{"id":6707,"date":"2019-10-03T11:46:42","date_gmt":"2019-10-03T11:46:42","guid":{"rendered":"https:\/\/urbanai.fr\/quand-lia-est-au-service-de-leau-partie-i\/"},"modified":"2021-03-01T19:55:06","modified_gmt":"2021-03-01T19:55:06","slug":"quand-lia-est-au-service-de-leau-partie-i","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/urbanai.fr\/fr\/quand-lia-est-au-service-de-leau-partie-i\/","title":{"rendered":"Quand l’IA est au service de l’eau : Partie I"},"content":{"rendered":"
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L\u2019eau, enjeu majeur des villes<\/strong><\/p>\n

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Le destin des civilisations semble intimement li\u00e9 \u00e0 leur aptitude \u00e0 maitriser l\u2019eau. Ainsi les aqueducs romains, les jardins arabes (comme ceux de l’Alhambra, qui disposent d’ing\u00e9nieux syst\u00e8mes d’irrigation) ou encore les \u00e9gouts parisiens (con\u00e7us par le baron d\u2019Haussmann) illustrent chacun la grandeur d\u2019une \u00e9poque. Mais avant m\u00eame d\u2019\u00eatre source de plaisir, de pouvoir ou de richesse, l\u2019eau est source de vie. Pour autant, sa gestion demeure largement imparfaite. Pire : chaque ann\u00e9e, 2,2 millions d’enfants meurent \u00e0 cause d\u2019une eau insalubre.<\/p>\n

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Cette denr\u00e9e, rare et abondante \u00e0 la fois, constitue donc l\u2019un des enjeux majeurs des villes. D\u00e8s lors, comment l\u2019IA peut-elle nous aider \u00e0 mieux g\u00e9rer l\u2019eau ? Pour apporter des premiers \u00e9l\u00e9ments de r\u00e9ponse \u00e0 cette question, je suis parti \u00e0 la rencontre de la startup CANN Forecast \u00e0 Montr\u00e9al et de la Station de d\u00e9pollution des eaux us\u00e9es de la Baumette \u00e0 Angers. Cette derni\u00e8re s\u2019illustre notamment par sa capacit\u00e9 \u00e0 transformer les eaux us\u00e9es en de v\u00e9ritables ressources (\u00e9lectricit\u00e9, engrais) pour le territoire angevin.<\/p>\n

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De la maintenance pr\u00e9dictive\u2026<\/strong><\/p>\n

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Depuis pr\u00e8s d\u2019un an, la station de d\u00e9pollution des eaux us\u00e9es de la Baumette a recours \u00e0 de l\u2019IA pour faire de la maintenance pr\u00e9dictive sur ses \u00e9quipements. Exploit\u00e9e par Veolia, la station utilise en effet des boitiers connect\u00e9s, nomm\u00e9s BOB, pour anticiper des d\u00e9faillances m\u00e9caniques. BOB est issu de la rencontre entre la startup Cartesiam<\/a> et Eolane. Cette technologie a pour particularit\u00e9 d\u2019utiliser une IA embarqu\u00e9e (NanoEdge). Avant d\u2019\u00eatre op\u00e9rationnelle, la solution est ainsi soumise \u00e0 une p\u00e9riode d\u2019apprentissage (non supervis\u00e9). BOB va \u00e9couter pendant pr\u00e8s de 7 jour le signal vibratoire de l\u2019\u00e9quipement qu\u2019il sera amen\u00e9 \u00e0 surveiller. A la fin de sa phase d\u2019apprentissage, le boitier connect\u00e9 est en mesure de signaler toute d\u00e9viance susceptible d\u2019entrainer une panne ou un dysfonctionnement de l\u2019\u00e9quipement.<\/p>\n

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En plus d\u2019\u00eatre particuli\u00e8rement facile \u00e0 utiliser (BOB se plug sur l\u2019\u00e9quipement), l solution est peu \u00e9nergivore (une pile suffit pour l\u2019alimenter pendant 3 ans). La p\u00e9riode d\u2019anticipation permise par BOB est d\u2019autant plus importante que la panne d\u2019un \u00e9quipement peut avoir de terribles cons\u00e9quences environnementales et \u00e9conomiques pour la station. Par exemple, la panne d\u2019un compresseur d\u2019air pourrait affecter toute la chaine de fonctionnement de la station et entrainer une pollution de la Maine (rivi\u00e8re dans laquelle se d\u00e9verse les eaux trait\u00e9es par la station).<\/p>\n

