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Gestion de l’eau par IA en Algérie : dessalement, surveillance des barrages et lutte contre la pénurie

février 26, 2026

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La crise de l’eau en Algérie en chiffres

L’Algérie est classée comme un pays en stress hydrique, avec des ressources en eau douce renouvelables par habitant avoisinant les 300 mètres cubes par an — moins d’un tiers du seuil de 1 000 mètres cubes qui définit la pénurie d’eau selon la Banque mondiale. Le changement climatique comprime davantage cette marge, avec une baisse des précipitations dans le nord de l’Algérie qui accélère la tendance.

La réponse infrastructurelle a été massive — et s’accélère. L’Algérie a engagé 5,4 milliards de dollars dans l’expansion du dessalement. La flotte existante de grandes stations de dessalement le long de la côte méditerranéenne produisait initialement environ 2,2 millions de mètres cubes par jour. Cinq nouvelles stations, chacune d’une capacité de 300 000 m³/jour — à Cap-Blanc (Oran), Fouka 2 (Tipaza), Cap-Djenat 2 (Boumerdès), Béjaïa et El Tarf — ont été mises en service début 2025, portant la capacité vers 3,7 millions de m³/jour. Sept stations supplémentaires sont prévues pour la construction entre 2025 et 2030, visant une capacité nationale de dessalement ultime de 5,8 millions de m³/jour. La station de Magtaa près d’Oran, avec une capacité de 500 000 m³/jour, reste l’une des plus grandes installations d’osmose inverse au monde.

Par ailleurs, l’Algérie exploite 81 barrages avec cinq autres en construction pour atteindre un total de 86, stockant les eaux de surface pour l’agriculture et la consommation urbaine. Pourtant, l’offre reste en deçà de la demande. SEAAL (Société des Eaux et de l’Assainissement d’Alger), qui gère la distribution d’eau à Alger et Tipaza, rapporte des pertes en eau non commerciale d’environ 42 % — ce qui signifie que près de la moitié de l’eau traitée n’atteint jamais les consommateurs. Elle fuit des conduites vétustes, s’échappe par des raccordements défectueux ou est perdue par branchements illicites. Dans un pays qui lutte contre la pénurie, ce n’est pas une inefficience mineure — c’est une urgence.

Comment l’IA transforme l’infrastructure hydraulique

Les applications de l’IA dans la gestion de l’eau se répartissent en quatre catégories, chacune directement pertinente pour l’infrastructure algérienne. Premièrement, l’optimisation du dessalement : les stations d’osmose inverse consomment d’énormes quantités d’énergie — typiquement 3 à 4 kWh par mètre cube d’eau produit. Les systèmes d’IA peuvent optimiser la pression des membranes, le dosage chimique et la récupération d’énergie en temps réel, ajustant les opérations en fonction de la température de l’eau de mer, de la salinité et des taux d’encrassement des membranes. Des entreprises comme AVEVA et Siemens ont démontré des économies d’énergie de 15 à 30 % dans les stations de dessalement utilisant l’optimisation de processus par IA. Avec la flotte de dessalement algérienne en expansion vers potentiellement des dizaines de stations, les économies d’énergie cumulées de l’optimisation par IA seraient substantielles.

Deuxièmement, la gestion des barrages et réservoirs. La surveillance traditionnelle des barrages repose sur des inspections manuelles périodiques et des réseaux de capteurs fixes. Les systèmes alimentés par IA intègrent l’imagerie satellitaire, les prévisions météorologiques, les données pluviométriques en amont et les flux de capteurs en temps réel pour prédire les niveaux des réservoirs des semaines à l’avance, optimiser les programmes de lâcher pour l’irrigation en aval et détecter les anomalies structurelles (infiltration, tassement, propagation de fissures) avant qu’elles ne deviennent critiques. Avec des rapports récents montrant les barrages algériens remplis à un peu plus de 40 % de leur capacité, l’optimisation de l’allocation d’eau par IA pourrait maximiser l’utilité de chaque mètre cube stocké.

Troisièmement, la détection de fuites dans les réseaux de distribution. Les algorithmes d’IA analysent les données de débit et de pression provenant de capteurs répartis dans les réseaux de canalisations pour identifier les anomalies indiquant des fuites. SEAAL a déjà déployé le logiciel Aquadvanced Water Networks pour surveiller le réseau de distribution d’Alger, réduisant les pertes en eau non commerciale de 45,3 % à 42,2 % — économisant près de 13 millions de m³. La détection de fuites par IA de sociétés comme Xylem, Suez et TaKaDu peut localiser les fuites à quelques mètres près, réduisant le temps et le coût des réparations. Pour un réseau où 42 % de pertes représentent des centaines de millions de litres quotidiens, même réduire cet écart de moitié serait transformateur.

Quatrièmement, l’irrigation de précision en agriculture. L’agriculture consomme environ 65 % de l’eau en Algérie, dont une grande partie par irrigation par submersion — l’une des méthodes les moins efficaces. Les systèmes d’irrigation intelligente par IA utilisent des capteurs d’humidité du sol, des modèles d’évapotranspiration et des prévisions météorologiques pour délivrer l’eau précisément quand et où les cultures en ont besoin, réduisant la consommation de 20 à 40 %.

