Le Big Data comme solution à la gestion durable de l’eau

Qualifié « d’or bleue », l’eau est une ressource nécessaire à la survie humaine et indispensable à l’agriculture et certaines industries. Avec près de 70% de l’eau consommée annuellement, l’agriculture est le secteur d’activité qui consomme le plus d’eau au monde et pollue le plus en rejetant de l’eau principalement polluée par des quantités excessives de fertilisants et de pesticides. La rareté de l’eau en fait une ressource à préserver et dont la gestion est à re-concevoir entièrement que ce soit dans les pays en développement que dans les pays développés.

L’intelligence artificielle ainsi que le machine learning apparaissent comme étant des réponses aux problématiques contemporaines de gestion de l’eau. Les avancées que ces technologies peuvent apporter sont de deux natures : d’une part à participer à la réduction des pertes d’eau et d’autre part à éliminer les pollutions de l’eau générées pas les rejets d’agents polluants.

Les applications de l’intelligence artificielle et/ou du machine learning à la gestion de l’eau sont en constante évolution et ne cesse de porter ses fruits.

Faisons à présent un tour d’horizon sur les divers pratiques innovantes et porteuses d’espoir dans la lutte contre le gaspillage et la pollution de l’eau.

1 – Réduire l’usage de pesticides et d’herbicides superflus en agriculture grâce au machine learning

L’utilisation quasi-systématique de pesticides notamment en agriculture intensive est une des sources majoritaires de pollution de l’eau. Les effluents chargés de composantes chimiques ruissellent ensuite dans les cours d’eau aux alentours, polluant de surcroît d’autres sources. De plus, le traitement de ces eaux polluées est long et coûteux pour les collectivités qui prennent généralement en charge l’assainissement de ces eaux. C’est pourquoi, il paraît pertinent de traiter le problème à sa source et de minimiser les quantités d’intrants chimiques appliquées à même les exploitations agricoles.

Dans ce cas, le machine learning permet d’évaluer de manière précise les besoins ponctuels de chaque plante afin de lutter contre les parasites menaçant la croissance des végétaux.

Pour cela, il faut au préalable récolter un maximum d’informations relatives aux végétaux. Toutes sortes de technologies d’évaluation précise et en temps réel peuvent être appliquées comme par exemple des drones dotés de caméras hyper-spectrales capables de survoler des champs agricoles. L’objectif est de récolter suffisamment de données directement transmises à des opérateurs en data science. Une fois traitées par les data scientists, les données peuvent ensuite être synthétisées et simplifiées pour aider les agriculteurs à répandre de manière optimale des agents fertilisants, des pesticides et herbicides sur l’exploitation agricole selon les besoins des plantes identifiés au préalable grâce au machine learning. Ce type d’application d’intelligence artificielle permet foncièrement de réduire les quantités d’intrants répandus en agriculture et par conséquent de limiter les rejets de polluants dans l’eau.

2 – Réduire les pertes d’eau municipale grâce au Big Data

Une autre cause de gaspillage de l’eau est liée à la vétusté de certains systèmes de canalisations municipales, générant des fuites d’eau depuis les installations qui pourrait largement être anticipée et évitée.

Le Big Data apparaît comme une solution au problème de pertes d’eau dans la mesure où de nouvelles technologies intelligentes peuvent à présent proposer aux collectivités d’être mieux informées sur l’état des canalisations des villes.

Par exemple, certaines agglomérations se sont déjà dotées d’une plateforme d’analyse intelligente, capable de leur fournir une vue d’ensemble à 360 degrés et en temps réel de leurs systèmes de canalisation municipaux. Ayant un accès immédiat à l’état des infrastructures municipales, les collectivités peuvent localiser en temps réel l’origine des pertes d’eau et par conséquent intervenir sur ces fuites ponctuelles. Dans ce cas, l’efficacité du Big Data permet aux agents publics d’améliorer la gestion de leurs infrastructures. Cette démarche s’inscrit dans une optique de préservation des ressources naturelles telles que l’eau.

3 – Doter les citoyens d’outils de mesure intelligents pour les inciter à adopter les bons gestes quotidiens

Certaines régions sont particulièrement exposées aux problèmes de sécheresse et du manque d’eau, ce qui en fait des régions où l’eau devient une ressource stratégique, voire précieuse pour tous les acteurs locaux : les agriculteurs, les industriels et les ménages.

La sensibilisation et la prévention des populations aux enjeux de la gestion de l’eau sont devenues une méthode d’application courante des pays développés ainsi que des pays en développement. Par ailleurs, la prévention des individus est optimale dès lors que les populations sont informées avec précision de leur consommation respective d’eau.

Le Big Data intervient dans ce cas comme un moyen de récolter les données de consommation d’eau des particuliers en temps réel et de les retranscrire aux usagers via divers supports possibles tels qu’un boîtier connecté et installé au sein d’un logement capable de recevoir et de diffuser les informations sur un écran directement consultable par les usagers. Grace à cette technologie, les individus peuvent identifier sans difficulté leur consommation d’eau et être informés en cas de panne ou de fuite au sein de leur logement.

Mieux encore, lorsque les usagers visualisent leur consommation quotidienne d’eau par rapport à celle de leur voisinage, les usagers sont incités à réduire leur consommation d’eau et à adopter des gestes simples et moins gourmands en eau.