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De son c\u00f4t\u00e9, CANN Forecast<\/a> utilise une autre branche de l\u2019IA (apprentissage supervis\u00e9) pour faire de la maintenance pr\u00e9dictive sur les aqueducs. \u00ab A Montr\u00e9al, comme dans la plupart des grandes villes, les conduits d\u2019eau potables sont en train d\u2019atteindre la fin de leur dur\u00e9e de vie. Or quand un conduit casse, les villes perdent des ressources et de l\u2019argent \u00bb (Naysan Saran, Co-fondatrice de CANN Forecast). Le cout de r\u00e9paration des aqueducs \u00e9tait ainsi de 3 milliards de dollars en Am\u00e9rique du Nord en 2018. Pour pallier ce probl\u00e8me, CANN Forecast a d\u00e9velopp\u00e9 une solution proactive (InfoBris) 5 fois plus pr\u00e9cise que les m\u00e9thodes traditionnelles. La startup, qui travaille d\u00e9j\u00e0 avec pr\u00e8s de dix villes sur ce sujet (dont Montr\u00e9al), est en mesure de fournir \u00e0 ses partenaires une liste d\u2019aqueducs avec la probabilit\u00e9 qu\u2019ils se cassent. Pour ce faire, son syst\u00e8me d\u2019IA analyse des donn\u00e9es li\u00e9es \u00e0 l\u2019historique des bris mais aussi \u00e0 leurs localisations et aux conditions environnementales. CANN Forecast s\u2019est entour\u00e9 d\u2019un large \u00e9cosyst\u00e8me (entre autres le Mila, McGill Universit\u00e9 et Environnement Canada) pour concevoir cette solution.<\/p>\n

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\u2026\u00e0 la gestion intelligente de l\u2019eau <\/strong><\/p>\n

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En plus d\u2019InfoBris, CANN Forecast a \u00e9galement d\u00e9velopp\u00e9 InfoBaignade. Cette solution est capable de pr\u00e9voir, avec 95% de pr\u00e9cision, la concentration d\u2019E.coli (mesure utilis\u00e9e pour d\u00e9terminer si une eau est baignable) en rivi\u00e8re. \u00ab Actuellement la mesure de concentration d\u2019E.coli prend entre 18h et 48h. Dans un milieu dynamique comme le fleuve, la contamination de l\u2019eau peut varier d\u2019un jour \u00e0 l\u2019autre. Cette m\u00e9thode est donc inefficace. \u00bb (Nicolas St-Gelais, Co-Fondateur de CANN Forecast). En agr\u00e9gant une dizaine de donn\u00e9es (taux de pr\u00e9cipitation, d\u00e9bordement, et d\u2019autres variables) la startup montr\u00e9alaise est ainsi en mesure de proposer un mod\u00e8le de gestion de l\u2019eau plus intelligent et qui prend en compte le caract\u00e8re dynamique des fleuves et des rivi\u00e8res.<\/p>\n

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Plateforme d\u2019InfoBaignade<\/em><\/p>\n

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BOB permet \u00e9galement une gestion optimis\u00e9e des \u00e9quipements. La solution offre ainsi la possibilit\u00e9 de surveiller \u00e0 distance des infrastructures \u00e9loign\u00e9es et de remplacer les inspections p\u00e9riodiques par des interventions ponctuelles et cibl\u00e9es.<\/p>\n

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Une intelligence augment\u00e9e plut\u00f4t qu\u2019artificielle <\/strong><\/p>\n

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Il est int\u00e9ressant de constater que BOB n\u2019envoie pas des donn\u00e9es mais des insights<\/em> via un r\u00e9seau LoRa. Les utilisateurs du boitier ont donc acc\u00e8s \u00e0 une plateforme compr\u00e9hensibles et lisible. Cette lisibilit\u00e9 est essentielle au bon fonctionnement de la solution. Et pour cause, \u00ab BOB est un assistant des agents de la station \u00bb (Joel Rubino, Co-fondateur de Cartesiam).<\/p>\n