Déploiements mondiaux et leçons pour l’Algérie

Plusieurs pays confrontés à des défis hydriques comparables ont commencé à déployer la gestion de l’eau par IA. La SWCC (Saline Water Conversion Corporation) d’Arabie saoudite s’est associée à des entreprises technologiques pour implémenter l’IA dans sa flotte de dessalement, visant une réduction significative de la consommation énergétique dans le cadre de Vision 2030. Le PUB (Public Utilities Board) de Singapour utilise des jumeaux numériques alimentés par IA de l’ensemble de son réseau hydraulique — du réservoir au robinet — permettant une optimisation en temps réel et une maintenance prédictive.

Dans le secteur agricole, l’Égypte a piloté la gestion de l’irrigation par IA dans le delta du Nil, où l’eau est également rare et l’agriculture critique. Le groupe OCP du Maroc, l’un des plus grands producteurs d’engrais au monde, a investi dans des plateformes d’agriculture de précision intégrant des recommandations d’irrigation par IA avec des données sur les sols et les cultures. Ces déploiements nord-africains sont particulièrement instructifs pour l’Algérie, compte tenu des conditions climatiques et des pratiques agricoles similaires.

Le fil conducteur des déploiements réussis est l’infrastructure de données. La gestion de l’eau par IA nécessite un réseau dense de capteurs (débitmètres, capteurs de pression, moniteurs de qualité de l’eau), une connectivité fiable pour transmettre les données et des plateformes centralisées pour les traiter. Les systèmes SCADA existants de l’Algérie dans les stations de dessalement et les grands barrages fournissent une base, mais les réseaux de distribution et les zones agricoles sont significativement sous-instrumentés.

Ce dont l’infrastructure algérienne a besoin

L’écart entre l’infrastructure hydraulique actuelle de l’Algérie et un système optimisé par IA est substantiel mais surmontable. Les stations de dessalement représentent le fruit le plus accessible : elles disposent déjà de systèmes de contrôle numérique, d’historiques de données opérationnelles et du personnel d’ingénierie pour interpréter les recommandations de l’IA. Les cinq nouvelles stations mises en service en 2025, construites avec des systèmes de contrôle modernes, sont des candidates idéales pour l’optimisation par IA dès le premier jour. Un programme pilote dans une seule station — Magtaa à Oran ou l’une des nouvelles installations — pourrait démontrer des économies d’énergie en 12 à 18 mois.

La surveillance des barrages nécessite un investissement dans des réseaux de capteurs (piézomètres, jauges de contrainte, moniteurs de déplacement GPS) et des abonnements à l’imagerie satellitaire. L’Agence Nationale des Barrages et Transferts (ANBT) gère le portefeuille de barrages à travers 86 installations et serait l’agence de mise en oeuvre naturelle. L’intégration de modèles prédictifs par IA avec les protocoles de surveillance existants de l’ANBT pourrait améliorer significativement les capacités d’alerte précoce tant pour la sécurité structurelle que pour les prévisions hydrologiques.

La détection de fuites en milieu urbain exige le plus grand investissement en infrastructure : compteurs intelligents et capteurs de pression déployés sur des milliers de kilomètres de canalisations. SEAAL a déjà entamé ce parcours avec le déploiement d’Aquadvanced, mais le rythme devrait s’accélérer. L’argumentaire économique est simple — à 42 % de pertes en eau non commerciale, le coût de l’eau perdue dépasse de loin le coût de l’infrastructure de détection. Le financement international du développement (Banque mondiale, BAD, programmes UE) pourrait combler le déficit de capital. L’irrigation intelligente en agriculture, enfin, fait face au défi d’atteindre des millions de petits agriculteurs avec une technologie qu’ils peuvent utiliser et se permettre.

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🧭 Radar de Décision

Dimension Évaluation
Pertinence pour l’Algérie Critique — La pénurie d’eau est un enjeu existentiel ; l’IA offre des gains d’efficacité mesurables sur l’ensemble de la chaîne de valeur de l’eau
Infrastructure prête ? Mixte — Les nouvelles stations de dessalement disposent de systèmes numériques modernes ; les réseaux de distribution et les zones agricoles nécessitent un investissement significatif en capteurs
Compétences disponibles ? Modérées — L’expertise en ingénierie hydraulique existe ; les compétences IA/ML spécifiques aux systèmes hydrauliques nécessitent un développement ou un transfert
Calendrier d’action 12–18 mois pour un pilote de dessalement ; 3–5 ans pour la détection de fuites à grande échelle ; 5–10 ans pour la transformation agricole
Parties prenantes clés Ministère des Ressources en eau, SEAAL, ANBT, ADE (Algérienne des Eaux), Sonatrach (énergie pour le dessalement), fournisseurs technologiques internationaux
Type de décision Stratégique
Niveau de priorité Critique

En bref : La gestion de l’eau par IA n’est pas futuriste pour l’Algérie — c’est urgent. Avec une disponibilité en eau par habitant d’environ 300 m³ et SEAAL qui perd 42 % de l’eau traitée, le pays ne peut se permettre d’exploiter les stations de dessalement à une efficacité énergétique sous-optimale ni de laisser des fuites non détectées. Commencer par le dessalement optimisé par IA et la détection de fuites urbaines offre le retour sur investissement le plus rapide, tandis que l’irrigation agricole représente la plus grande opportunité d’économies d’eau à long terme.

Sources et lectures complémentaires

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