Cette session portait sur l’apport concret de l’IA en hydrologie pour la gestion de la ressource en eau : anticipation des tensions, prévision des débits, intégration de l’incertitude et aide à la décision pour les territoires.

Vous pouvez désormais accéder au replay vidéo ainsi qu’au support de présentation (PDF).

Replay vidéo : IA et analyse prédictive hydrologique

La conférence présente :

• les principes de l’analyse prédictive appliquée aux données hydrologiques,
• l’état de l’art des modèles de prévision des niveaux et débits,
• des résultats d’anticipation à 15 jours sur les eaux superficielles,
• les conditions d’intégration opérationnelle pour les collectivités et syndicats.

Télécharger le support de présentation (PDF)

Le support détaille :

• le cadre scientifique du partenariat AIqua (Aquasys × Université Gustave Eiffel),
• les méthodologies de modélisation hydrologique,
• les résultats expérimentaux,
• les perspectives de déploiement à grande échelle.

Télécharger le support PDF – IA en hydrologie et analyse prédictive pour la gestion de la ressource en eau (CGLE 2026)

Le support de présentation détaille les principes de l’analyse prédictive hydrologique par intelligence artificielle, les résultats obtenus sur la prévision des débits à 15 jours et les perspectives d’intégration dans les dispositifs d’aide à la décision des collectivités et autres gestionnaires de l’eau.

IA en hydrologie : vers une aide à la décision territoriale

L’enjeu central n’est pas la performance algorithmique isolée, mais la capacité à produire des indicateurs décisionnels robustes, intégrant l’incertitude et exploitables dans une chaîne de gouvernance claire.

L’IA appliquée à la gestion de l’eau permet ainsi :

• d’anticiper plus tôt les tensions sur la ressource,
• d’objectiver les arbitrages entre usages,
• de renforcer la résilience des territoires face aux crues et aux sécheresses.

Aquasys et le LabCom aiQua

Aquasys conçoit des outils de gestion et d’analyse prédictive hydrologique permettant d’anticiper les tensions sur la ressource, d’objectiver les arbitrages entre usages et de renforcer la résilience des territoires.
L’intelligence artificielle y est intégrée comme un levier opérationnel au service de la gouvernance de l’eau.

Aquasys est partenaire du LabCom aiQua (Aquasys × Université Gustave Eiffel), laboratoire commun associant recherche académique et déploiement opérationnel, dédié au développement de méthodes d’IA appliquées à l’hydrologie et à la gestion de la ressource en eau.

Découvrir notre expertise en industrialisation de l’IA et gestion de la ressource en eau :
https://aquasys.fr/ia-et-innovation-chez-aquasys/

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https://parolesdelus.com/actualites/aquasys-aucune-donnee-sur-leau-ne-nous-resiste/

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Résultats d’analyses, historiques de suivi, données issues des laboratoires, informations open data, données météo ou hydrologiques de contexte : les volumes disponibles sont de plus en plus importants. Pourtant, un résultat isolé reste difficile à interpréter s’il n’est pas relié à son environnement, à son historique et aux autres paramètres utiles à son analyse.

C’est précisément sur ce terrain que la valeur des outils Aquasys se distingue : permettre une exploitation cohérente, robuste et opérationnelle des données de qualité de l’eau.

Les trois contrats récemment remportés par Aquasys en apportent une illustration concrète :

• la DREAL de bassin Adour-Garonne, avec extension à une partie de l’Occitanie située sur le bassin Rhône-Méditerranée ;
• l’Office de l’eau de La Réunion ;
• Lannion-Trégor Communauté.

Ces trois références montrent une même évolution du marché : la performance ne repose plus seulement sur l’accès à la donnée, mais sur la capacité à fédérer les données sur la qualité de l’eau, à les objectiver et à les rendre directement exploitables.

Pourquoi la visualisation des données eau ne suffit pas sans fédération des données qualité

Lorsqu’on parle de visualisation des données eau, il ne s’agit pas seulement de produire des graphiques ou des tableaux de bord. Dans les faits, un outil n’a de valeur que s’il permet de transformer des informations dispersées en une lecture cohérente.

Un résultat d’analyse de la qualité de l’eau, pris seul, donne une information ponctuelle. Mais pour en tirer une interprétation utile, il faut pouvoir le replacer :

• dans une chronologie ;
• dans l’historique d’un point de prélèvement ;
• dans un contexte hydrologique ou météorologique ;
• dans une logique d’exploitation d’usine, de captage ou de réseau ;
• dans une comparaison avec d’autres paramètres ou d’autres sites.

Autrement dit, la visualisation des données eau n’est réellement utile que si elle s’appuie sur une capacité forte à fédérer les données qualité de l’eau.

C’est cette approche qui permet d’objectiver les situations : distinguer un dépassement ponctuel d’une dérive progressive, comprendre une variation saisonnière, identifier une corrélation avec un épisode pluvieux, ou encore analyser l’effet d’un traitement sur la qualité de l’eau produite.

Fédérer les données de qualité de l’eau pour les rendre exploitables

Intégrer des sources de données multiples

Les données de qualité de l’eau proviennent souvent de sources très différentes :

• résultats de laboratoires d’analyses ;
• données historiques existantes ;
• bases open data ;
• suivis réglementaires ;
• informations liées aux captages, aux usines ou aux réseaux ;
• données de contexte, comme la pluie, le débit ou certaines variables hydrologiques.

