IA en hydrologie : comment l’analyse prédictive transforme la gestion de la ressource en eau
L’intensification des épisodes de crue et de sécheresse, la variabilité accrue des débits et la pression sur les usages rendent la gestion de la ressource en eau de plus en plus complexe. Continuité de service, conformité réglementaire, acceptabilité des décisions, coûts d’exploitation, dialogue entre usagers : les marges d’erreur se réduisent.
Dans ce contexte, l’IA en hydrologie ne relève plus d’une promesse technologique abstraite. Lorsqu’elle est correctement intégrée, elle devient un outil d’aide à la décision capable d’anticiper, d’objectiver et de prioriser les actions à mener sur les territoires.
C’est précisément l’objet de la conférence « Les promesses de l’analyse prédictive par IA pour la gestion de la ressource en eau », organisée lors du Carrefour des Gestions Locales de l’Eau (CGLE) à Rennes, le 21 janvier 2026.
Une conférence Aquasys × Université Gustave Eiffel
Cette session réunira :
- Éric Gaume, chercheur à l’Université Gustave Eiffel (UGE), professeur à l’Ecole des Ponts ParisTech et expert en modélisation hydrologique ;
- Dominique Theriez, directeur général d’Aquasys.
La conférence présentera les travaux issus du partenariat AIqua (Aquasys × UGE), associant un laboratoire de recherche de premier plan et un acteur majeur des services numériques pour la gestion de l’eau. L’objectif : mettre l’intelligence artificielle au service de l’adaptation des territoires face aux risques hydrologiques.
Analyse prédictive hydrologique par IA : de quoi parle-t-on vraiment ?
L’analyse prédictive hydrologique vise à estimer l’évolution probable de variables clés telles que :
- les débits,
- les niveaux d’eau,
- l’état des masses d’eau.
Cette analyse peut être faite à différents horizons temporels, à partir de données d’observation et de modèles.
L’apport spécifique de l’intelligence artificielle appliquée à l’eau réside dans sa capacité à :
- exploiter des volumes importants de données hétérogènes,
- détecter des tendances et signaux faibles,
- produire des indicateurs de risque probabilisés,
- estimer des calendriers de franchissement de seuils (alerte, vigilance, crise).
Ces résultats n’ont de valeur que s’ils sont accessibles, compréhensibles et mobilisables au bon moment par les décideurs.
IA et hydrologie : répondre à des questions opérationnelles
L’analyse prédictive hydrologique par IA prend tout son sens lorsqu’elle répond à des questions concrètes de gestion :
- À quel horizon peut-on anticiper une tension sur la disponibilité d’une masse d’eau ?
- Quels indicateurs permettent de détecter précocement un risque hydrologique exploitable par une collectivité ou un syndicat ?
- Comment objectiver des arbitrages (restrictions, priorisation des actions, communication) en intégrant explicitement les incertitudes ?
L’enjeu n’est pas la performance algorithmique en soi, mais la capacité à produire des signaux décisionnels fiables et compréhensibles.
Ce que l’IA en hydrologie ne remplace pas (et pourquoi c’est essentiel)
Chez Aquasys, l’IA n’est pas une fin en soi. Une IA utile en hydrologie doit aussi assumer ses limites :
- elle n’annule pas l’incertitude, mais la rend explicite et exploitable ;
- elle ne remplace pas l’expertise humaine, elle la renforce ;
- elle n’a de valeur que si elle s’inscrit dans une chaîne décisionnelle claire : gouvernance, gestion de crise, seuils, responsabilités, communication.
C’est cette articulation entre technologie, expertise et gouvernance qui conditionne l’impact réel de l’IA sur les territoires.
Ce que nous partagerons au CGLE : état de l’art, résultats, terrains
La conférence suivra une progression résolument orientée décision et usage :
- Définitions, enjeux et méthodes : comment passer de la donnée au levier d’action.
- État de l’art des modèles prédictifs en hydrologie et des approches existantes.
- Premiers résultats de recherche : capacités d’anticipation à 15 jours sur les eaux superficielles, et perspectives saisonnières selon les contextes.
- Traduction opérationnelle : intégration de ces avancées dans des services génériques pour les gestionnaires.
- Terrains d’expérimentation : retours d’expérience et déploiements à grande échelle.
Pourquoi assister à cette conférence ?
Cette session s’adresse en priorité aux collectivités, syndicats d’eau, ainsi qu’aux acteurs agricoles et industriels engagés dans la transition hydrique.
L’enjeu : décider plus tôt, réduire les tensions entre usages et renforcer la résilience des territoires face aux aléas hydrologiques.
📍 Conférence – CGLE Rennes
🗓️ 21 janvier 2026 – 10h30
👉 Les promesses de l’analyse prédictive par IA pour la gestion de la ressource en eau
FAQ : IA et analyse prédictive hydrologique
Qu’est-ce que l’IA en hydrologie ?
L’IA en hydrologie regroupe des méthodes d’intelligence artificielle appliquées à l’analyse des données hydrologiques afin d’améliorer la prévision, l’anticipation des risques et l’aide à la décision pour la gestion de l’eau.
À quoi sert l’analyse prédictive hydrologique ?
Elle permet d’anticiper l’évolution des débits, niveaux et états des masses d’eau afin de mieux gérer les risques de crues, de sécheresses et de tensions sur la ressource.
L’IA remplace-t-elle les hydrologues ?
Non. L’IA complète l’expertise humaine en accélérant l’analyse, la détection de signaux faibles et la priorisation des actions, sans se substituer au jugement expert.