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M\u00eames enjeux chez CANN Forecast : \u00ab On essaye de comprendre comment on peut int\u00e9grer \u00e7a [InfoBris] dans le contexte d\u00e9cisionnel d\u2019une municipalit\u00e9. \u00bb (Nicolas St-Gelais). Chez Cartesiam, comme chez CANN Forecast, il est donc bien question d\u2019augmenter, et non de remplacer, le d\u00e9cisionnaire.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/article>\n<\/div>\n

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L\u2019eau, enjeu majeur des villes Le destin des civilisations semble intimement li\u00e9 \u00e0 leur aptitude \u00e0 maitriser l\u2019eau. Ainsi les aqueducs romains, les jardins arabes (comme ceux de l’Alhambra, qui disposent d’ing\u00e9nieux syst\u00e8mes d’irrigation) ou encore les \u00e9gouts parisiens (con\u00e7us par le baron d\u2019Haussmann) illustrent chacun la grandeur d\u2019une \u00e9poque. Mais avant m\u00eame d\u2019\u00eatre source de plaisir, de pouvoir ou de richesse, l\u2019eau est source de vie. Pour autant, sa gestion demeure largement imparfaite. Pire : chaque ann\u00e9e, 2,2 millions d’enfants meurent \u00e0 cause d\u2019une eau insalubre. Cette denr\u00e9e, rare et abondante \u00e0 la fois, constitue donc l\u2019un des enjeux majeurs des villes. D\u00e8s lors, comment l\u2019IA peut-elle nous aider \u00e0 mieux g\u00e9rer l\u2019eau ? Pour apporter des premiers \u00e9l\u00e9ments de r\u00e9ponse \u00e0 cette question, je suis parti \u00e0 la rencontre de la startup CANN Forecast \u00e0 Montr\u00e9al et de la Station de d\u00e9pollution des eaux us\u00e9es de la Baumette \u00e0 Angers. Cette derni\u00e8re s\u2019illustre notamment par sa capacit\u00e9 \u00e0 transformer les eaux us\u00e9es en de v\u00e9ritables ressources (\u00e9lectricit\u00e9, engrais) pour le territoire angevin. De la maintenance pr\u00e9dictive\u2026 Depuis pr\u00e8s d\u2019un an, la station de d\u00e9pollution des eaux us\u00e9es de la Baumette a recours \u00e0 de l\u2019IA pour faire de la maintenance pr\u00e9dictive sur ses \u00e9quipements. Exploit\u00e9e par Veolia, la station utilise en effet des boitiers connect\u00e9s, nomm\u00e9s BOB, pour anticiper des d\u00e9faillances m\u00e9caniques. BOB est issu de la rencontre entre la startup Cartesiam et Eolane. Cette technologie a pour particularit\u00e9 d\u2019utiliser une IA embarqu\u00e9e (NanoEdge). Avant d\u2019\u00eatre op\u00e9rationnelle, la solution est ainsi soumise \u00e0 une p\u00e9riode d\u2019apprentissage (non supervis\u00e9). BOB va \u00e9couter pendant pr\u00e8s de 7 jour le signal vibratoire de l\u2019\u00e9quipement qu\u2019il sera amen\u00e9 \u00e0 surveiller. A la fin de sa phase d\u2019apprentissage, le boitier connect\u00e9 est en mesure de signaler toute d\u00e9viance susceptible d\u2019entrainer une panne ou un dysfonctionnement de l\u2019\u00e9quipement.   En plus d\u2019\u00eatre particuli\u00e8rement facile \u00e0 utiliser (BOB se plug sur l\u2019\u00e9quipement), l solution est peu \u00e9nergivore (une pile suffit pour l\u2019alimenter pendant 3 ans). La p\u00e9riode d\u2019anticipation permise par BOB est d\u2019autant plus importante que la panne d\u2019un \u00e9quipement peut avoir de terribles cons\u00e9quences environnementales et \u00e9conomiques pour la station. Par exemple, la panne d\u2019un compresseur d\u2019air pourrait affecter toute la chaine de fonctionnement de la station et entrainer une pollution de