Le problème n’est donc pas seulement d’accéder à la donnée. Le véritable enjeu est de pouvoir l’intégrer dans un même environnement, avec une logique homogène de structuration, d’historisation et d’exploitation.

Les outils Aquasys permettent précisément de rapprocher ces informations dans un cadre unique, de manière à éviter les silos techniques et à offrir une lecture métier plus robuste.

Contextualiser les résultats d’analyse pour mieux interpréter la qualité de l’eau

Un résultat analytique n’a de sens que s’il peut être contextualisé. C’est particulièrement vrai pour la qualité de l’eau.

Une concentration observée sur un paramètre donné ne se lit pas de la même manière :

• après un épisode pluvieux ;
• en période d’étiage ;
• lors d’une variation de débit ;
• selon la saison ;
• ou selon les conditions d’exploitation d’une installation.

La possibilité de superposer les courbes, de croiser plusieurs séries temporelles et de rapprocher les résultats qualité de données de contexte est donc essentielle.

Les outils Aquasys permettent cette lecture croisée. Les données météo, hydrologiques ou quantitatives ne sont pas l’objet principal de l’analyse dans cet article, mais elles jouent un rôle clé pour objectiver la donnée qualité et la replacer dans un contexte interprétable.

Exploiter les historiques pour identifier les tendances et les dérives

La gestion des données de qualité de l’eau suppose aussi une bonne maîtrise de l’historique.

Sans historique fiable, il est difficile :

• d’identifier une tendance de fond ;
• de repérer une dérive progressive ;
• de comparer une situation actuelle à des périodes antérieures ;
• de qualifier une anomalie ;
• ou d’évaluer l’évolution de la performance d’un système de traitement.

La fédération des données ne consiste donc pas seulement à rassembler des fichiers. Elle consiste à construire une mémoire exploitable de la qualité de l’eau.

Trois nouveaux contrats qui illustrent la capacité d’Aquasys à gérer les données de qualité de l’eau

DREAL de bassin Adour-Garonne : structurer plus d’un milliard de données pour un usage opérationnel

Le contrat remporté auprès de la DREAL de bassin Adour-Garonne, avec extension à la partie de la région Occitanie située sur le bassin Rhône-Méditerranée, illustre un enjeu devenu majeur : la capacité à mobiliser rapidement de très grands volumes de données de qualité de l’eau, puis à les rendre réellement exploitables.

Dans ce cadre, Aquasys a mis à disposition plus d’1 milliard de données, en intégrant notamment l’historique des données qualité pour plus de 25 000 points de prélèvement.

Au-delà du volume, la rapidité de déploiement est un marqueur fort : en moins d’une semaine, les données ont été récupérées et les traitements de mise à jour hebdomadaire ou journalière ont été mis en place selon la nature des flux.

Ce projet montre bien que la performance sur les données qualité de l’eau repose sur plusieurs dimensions :

• la capacité d’intégration massive ;
• la structuration des historiques ;
• la fiabilité des traitements ;
• l’automatisation des mises à jour ;
• et la restitution cohérente de l’information.

Lorsqu’on travaille à cette échelle, la visualisation des données eau ne peut être utile que si la chaîne de collecte et de structuration est solide.

Office de l’eau de La Réunion : fédérer des données qualité sur des milieux variés

Le projet mené avec l’Office de l’eau de La Réunion illustre une autre dimension essentielle : la capacité à gérer des données de qualité de l’eau sur des milieux variés, avec des logiques de suivi différentes mais complémentaires.

Les enjeux portent notamment sur :

• la qualité physico-chimique ;
• l’hydrobiologie ;
• les eaux littorales ;
• et plus largement la gestion cohérente de données liées à l’eau et aux milieux aquatiques.

Ce type de contexte exige des outils capables de ne pas traiter les informations en silos. Les données hydrobiologiques, par exemple, ne se lisent pas comme des résultats analytiques classiques. Les eaux littorales introduisent également d’autres dynamiques, d’autres représentations spatiales et d’autres besoins d’interprétation.

La valeur d’un outil métier réside alors dans sa capacité à fédérer ces données sans les appauvrir, à conserver leur spécificité tout en les rendant comparables et exploitables dans une même logique de gestion.

Avec les outils Aquasys, il devient possible de rapprocher ces différentes familles de données et de les relier à leur contexte. Une mesure n’a pas la même portée selon les conditions hydrologiques, la pluviométrie, la saison ou les évolutions observées sur d’autres compartiments du milieu.

Cette capacité à construire une lecture cohérente de données hétérogènes est aujourd’hui un enjeu stratégique pour la gestion de la qualité de l’eau.

Lannion-Trégor Communauté : mieux exploiter les résultats d’analyse sur l’eau potable et l’eau brute

Le contrat remporté auprès de Lannion-Trégor Communauté porte sur l’intégration et l’exploitation de l’ensemble des résultats d’analyses de qualité de l’eau potable et de l’eau brute produits par le laboratoire prestataire de la collectivité.

