L'IA au service de la gestion dynamique des ressources en eau – AIqua

Le changement climatique modifie profondément les dynamiques de fonctionnement des hydrosystèmes, conduit à une raréfaction progressive des ressources en eau estivales et dans certains territoires une augmentation en période hivernale. Ce contexte interroge les modèles actuels de gestion de ces ressources, conçus en situation d’abondance et basés sur des repères historiques de moins en moins pertinents. De plus, ils sont centrés sur une approche réactive, ce qui limite la capacité d'intervention face aux pénuries ou excès d'eau. Les décisions sont souvent tardives, aggravant les impacts des sécheresses ou des inondations. Par ailleurs, cette logique réactive oblige à limiter les volumes prélevables aux disponibilités observées les années les plus sèches, restreignant inutilement l’accès à la ressource, et fragilisant les utilisateurs, sans offrir de solutions durables aux variations futures du climat.
Dans un contexte de pression croissante sur les ressources, les acteurs de l’eau recherchent de nouveaux modèles de gestion, capables de mieux répondre aux fluctuations hydro-climatiques. Le LabCom AIqua se positionne dans ce cadre pour proposer des méthodes de gestion dynamique, basées sur l’anticipation et l'intelligence artificielle. La gestion dynamique consiste à adapter en temps réel les stratégies de gestion, optimisant l’utilisation des ressources en fonction des conditions observées et prévues, pour assurer une meilleure résilience face aux aléas climatiques et offrir une flexibilité accrue pour répondre aux besoins variés des usagers (agriculture, industrie, environnement).
L’objectif du LabCom AIqua est de concevoir les algorithmes d’anticipation nécessaires au calcul des indicateurs de décision pour réaliser cette gestion dynamique. La démarche s’inscrit pleinement dans l’Objectif de Développement Durable 6 "eau propre et assainissement". Ces algorithmes ont vocation à modéliser et prévoir en temps réel les interactions complexes entre climat, hydrologie et actions anthropiques, mais aussi à aider les décideurs à interpréter les résultats de la modélisation et à calibrer leurs décisions. Ils reposent sur des technologies numériques innovantes, notamment l'intelligence artificielles et le big data, appliqués à la modélisation hydrologique, ainsi que les théories de décision dans l’incertain.
AIqua regroupe le laboratoire GERS de l'Université Gustave Eiffel et la société Aquasys, éditeur d’outils numériques d’aide à la gestion de l’eau. Le laboratoire GERS apporte son expertise en hydrologie et en algorithmie, Aquasys sa connaissance des besoins d’aide à la décision et savoir-faire d’éditeur de services numériques pour la gestion de l’eau. Ensemble, les deux partenaires ambitionnent de rendre plus accessible la gestion dynamique, en tirant profit de la puissance de l’IA et de sa capacité d’automatisation.
Sur le plan scientifique, AIqua se concentrera sur la conception de modèles hydrologiques s’appuyant sur des données multi-échelle et multimodales permettant (1) une meilleure modélisation hydrologique sur plusieurs échelles géographiques, (2) le développement de modèles de données de natures différentes (eaux superficielles, eaux souterraines, etc.) pour des horizons de prévision allant de la journée à la saison, (3) la caractérisation des incertitudes de modélisation intégrant les pressions anthropiques sur la ressource, permettant le développement d’indicateurs d’aide à la décision.
Il s'agira d'identifier les bonnes stratégies de modélisation, tirant le meilleur parti des technologies IA et tenant compte des bonnes pratiques de conception, de développement et d’intégration logicielle, pour faciliter l'industrialisation des solutions numériques. Le dernier axe du projet de LabCom visera à convertir les données générées par ces modèles d’IA (prévisions mais aussi incertitudes associées) en indicateurs de décision à destination d’acteurs de profils et d’intérêts différents.