Béziers parie sur l’IA pour améliorer ses canalisations

Avec un rendement de 82,4 % – soit 1 litre d’eau perdue pour 5 litres qui arrivent au consommateur –, l’Agglomération de Béziers Méditerranée est dans la moyenne des réseaux de distribution d’eau potable français. Il est toujours possible de faire mieux, mais 60 % des 881 km de conduites de son réseau ont plus de cinq ans. Or le taux de renouvellement moyen ne dépasse pas 0,35 %. Les équipes de la Communauté d’Agglomération Béziers-Méditerranée (CABM) doivent donc planifier de la manière la plus efficace possible les travaux de rénovation et changer les canalisations les plus susceptibles de provoquer des fuites dans les années à venir.

Suez assure l’exploitation du réseau d’eau de la CABM en délégation de service public (ce sera Veolia à partir de 2027). Il en assure les réparations ponctuelles. Mais ce sont les équipes de la CABM qui, en tant que maître d’ouvrage, assurent les travaux de rénovation.

« Depuis 2008, nous disposons d’un SIG, mais l’outil ne nous satisfaisait pas complètement, car il ne nous permettait pas d’établir un vrai programme de rénovation, avec un chiffrage de travaux de renouvellement de réseau », explique Olivier Bouvier, technicien au Service de gestion des réseaux du département cycle de l’eau.

Améliorer le rendement du réseau de distribution

La CABM s’est tournée alors vers une startup spécialisée dans la recherche de fuites à partir des données et de l’analytique (Leakmited). Le modèle de Leakmited est original, puisque l’entreprise n’est rémunérée que si ses recommandations sont pertinentes et apportent des résultats.

« Notre mission est d’atteindre plus de 90 % de rendement, contre 80 % en moyenne en France », explique Sébastien Mounier, CTO de Leakmited. « Nous prenons un engagement de réduire 20 % des pertes au minimum pour être payés. Nous sommes les seuls en France à faire cela ».

L’Agglomération de Béziers Méditerranée s’est aussi tournée vers l’offre de jumeaux numériques du même éditeur pour la gestion patrimoniale du réseau. La startup récupère les données, essentiellement le plan du réseau dans le SIG et des données dans des fichiers Excel (dates de pose de chaque tronçon, du diamètre et du matériau de chaque canalisation). Puis elle analyse ces informations avec ses algorithmes pour calculer une probabilité de risque de fuite.

Paradoxalement, aucune donnée de consommation et de mesures de débit dans le réseau n’est fournie à Leakmited. « L’intérêt n’est pas de détecter des fuites en cours, mais d’anticiper des possibilités de casses en fonction de la date de pose », justifie Olivier Bouvier. « Le risque de casse est fonction de l’ancienneté du réseau et du matériau de la conduite ; certains matériaux sont plus fragiles que d’autres. En croisant ces données, notre modèle identifie quels tronçons casseront en premier. »