Ce besoin est très représentatif des attentes des services d’eau. Les résultats de laboratoire sont nombreux, réguliers, indispensables au suivi, mais souvent difficiles à exploiter dans la durée lorsqu’ils restent dispersés entre rapports, tableaux et exports successifs.

L’un des enjeux est donc de disposer d’une interface fiable entre le laboratoire et l’outil métier. Dans cette logique, l’utilisation de formats structurés de type DAI et RAI permet de sécuriser les échanges, de limiter les ressaisies et d’améliorer la continuité de traitement des résultats d’analyses.

Une fois fédérées dans l’environnement Aquasys, ces données peuvent être valorisées de manière beaucoup plus utile :

• comparaison entre eau brute et eau produite ;
• suivi de la conformité dans le temps ;
• analyse des tendances par paramètre ;
• mise en évidence de dérives progressives ;
• meilleure lecture des situations de vigilance.

Ce type de projet montre bien que la gestion des données de qualité de l’eau potable ne se limite pas à stocker des résultats. Elle consiste à construire un cadre d’analyse robuste, régulier et exploitable.

Visualisation des données eau et performance usine : un enjeu clé pour la qualité de l’eau produite

Suivre la conformité de l’eau produite dans le temps

La qualité de l’eau ne se pilote pas uniquement au niveau des milieux ou des points de prélèvement. Une part essentielle de l’analyse se joue au niveau des installations de traitement.

Les outils Aquasys permettent de suivre dans le temps :

• la conformité de l’eau produite ;
• l’évolution de la qualité de l’eau brute en entrée ;
• les performances de traitement ;
• les variations par paramètre ;
• les écarts entre différentes périodes d’exploitation.

Cette approche permet d’avoir une vision plus complète du fonctionnement d’une usine et de la qualité réellement délivrée.

Mesurer l’abattement des pollutions et les performances de traitement

L’analyse des données qualité permet aussi d’évaluer la capacité d’une usine à réduire certaines pollutions ou à améliorer certains paramètres entre l’entrée et la sortie.

La mise en regard de la qualité de l’eau brute et de la qualité de l’eau produite permet d’analyser :

• l’abattement de certains paramètres ;
• l’évolution des performances dans le temps ;
• les épisodes de moindre efficacité ;
• et les facteurs de contexte qui peuvent influencer les résultats.

Cette lecture est essentielle pour objectiver la performance de traitement et mieux comprendre les situations atypiques.

Intégrer le rendement hydrique de l’usine dans l’analyse globale

La performance usine ne se résume pas à la conformité. Elle peut aussi intégrer des indicateurs comme le rendement hydrique de l’usine.

Le croisement entre résultats qualité, données d’exploitation et indicateurs de performance permet alors de construire une vision plus opérationnelle du fonctionnement des installations.

Dans cette logique, la visualisation des données eau ne sert pas seulement à consulter des résultats. Elle devient un outil d’analyse du comportement global des installations et de leur efficacité dans le temps.

Pourquoi les données météo et hydrologiques restent importantes pour analyser la qualité de l’eau

Dans cet article, l’enjeu principal reste bien la gestion des données de qualité de l’eau. Mais il serait réducteur de les analyser sans leur contexte.

Les données météo, hydrologiques ou quantitatives ont ici un rôle d’appui. Elles permettent :

• de contextualiser un résultat ;
• d’expliquer une variation ;
• de relier un épisode qualité à un événement extérieur ;
• de mieux comprendre une dynamique observée ;
• d’objectiver les analyses.

La possibilité de superposer les courbes et de croiser plusieurs chroniques au sein des outils Aquasys est donc un point fort. Elle permet de transformer une suite de résultats analytiques en une lecture interprétable et argumentée.

Ce que montrent ces trois contrats sur l’évolution de la gestion des données de qualité de l’eau

Les trois nouveaux contrats remportés par Aquasys montrent une même évolution de fond.

Les acteurs publics attendent désormais des outils capables :

• de fédérer des données qualité issues de sources multiples ;
• de gérer des historiques importants ;
• de fiabiliser les flux d’intégration ;
• de rapprocher les résultats analytiques de leur contexte ;
• de faciliter l’analyse métier ;
• de suivre aussi bien les milieux que les installations de traitement.

Autrement dit, la valeur d’une solution ne se mesure plus seulement à sa capacité de stockage ou de restitution. Elle se mesure à sa capacité à transformer des données dispersées en information exploitable pour le pilotage de la qualité de l’eau.

Les projets menés avec la DREAL de bassin Adour-Garonne, l’Office de l’eau de La Réunion et Lannion-Trégor Communauté illustrent concrètement ce positionnement.

Aquasys : une expertise dédiée à la gestion et à la visualisation des données eau

À travers ces nouvelles références, Aquasys confirme sa capacité à répondre à un besoin de plus en plus structurant : faire de la donnée qualité un outil d’analyse, de suivi et de décision.

Cela suppose de savoir :

• intégrer des volumes importants ;
• exploiter des historiques longs ;
• structurer les échanges avec les laboratoires ;
• gérer la diversité des milieux ;
• contextualiser les résultats ;
• et suivre la performance des installations de traitement.

