Algorithme LEAX pour la pré-localisation des fuites
LEAX est un terme générique qui désigne une série d'algorithmes constituant le cœur technologique des solutions développées par notre entreprise. Les algorithmes LEAX sont des systèmes d’intelligence artificielle spécialement conçus pour identifier les zones les plus susceptibles de présenter des fuites, des inefficacités au sein des réseaux et des cas d’utilisation frauduleuse. Les fuites peuvent être physiques, comme c'est le cas pour les réseaux d'eau ou de gaz, ou se présenter sous forme de pertes, comme c'est le cas pour les réseaux électriques.
Bien que LEAX puisse être appliqué à différents types d'infrastructures, l'objectif reste le même : vérifier que tout ce qui est injecté dans le réseau parvienne effectivement à destination, en réduisant au maximum les pertes en cours de route.
L'utilisation d'algorithmes d'intelligence artificielle (IA) dans la gestion des réseaux d'eau, de gaz et d'électricité constitue l'une des évolutions les plus significatives dans le secteur des infrastructures technologiques. Ces réseaux, par nature étendus, complexes et souvent vétustes, nécessitent aujourd’hui des systèmes avancés de surveillance et d’analyse capables de gérer d’énormes quantités de données, de détecter les anomalies en temps réel et de soutenir des décisions stratégiques axées sur l’efficacité, la sécurité et la durabilité économique et environnementale.
L'algorithme Leax, appliqué aux réseaux technologiques, fonctionne avant tout comme un système d'intégration et d'analyse des données. Les réseaux modernes sont de plus en plus équipés de capteurs, de compteurs intelligents (smart meters), de dispositifs IoT, de systèmes SCADA et de plateformes de télégestion qui collectent en continu des informations sur les débits, les pressions, les tensions, les températures, les consommations, les états de fonctionnement et les conditions environnementales. L’IA est capable d’agréger ces flux d’informations hétérogènes, de les normaliser et de les analyser en continu, dépassant ainsi les limites des systèmes de supervision traditionnels basés sur des seuils fixes ou des analyses manuelles.
Dans le cadre du suivi des flux et de la consommation, l’algorithme d’apprentissage automatique Leax est capable d’apprendre le comportement « normal » du réseau au fil du temps. En analysant les données historiques et en temps réel, l’IA élabore des modèles prédictifs qui prennent en compte des variables telles que la saisonnalité, les conditions climatiques, les cycles d’utilisation, les caractéristiques des utilisateurs et la configuration du réseau. Cela permet de distinguer les variations physiologiques de la consommation des variations anormales, en détectant de manière précoce les situations suspectes pouvant indiquer des fuites, des pannes, des manipulations frauduleuses ou une utilisation abusive des ressources.
L’un des aspects les plus innovants de l’algorithme Leax appliqué aux réseaux technologiques réside dans sa capacité à signaler rapidement les situations critiques. Contrairement aux systèmes traditionnels, qui reposent souvent sur des alarmes statiques ou des contrôles périodiques, l’IA utilise des modèles dynamiques qui se mettent à jour en permanence. Lorsque le système détecte un écart significatif par rapport au comportement attendu, il génère des alertes prioritaires, en classant les anomalies en fonction de leur gravité, de leur urgence et de leur impact potentiel. Cela permet aux gestionnaires d’intervenir plus rapidement et plus efficacement, réduisant ainsi les temps d’arrêt et les coûts liés aux pannes.
Au-delà de la surveillance et du diagnostic, l’IA constitue un outil extrêmement puissant pour l’allocation ciblée des investissements. Les réseaux d’eau, de gaz et d’électricité nécessitent d’importantes ressources financières pour leur entretien, leur modernisation et leur extension, mais les budgets disponibles sont souvent limités. Les algorithmes d’intelligence artificielle peuvent aider les décideurs en analysant l’état global du réseau, la fréquence et la nature des pannes, les pertes financières associées ainsi que le niveau de risque pour la sécurité et la continuité du service.
