"Les algorithmes apportent une valeur nouvelle aux données existantes", pointe Christian Laplaud, président d'Altereo

Lauréat du Grand Prix de l'Ingénierie 2019, dans la catégorie "Territoire et Innovation", la société Altereo a été distinguée pour sa solution de maintenance prédictive des réseaux d'eau. L'algorithme mis au point par l'entreprise épluche les données des exploitants de réseau pour pointer les zones les plus sujettes aux défaillances. Un moyen de faire fructifier les informations déjà existantes, selon son président Christian Laplaud.

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Votre solution de maintenance des réseaux d’eau s’appuie sur l’utilisation de données existantes. Quels sont les avantages de cette approche ?

Nous avons voulu mettre en place une solution performante ne requérant pas de lourds investissements. Pas besoin d’équiper le réseau de capteurs, il suffit d’avoir des données. En recoupant les informations mis à sa disposition, notre algorithme, met en avant sur une carte du réseau les zones où les risques de défaillance sont les plus importants. Cela permet à la fois de bien orienter les campagnes de recherche de fuites sur le réseau, mais aussi de pointer les éléments à changer en priorité. Notre solution est fondée sur le machine learning et s’auto-calibre au fur et à mesure.

Quelles sont ces données ?

Dans un premier temps, le système se nourrit des données de l’exploitant du réseau. Beaucoup possèdent déjà ces informations : il s’agit de l’archivage des défaillances qui se présentent généralement sous la forme d’un tableau Excel. Notre algorithme apporte une valeur nouvelle aux données existantes. Par exemple, nous avons pu décupler l’efficacité du réseau d’eau de l’île de Nouméa en nous appuyant sur près de dix ans de données, archivées par Suez, son exploitant.

Ensuite, l’algorithme utilise des informations remontées par les agents sur terrain. Les anomalies sont enregistrées avec le type d’action menée par l’agent et souvent une photo de la pièce défectueuse. Le système est ainsi alimenté par les données se rapportant à tous les éléments du réseau, que ce soit des canalisations, des vannes, ou des dispositifs de raccordement.

Votre algorithme est-il spécifique à la gestion des réseaux d’eau ?

Nous avons des demandes pour adapter notre algorithme prédictif à d’autres domaines. La mobilité, par exemple, ou encore la gestion de l’énergie, pourraient effectivement bénéficier de notre solution. C’est une bonne idée, que nous allons étudier ultérieurement : nous privilégions notre développer sur le secteur de l’eau, notamment pour répondre à des besoins croissant à l’international.

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