Dans un environnement où les exigences de suivi, de traçabilité et d’interprétation se renforcent, cette capacité à fédérer les données de qualité de l’eau devient un levier décisif pour les acteurs publics.

FAQ sur la visualisation des données eau et la gestion des données qualité

Qu’est-ce que la visualisation des données eau ?

La visualisation des données eau consiste à représenter et organiser les informations utiles au suivi de l’eau sous forme de courbes, tableaux, indicateurs, historiques ou cartographies. Dans la pratique, elle n’est réellement utile que si elle s’appuie sur une capacité à fédérer les données et à les replacer dans leur contexte.

Pourquoi fédérer les données de qualité de l’eau est-il si important ?

Parce qu’un résultat d’analyse isolé ne suffit pas à lui seul pour comprendre une situation. Il faut pouvoir le comparer à un historique, à d’autres paramètres, à des données de contexte et à des informations d’exploitation. La fédération des données permet donc une lecture plus robuste, plus cohérente et plus utile à la décision.

Comment contextualiser un résultat d’analyse de la qualité de l’eau ?

Un résultat peut être contextualisé en le mettant en regard d’autres séries de données : historiques du point suivi, pluie, débit, saison, fonctionnement d’une usine, qualité en entrée et en sortie, ou encore événements d’exploitation. La superposition des courbes est particulièrement utile pour cette analyse.

À quoi servent les formats DAI et RAI dans la gestion des données laboratoire ?

Les formats DAI et RAI facilitent les échanges structurés entre les laboratoires et les outils métiers. Ils permettent d’automatiser davantage l’intégration des résultats d’analyses, de réduire les ressaisies et de fiabiliser l’exploitation des données de qualité de l’eau.

Comment les outils Aquasys aident-ils à gérer les données de qualité de l’eau ?

Les outils Aquasys permettent d’intégrer des données issues de sources multiples, d’exploiter des historiques longs, de rapprocher les résultats analytiques de leur contexte, de superposer des courbes, et de suivre à la fois les milieux, l’eau potable, l’eau brute et la performance des installations.

Pourquoi intégrer la performance usine dans l’analyse de la qualité de l’eau ?

Parce que la qualité de l’eau produite dépend aussi du comportement des installations de traitement. Suivre la conformité, l’abattement de certains paramètres et le rendement hydrique de l’usine permet d’avoir une lecture plus complète et plus opérationnelle de la qualité de l’eau.

Quels bénéfices apporte une meilleure gestion des données de qualité de l’eau ?

Une meilleure gestion des données de qualité de l’eau permet de fiabiliser les analyses, de gagner du temps, de mieux détecter les dérives, de suivre les performances dans la durée, de mieux contextualiser les résultats et de disposer d’une information plus directement exploitable pour le pilotage.

L’article Logiciel données qualité eau : comment fédérer et exploiter efficacement les données est apparu en premier sur Aquasys.

Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) prend une place croissante dans la modélisation hydrologique. Mais une question reste centrale : qu’est-ce qu’un modèle « performant » si ses conditions d’usage opérationnel ne sont pas prises en compte ? Autrement dit : un bon score sur un banc d’essai ne suffit pas si le modèle n’est pas robuste, traçable, compréhensible et actionnable quand il faut engager une décision.

La limite d’une prévision déterministe unique : l’incertitude devient une donnée de décision

Dans les situations de gestion réelles (tensions quantitatives, franchissement de seuils, déclenchement de mesures, durée d’une crise), une prévision déterministe unique est rarement suffisante pour engager une décision robuste. La question pratique n’est pas seulement “quelle valeur de débit est attendue ?”, mais plutôt :

• quelle est la marge de risque associée à cette prévision ?
• quel est le niveau de vigilance justifié au regard de l’incertitude ?
• quelle est la probabilité de dépassement de seuils pertinents pour l’action ?
• à quel horizon les risques deviennent-ils significatifs, et avec quel degré de confiance ?

C’est précisément là que les approches probabilistes et les approches d’ensemble apportent une valeur décisive : elles permettent d’éclairer l’incertitude plutôt que de la subir, d’objectiver des seuils et des niveaux de prudence, et de sécuriser l’enchaînement “prévision → décision → action”.

De la recherche au déploiement : l’opérationnel est à la fois crucial et complexe en hydrologie

La prévision hydrologique opérationnelle impose des contraintes rarement prises en compte dans les démonstrations “idéales”. Un système réellement exploitable doit composer avec :

• des données incertaines, hétérogènes, parfois incomplètes ;
• une disponibilité variable des forçages météorologiques (horizons, qualité, mises à jour) ;
• des besoins explicitement centrés sur la décision : horizons pertinents, dépassement de seuils, qualité de l’anticipation des risques, robustesse des déclencheurs ;
• la nécessité de rendre l’incertitude compréhensible et exploitable par des acteurs aux responsabilités fortes.

Cela implique deux exigences structurantes.

1) Évaluer les modèles avec des critères cohérents avec l’usage

Les critères classiques (erreurs quadratiques, NSE, etc.) sont utiles, mais ne suffisent pas toujours à qualifier l’utilité décisionnelle. Dans de nombreux cas, la capacité d’un modèle à anticiper correctement un événement (par exemple un dépassement de seuil) et à caractériser correctement son incertitude est au moins aussi importante que la minimisation d’une erreur moyenne.