Grâce à des modèles d'analyse multicritères, l'algorithme Leax est capable d'identifier les parties les plus critiques du réseau et de simuler différents scénarios d'investissement. Par exemple, il peut comparer le coût d’une réparation ponctuelle à celui d’un remplacement complet de la conduite ou du câble, en estimant les avantages en termes de réduction des pertes, d’augmentation de la fiabilité et de prolongation de la durée de vie de l’infrastructure. Cette approche permet de passer d’une gestion réactive à une planification stratégique fondée sur des données objectives et des prévisions fiables.
Un autre avantage de l’IA réside dans sa capacité à favoriser la gestion durable des réseaux. En réduisant les pertes d’eau et d’énergie, en optimisant les flux et en améliorant l’efficacité globale, les algorithmes contribuent à diminuer l’impact environnemental des infrastructures. Dans le domaine de l’eau, cela signifie préserver une ressource de plus en plus précieuse et réduire l’énergie nécessaire au traitement et au pompage. Dans le secteur de l’énergie, cela signifie limiter les émissions responsables du changement climatique et favoriser une transition vers des systèmes plus résilients et plus intelligents.
Enfin, l’adoption d’algorithmes d’IA améliore également la transparence et la qualité du service offert aux utilisateurs finaux. Un réseau mieux surveillé et plus prévisible permet de réduire les interruptions, les dysfonctionnements et le gaspillage, renforçant ainsi la confiance envers les opérateurs et facilitant le respect des réglementations et des objectifs de performance. En ce sens, l’intelligence artificielle n’est pas seulement une technologie d’appui, mais un véritable catalyseur d’un nouveau modèle de gestion des réseaux technologiques : plus intelligent, plus sûr, plus efficace et tourné vers l’avenir.
Dans le secteur électrique, l'intelligence artificielle s'avère particulièrement efficace pour surveiller les charges, les pertes d'énergie et l'état des infrastructures. Les algorithmes analysent en continu les données provenant des postes électriques, des transformateurs, des lignes et des installations, détectant ainsi les surcharges, les déséquilibres de phase, les anomalies de tension et les surchauffes. En intégrant également des données thermographiques et de diagnostic électrique, l’IA peut prévoir la dégradation des composants et le risque de pannes, favorisant ainsi des stratégies de maintenance prédictive plutôt que réactive.
Dans le cas des réseaux d'eau, par exemple, l'algorithme Leax peut comparer les volumes injectés dans le réseau avec ceux effectivement facturés ou mesurés au niveau des districts et des usagers finaux. En analysant les écarts persistants ou soudains, le système est capable d’estimer le niveau de perte d’eau et de localiser les zones les plus critiques. L’IA peut également corréler les données de débit et de pression avec les informations provenant de capteurs acoustiques, de corrélateurs ou d’enregistreurs de bruit, ce qui améliore la précision de la détection des fuites et réduit considérablement les délais d’intervention.
Dans les réseaux de gaz, l’IA joue un rôle fondamental dans la prévention des risques et la sécurité. Les algorithmes peuvent analyser en temps réel les données relatives à la pression, au débit et à la composition du gaz, en détectant des micro-variations qui pourraient échapper aux systèmes traditionnels. En croisant ces informations avec des données environnementales, l’historique des pannes et les caractéristiques des canalisations, l’IA est capable de signaler des fuites potentielles ou des situations à risque avant même qu’elles ne se manifestent de manière évidente, ce qui permet des interventions rapides et ciblées.
Lorsque les données réelles s'écartent de ce comportement attendu, l'algorithme est capable de détecter la présence d'anomalies indiquant d'éventuelles fuites ou dispersions. Il ne se contente pas de signaler l'existence d'un problème, mais aide à localiser approximativement l'endroit où il se produit, ce qui réduit la zone à inspecter et rend les interventions plus rapides et plus efficaces.
Grâce à l'algorithme LEAX, les données du réseau deviennent un outil concret d'aide à la décision. Les gestionnaires peuvent passer d'une gestion fondée sur des hypothèses à une gestion fondée sur des données factuelles, ce qui leur permet de réduire les coûts, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et d'accroître la fiabilité des services.