la Maine (rivi\u00e8re dans laquelle se d\u00e9verse les eaux trait\u00e9es par la station). De son c\u00f4t\u00e9, CANN Forecast utilise une autre branche de l\u2019IA (apprentissage supervis\u00e9) pour faire de la maintenance pr\u00e9dictive sur les aqueducs. \u00ab A Montr\u00e9al, comme dans la plupart des grandes villes, les conduits d\u2019eau potables sont en train d\u2019atteindre la fin de leur dur\u00e9e de vie. Or quand un conduit casse, les villes perdent des ressources et de l\u2019argent \u00bb (Naysan Saran, Co-fondatrice de CANN Forecast). Le cout de r\u00e9paration des aqueducs \u00e9tait ainsi de 3 milliards de dollars en Am\u00e9rique du Nord en 2018. Pour pallier ce probl\u00e8me, CANN Forecast a d\u00e9velopp\u00e9 une solution proactive (InfoBris) 5 fois plus pr\u00e9cise que les m\u00e9thodes traditionnelles. La startup, qui travaille d\u00e9j\u00e0 avec pr\u00e8s de dix villes sur ce sujet (dont Montr\u00e9al), est en mesure de fournir \u00e0 ses partenaires une liste d\u2019aqueducs avec la probabilit\u00e9 qu\u2019ils se cassent. Pour ce faire, son syst\u00e8me d\u2019IA analyse des donn\u00e9es li\u00e9es \u00e0 l\u2019historique des bris mais aussi \u00e0 leurs localisations et aux conditions environnementales. CANN Forecast s\u2019est entour\u00e9 d\u2019un large \u00e9cosyst\u00e8me (entre autres le Mila, McGill Universit\u00e9 et Environnement Canada) pour concevoir cette solution. \u2026\u00e0 la gestion intelligente de l\u2019eau En plus d\u2019InfoBris, CANN Forecast a \u00e9galement d\u00e9velopp\u00e9 InfoBaignade. Cette solution est capable de pr\u00e9voir, avec 95% de pr\u00e9cision, la concentration d\u2019E.coli (mesure utilis\u00e9e pour d\u00e9terminer si une eau est baignable) en rivi\u00e8re. \u00ab Actuellement la mesure de concentration d\u2019E.coli prend entre 18h et 48h. Dans un milieu dynamique comme le fleuve, la contamination de l\u2019eau peut varier d\u2019un jour \u00e0 l\u2019autre. Cette m\u00e9thode est donc inefficace. \u00bb (Nicolas St-Gelais, Co-Fondateur de CANN Forecast). En agr\u00e9gant une dizaine de donn\u00e9es (taux de pr\u00e9cipitation, d\u00e9bordement, et d\u2019autres variables) la startup montr\u00e9alaise est ainsi en mesure de proposer un mod\u00e8le de gestion de l\u2019eau plus intelligent et qui prend en compte le caract\u00e8re dynamique des fleuves et des rivi\u00e8res. Plateforme d\u2019InfoBaignade BOB permet \u00e9galement une gestion optimis\u00e9e des \u00e9quipements. La solution offre ainsi la possibilit\u00e9 de surveiller \u00e0 distance des infrastructures \u00e9loign\u00e9es et de remplacer les inspections p\u00e9riodiques par des interventions ponctuelles et cibl\u00e9es. Une intelligence augment\u00e9e plut\u00f4t qu\u2019artificielle Il est int\u00e9ressant de constater que BOB n\u2019envoie pas des donn\u00e9es mais des insights via un r\u00e9seau LoRa. Les utilisateurs du boitier ont donc acc\u00e8s \u00e0 une plateforme compr\u00e9hensibles et lisible. Cette lisibilit\u00e9 est essentielle au bon fonctionnement de la solution. Et pour cause, \u00ab BOB est un assistant des agents de la station \u00bb (Joel Rubino, Co-fondateur de Cartesiam). M\u00eames enjeux chez CANN Forecast : \u00ab On essaye de comprendre comment on peut int\u00e9grer \u00e7a [InfoBris] dans le contexte d\u00e9cisionnel d\u2019une municipalit\u00e9. \u00bb (Nicolas St-Gelais). 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