Les évaluations probabilistes (par exemple, scores dédiés à la détection d’événements) permettent de juger la pertinence de la prévision au regard des décisions qu’elle doit supporter.

2) Intégrer l’incertitude météorologique et la réalité des cycles d’observation

Dès lors que l’on utilise des prévisions météorologiques incertaines, les modèles peuvent se comporter différemment que dans un cadre “parfait”. Une approche utile doit être capable de produire une information exploitable quand les forçages sont eux-mêmes incertains, et de ne pas donner une illusion de certitude.

C’est aussi pourquoi l’intégration des observations disponibles (par exemple via des mécanismes d’assimilation) est un levier important : elle permet de “recadrer” la prévision par rapport à l’état observé du système et d’améliorer la robustesse en contexte opérationnel.

LabCom aiQua (UGE × Aquasys) : industrialiser des approches IA utiles à la décision

Au sein du LabCom aiQua, les équipes de l’Université Gustave Eiffel (UGE) et d’Aquasys travaillent précisément sur ce chaînon manquant entre recherche et déploiement : construire et évaluer des modèles hydrologiques développés par IA en intégrant les incertitudes météorologiques, celles liées aux modèles, ainsi que la connaissance du terrain, avec un objectif explicite d’opérationnalisation.

Cette articulation répond à une ambition claire : ne pas produire des “objets de démonstration”, mais des méthodes et des modèles qui franchissent réellement le passage vers :

• des indicateurs actionnables (seuils, niveaux de vigilance, marges de risque),
• des workflows reproductibles (apprentissage, validation, mise à jour),
• une intégration dans des outils d’aide à la décision,
• une traçabilité compatible avec la décision publique et la gestion multi-acteurs.

Congrès SHF “Eau & IA” : une présentation centrée sur l’évaluation et l’opérationnalisation

Les travaux du LabCom aiQua seront présentés lors du congrès “Eau & IA” organisé par la SHF à Grenoble. La présentation (le 6 mars 2026 à 14h45) portera sur le thème :

« Prévision opérationnelle pluie-débit fondée sur l’IA : évaluations et perspectives »

Elle mettra l’accent sur trois éléments déterminants pour l’usage :

• l’évaluation rigoureuse des performances sur des cadres de test adaptés,
• la quantification de l’incertitude (notamment en contexte ensembliste),
• l’intégration des observations (par exemple via l’assimilation) pour améliorer la robustesse.

Ces points sont essentiels car ils structurent la capacité à industrialiser les approches IA : passer du modèle “qui fonctionne” au modèle “qui s’intègre”, “qui se maintient”, et “qui soutient une décision robuste”.

L’article scientifique complet sera mis en ligne après la conférence.

Perspectives : franchir des TRL plus bas sans perdre l’exigence d’évaluation

Le LabCom aiQua permet également d’explorer des thématiques de maturité technologique plus faible (TRL plus bas), tout en conservant une exigence élevée en matière d’évaluation, de reproductibilité et de transfert vers l’opérationnel. Parmi les pistes de recherche figurent notamment :

• la spatialisation des modèles pour des bassins étendus ;
• des prévisions à horizons plus longs (mensuel / saisonnier) ;
• la prise en compte d’influences anthropiques ;
• des stratégies d’évaluation adaptées aux usages et à la décision.

Cette recherche “amont” est essentielle : elle prépare les briques scientifiques qui permettront ensuite le développement de services opérationnels plus fiables et mieux adaptés aux réalités de gestion.

Une IA hydrologique robuste, compréhensible et orientée décision

Dans un climat plus instable, la question n’est pas seulement de prédire, mais de décider : avec des seuils, des niveaux de vigilance et des marges de risque explicités. Les approches probabilistes, l’évaluation en conditions représentatives de l’opérationnel, l’intégration des observations et l’industrialisation des processus sont autant de conditions pour que l’IA hydrologique devienne un outil crédible et utile aux décisions publiques.

C’est l’ambition portée par Aquasys et l’UGE au sein du LabCom aiQua : faire converger excellence scientifique et applicabilité opérationnelle, pour contribuer à une gestion plus anticipatrice et plus robuste de la ressource en eau.

L’article Hydrologie & IA : passer de la performance des modèles à une décision robuste dans un climat plus instable est apparu en premier sur Aquasys.

Dans un contexte de tension accrue sur la ressource, la fiabilité et l’encadrement des données deviennent des éléments centraux de la gouvernance de l’irrigation collective. Cette rencontre vise à éclairer les conditions concrètes de mise en œuvre d’un dispositif de télérelève : apports réels, exigences techniques, modèles économiques et garanties nécessaires autour de l’usage des données.

Informations pratiques

Mercredi 25 février 2026
18h00
Stand La Ferme Digitale – SIA 2026
Paris Expo – Porte de Versailles

Entrée libre dans la limite des places disponibles.

Communiqué de presse

Le communiqué de presse détaillé est disponible ici :

L’article Télérelève des prélèvements agricoles – Table ronde au SIA 2026 est apparu en premier sur Aquasys.

