites, ne manquez pas notre Sommet sur l'innovation numérique dans le domaine de l'eau, organisé en parallèle le 9 juin. Découvrez comment la communauté mondiale de l'eau s'adapte aux besoins fondamentaux des villes pour construire celles de demain, résilientes et pilotées par les données.