Sécheresses plus fréquentes, étiages plus longs, variabilité accrue des débits, tensions territoriales : la disponibilité de la ressource en eau devient un paramètre stratégique pour la continuité d’activité des usines agroalimentaires.

Le changement climatique renforce le risque hydrique pour l’industrie agroalimentaire

Le risque hydrique dans l’industrie agroalimentaire prend aujourd’hui plusieurs formes concrètes :

• Risque de rupture d’approvisionnement en période d’étiage
• Restrictions ou révisions des autorisations de prélèvement
• Contraintes accrues sur les rejets et sur la qualité des eaux
• Exigences de reporting hydrique de plus en plus détaillées
• Pression réglementaire et sociétale sur l’empreinte hydrique des sites industriels

Ces facteurs exposent directement les directions industrielles, les responsables des risques, les équipes eau-environnement et les démarches RSE. L’eau n’est plus uniquement une ressource technique : elle devient un facteur structurant de gestion des risques industriels.

Un enjeu qui influence désormais les choix de croissance industrielle

La question du risque hydrique ne concerne plus uniquement l’exploitation quotidienne des installations. Elle pèse désormais sur les décisions d’investissement et de développement.

Où produire demain ?
Où implanter ou agrandir une usine ?
Dans quelles zones la ressource en eau restera durablement disponible et socialement acceptable, pour les agriculteurs comme pour les sites de transformation ?

Dans certains territoires soumis à des tensions quantitatives, la disponibilité future de la ressource et son acceptabilité locale deviennent des critères déterminants pour sécuriser les projets industriels.

Sécuriser l’activité par une meilleure connaissance de la ressource en eau

Face à ces enjeux, la sécurisation des activités passe par une meilleure connaissance des ressources qui alimentent les sites, au-delà du périmètre de l’usine.

• Comprendre l’état quantitatif et qualitatif des milieux
• Anticiper les tensions sur la ressource à l’échelle du bassin versant
• Objectiver les impacts des prélèvements
• Disposer d’indicateurs fiables pour dialoguer avec les autorités et les parties prenantes

La donnée hydrologique, réglementaire et territoriale devient ainsi un levier clé de pilotage, de conformité et de crédibilité. Elle permet d’éclairer les décisions industrielles, de structurer un reporting robuste et de démontrer une gestion responsable de l’empreinte hydrique.

Donnée et anticipation : vers une gestion industrielle plus résiliente

L’exploitation croisée des données hydrologiques, climatiques et réglementaires permet d’anticiper les situations à risque, d’identifier les périodes de tension et d’adapter les stratégies de prélèvement.

Au-delà de la conformité réglementaire, cette approche contribue à renforcer la résilience des sites agroalimentaires face au changement climatique. Elle permet également de nourrir un dialogue transparent avec les autorités, les partenaires agricoles et les territoires d’implantation.

Au SIA, Aquasys présentera comment l’exploitation de données hydrologiques, environnementales et réglementaires peut aider les industriels agroalimentaires à anticiper les risques hydriques, sécuriser leurs décisions stratégiques et structurer leur reporting.

Rendez-vous au SIA pour échanger autour de ces enjeux stratégiques, au croisement de l’industrie, de la ressource en eau et du climat.

L’article SIA 2026 | Industries agroalimentaires : le risque hydrique devient un risque industriel est apparu en premier sur Aquasys.

Introduction

Face au changement climatique, à la pression réglementaire et à la multiplication des usages, la gestion de la ressource en eau devient un enjeu stratégique pour les territoires. Collectivités, syndicats et gestionnaires doivent aujourd’hui disposer d’une vision claire, partagée et objectivée de l’état de l’eau : qualité, quantité, usages, risques et évolutions à venir.

C’est dans ce contexte que l’observatoire de l’eau s’impose comme un outil central. À la fois plateforme de données, espace de visualisation et support de dialogue, il permet de rendre l’information lisible, de structurer le pilotage et de renforcer la transparence auprès des élus, des acteurs locaux et du grand public.

Cet article propose une lecture simple et opérationnelle de ce qu’est un observatoire de l’eau, de son utilité concrète pour les territoires et de la manière dont il peut devenir un levier de gouvernance et d’anticipation. Il présente enfin l’approche portée par Aquasys pour créer un observatoire territorial lisible, maîtrisé et évolutif.

Qu’est-ce qu’un observatoire de l’eau ?

Un observatoire de l’eau est une plateforme qui centralise, structure et met en perspective l’ensemble des données liées à la ressource en eau et aux milieux aquatiques d’un territoire. Il agrège des informations souvent dispersées – données hydrologiques, qualité de l’eau, prélèvements, performances des services, indicateurs environnementaux ou climatiques – pour en faire un socle commun de connaissance.

Contrairement à un simple outil de reporting, l’observatoire de l’eau vise à transformer la donnée brute en information compréhensible et exploitable. Il permet de suivre l’état des ressources, d’objectiver les situations, de comparer les évolutions dans le temps et de disposer d’éléments partagés pour orienter les décisions.

Un autre rôle essentiel de l’observatoire de l’eau est la diffusion de l’information. Selon les choix du territoire, il peut s’adresser au grand public, aux élus, aux services techniques ou à l’ensemble des acteurs de l’eau. Cette capacité à adapter le niveau de lecture fait de l’observatoire un véritable outil de médiation entre expertise technique et décision politique.

Enfin, l’observatoire de l’eau facilite la coordination. En donnant accès à une vision commune, il favorise le dialogue entre collectivités, syndicats, agences, services de l’État, agriculteurs ou industriels, notamment à l’échelle des bassins versants.

Observatoire de l’eau et dispositifs nationaux : quelle complémentarité ?

En France, le dispositif le plus connu est le SISPEA, système national de référence pour la performance des services d’eau et d’assainissement. Il répond avant tout à des exigences de transparence de la part des collectivité et de comparaison à l’échelle nationale.

L’observatoire de l’eau, quant à lui, s’inscrit dans une logique différente et complémentaire. Il est généralement porté à l’échelle d’un territoire – département, région, bassin versant, syndicat ou collectivité – et couvre un périmètre plus large : ressources, milieux aquatiques, usages, pressions, risques et enjeux climatiques.

Là où SISPEA structure un socle réglementaire commun, l’observatoire de l’eau permet une lecture territorialisée, adaptée aux spécificités locales et aux priorités des acteurs. Les deux approches ne s’opposent pas : elles se complètent.

À quoi sert concrètement un observatoire de l’eau ?

Pour les territoires, l’observatoire de l’eau répond à plusieurs besoins très concrets.

Il constitue d’abord un outil de transparence et d’information citoyenne. En rendant accessibles des données fiables sur la qualité de l’eau, l’état des ressources ou les enjeux environnementaux, il contribue à renforcer la confiance des usagers et à améliorer la compréhension des choix publics.

Il est également un appui direct à la décision pour les élus et les responsables de services. Les indicateurs synthétiques et les visualisations facilitent le suivi de la performance, la priorisation des investissements, l’anticipation des tensions sur la ressource et l’arbitrage entre usages.

L’observatoire de l’eau joue aussi un rôle clé dans la coordination des acteurs. En s’appuyant sur des données partagées, il permet de dépasser les perceptions individuelles et de structurer le dialogue dans des contextes parfois sensibles, notamment en période de sécheresse ou de crise.

Enfin, dans un contexte de changement climatique, l’observatoire devient un outil d’adaptation. Le suivi des étiages, des nappes phréatiques, des tendances hydrologiques et des pressions sur la ressource aide les territoires à mieux se préparer et à agir plus tôt.

Quelles fonctionnalités attendre d’un observatoire de l’eau ?

Un observatoire de l’eau efficace repose avant tout sur sa capacité à centraliser des données hétérogènes. Il doit pouvoir intégrer des informations issues de réseaux de mesure, de bases réglementaires, de systèmes métiers ou d’études locales, tout en garantissant leur cohérence et leur historisation.

La lisibilité est un autre facteur clé. Cartographie interactive, graphiques, indicateurs synthétiques et tableaux de bord permettent une lecture rapide de situations parfois complexes, à différentes échelles géographiques.

La diffusion de l’information doit être pensée de manière différenciée. Un espace grand public peut proposer une lecture pédagogique et synthétique, tandis qu’un accès authentifié permet aux utilisateurs experts d’explorer les données plus en profondeur. Cet accès authentifié permet souvent aussi d’accéder à un espace d’échange entre membre, avec un forum de discussion par exemple. Cette distinction est essentielle pour concilier transparence et maîtrise de l’information.

Enfin, l’observatoire de l’eau doit s’inscrire dans la durée. La production de rapports, le suivi des évolutions et la comparaison historique sont indispensables pour piloter les politiques de l’eau dans le temps long.

Le module Observatoire Aquasys : une approche territoriale et maîtrisée

Avec son module Observatoire, Aquasys propose une solution permettant de créer en quelques jours un observatoire de l’eau territorial, sans développement spécifique. L’outil s’appuie sur une interface moderne et intuitive, issue d’un important travail d’ergonomie UI/UX, afin de rendre la donnée accessible à tous les publics.

Chaque collectivité ou syndicat conserve une maîtrise totale de son observatoire. Les données publiées, les périmètres géographiques et les niveaux d’accès sont définis par le client, en fonction de sa stratégie de communication et de gouvernance.

Le module Observatoire Aquasys est conçu comme un véritable relais d’information. Il permet de partager des indicateurs, de diffuser des bulletins ou des rapports et de renforcer la pédagogie autour des enjeux de l’eau, y compris auprès du grand public.

Intégré aux solutions seQoya, acycliQ ou myliaQ, l’observatoire s’inscrit dans un écosystème global de pilotage de la ressource en eau, orienté anticipation, coordination et décision partagée.

Vous souhaitez créer ou faire évoluer votre observatoire de l’eau ? Demandez une démonstration personnalisée et découvrez comment Aquasys peut vous accompagner.
Vous utilisez déjà nos solutions ? Le module observatoire peut être activé et déployé en seulement quelques jours.

Conclusion

L’observatoire de l’eau n’est pas un simple outil de visualisation. C’est un levier de gouvernance territoriale, de transparence et d’anticipation, devenu indispensable face aux défis climatiques et aux tensions sur la ressource.

En donnant à voir, à comprendre et à partager l’information, il aide les territoires à décider plus sereinement et plus collectivement. Avec son module Observatoire, Aquasys accompagne cette évolution en proposant une solution lisible, maîtrisée et adaptée aux réalités de terrain.

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Dans le cadre d’un PAPI, l’Axe 2 (surveillance, prévision et alerte) s’appuie sur de nombreuses données : stations hydrométriques, capteurs terrain, pluviomètres, météo, données externes. Sans outil structurant, ces informations restent souvent dispersées, difficiles à exploiter en temps réel et peu actionnables en situation de crise.

PAPI Axe 2 : votre enjeu opérationnel au quotidien

Sur le terrain, les équipes GEMAPI ont besoin d’une vision claire et partagée :

• suivre l’évolution des niveaux d’eau et des pluies en temps réel,
• être alertées avant le dépassement de seuils critiques,
• disposer d’éléments simples à communiquer (synthèses, historiques, indicateurs),
• documenter les décisions et faciliter le retour d’expérience après événement.

L’objectif est simple : passer d’une accumulation de données à une capacité d’anticipation réellement utile pour l’exploitation et la gestion de crise.

Centraliser pour mieux surveiller… et surtout mieux anticiper

Quand les données sont regroupées dans un environnement unique, vous gagnez du temps et de la fiabilité :

• moins d’allers-retours entre outils et fichiers,
• moins d’incertitudes sur “la bonne version” de l’information,
• des seuils et alertes adaptés à vos enjeux locaux,
• une lecture plus rapide de la situation (et donc des décisions plus tôt).

En situation de crue, quelques heures d’anticipation peuvent faire la différence pour activer les bons réflexes, coordonner les intervenants et limiter les impacts.

AcycliQ : une réponse concrète pour les collectivités engagées en GEMAPI

AcycliQ, la solution développée par Aquasys, est conçue pour aider les collectivités et gestionnaires à répondre aux attentes du PAPI Axe 2 avec un usage orienté exploitation.

La plateforme permet de centraliser les données hydrologiques et météorologiques de votre territoire, d’assurer un suivi en temps réel et de mettre en place des seuils et alertes opérationnels. L’objectif : fournir une aide à la décision claire, partageable, et cohérente avec vos procédures.

Pourquoi c’est stratégique pour votre territoire

Après une inondation, les coûts et l’énergie mobilisée peuvent être considérables : voiries, réseaux, bâtiments, interventions, coordination, retour à la normale… À l’inverse, l’anticipation via un dispositif structuré de suivi et d’alerte relève d’un investissement préventif maîtrisé.

Renforcer l’Axe 2, c’est améliorer la réactivité, la coordination et la résilience du territoire, au service des missions GEMAPI.

Aller plus loin

Vous souhaitez évaluer comment structurer vos données (stations, capteurs, météo) et définir des seuils d’alerte adaptés à vos enjeux GEMAPI ? Contactez nous pour échanger sur votre contexte PAPI et vos besoins opérationnels.

L’article PAPI Axe 2 : transformer la donnée en décisions utiles pour vos équipes GEMAPI est apparu en premier sur Aquasys.

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 :

1. Définitions, enjeux et méthodes : comment passer de la donnée au levier d’action.
2. État de l’art des modèles prédictifs en hydrologie et des approches existantes.
3. Premiers résultats de recherche du Labcom aiQua : capacités d’anticipation à 15 jours sur les eaux superficielles, et perspectives saisonnières selon les contextes.
4. Traduction opérationnelle : intégration de ces avancées dans des services génériques pour les gestionnaires.
5. 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.

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Porté par un consortium réunissant INRAE, l’Université Gustave Eiffel, MEOSS et Aquasys, A3P ambitionne de proposer un service numérique d’aide à la décision capable d’ajuster dynamiquement les stratégies collectives d’irrigation en fonction des besoins réels des cultures et de la disponibilité en eau.

Une approche croisée : agronomie, hydrologie, IA et imagerie satellite

Le cœur d’A3P repose sur une double modélisation :

• Agronomique, portée par INRAE, pour estimer les besoins hydriques des cultures ;
• Hydrologique, développée par l’Université Gustave Eiffel, s’appuyant sur des algorithmes d’intelligence artificielle pour prédire la disponibilité des ressources.

L’entreprise MEOSS apporte son expertise en imagerie satellite, tandis qu’Aquasys pilote le développement opérationnel du service, qui sera testé à grande échelle dans les régions Pays de la Loire et Nouvelle-Aquitaine.

Un outil au service de la concertation et de la gestion durable de l’eau

A3P entend également renouveler les modalités de concertation entre acteurs de l’eau (agriculteurs, gestionnaires collectifs, commissions locales de l’eau…), grâce à une évaluation objectivée des besoins et des ressources.

En fournissant des indicateurs fiables et partagés, le projet vise à faciliter les prises de décision et à favoriser un compromis équilibré entre productivité agricole et préservation des milieux aquatiques.

Un projet ambitieux soutenu par France 2030

Lauréat de l’appel à projets « Réussir les transitions agricole et alimentaire » du programme France 2030, A3P bénéficie d’un financement de 4,5 millions d’euros sur 5 ans de 2024 à 2028, opéré par Bpifrance.

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