Congrès Eau & IA 2026 : les enseignements d'un premier congrès porteur d'avenir

Quel bilan tirez vous de cette première édition du Congrès Eau & IA ?

Le succès du congrès confirme qu’il existe une véritable attente dans le secteur. Pendant trois jours, nous avons réuni des spécialistes de la communauté hydrotechnique, de la data science, de la climatologie et des géosciences autour d’un objectif commun : mieux comprendre comment l’IA peut répondre aux défis liés à l’eau et au changement climatique à moindre impact environnemental.

La richesse des échanges. Les plénières, les neuf sessions thématiques, les ateliers et le hackathon ont montré l’intérêt de faire dialoguer chercheurs, industriels, gestionnaires et étudiants. En effet, cette diversité des profils est essentielle pour relever les défis à venir.

Cette nouvelle édition du congrès a également révélé une nouvelle génération de professionnels prête à mobiliser l’IA au service d’une gestion durable de la ressource en eau.

Quels sont les principaux apports de l’intelligence artificielle pour le monde de l’eau ?

Les applications sont déjà nombreuses et très concrètes. Par exemple en hydraulique, l’IA permet d’améliorer la performance, la sûreté et la gestion des ouvrages en optimisant la forme de déversoirs des aménagement grâce à des approches combinant modélisation physique et apprentissage automatique. Elle contribue aussi à la modélisation complexe des systèmes hydrogéologiques et glaciaires, permettant de mieux anticiper les ressources en eau disponibles et les épisodes de sécheresse, ainsi qu'à la modélisation des inondations, améliorant ainsi la prévision des crues... C’est également un outil d’aide à la surveillance de la qualité des eaux, au suivi des milieux aquatiques ou encore à la détection des fuites dans les réseaux.

Les résultats obtenus grâce à l'intégration de l'intelligence artificielle dans nos travaux de recherche scientifique constituent une réelle valeur ajoutée pour les gestionnaires de l'eau et les décideurs : ils permettent d'obtenir des prévisions plus précises et plus rapides sur la disponibilité de la ressource en eau et les risques associés (sécheresses, crues), offrant ainsi une base solide pour anticiper les crises et orienter les décisions de gestion.

Un message fort a-t-il émergé des échanges scientifiques ?

Oui : l’IA ne remplacera pas la compréhension physique des phénomènes et la réalité terrain. Les travaux les plus prometteurs sont ceux qui combinent l’expertise métier, les lois de la physique et les capacités d’apprentissage des algorithmes.

Cette approche hybride apparaît aujourd’hui comme la voie à suivre pour produire des résultats fiables, explicables et utiles à la décision.

Il ressort que les enjeux pour l'avenir sont immenses et ne se limitent pas à l'optimisation des déversoirs ou à la détection de fuites, bien que ces applications opérationnelles soient déjà une réalité. Il s'agit de redéfinir notre rapport à la ressource eau, désormais reconnue parfois comme une entité ayant une personnalité juridique, et de veiller à ce que l'IA ne devienne pas un outil de désinformation ou de fragilisation de notre santé mentale et de nos démocraties.

Cette vigilance doit également s'appliquer à l'IA elle-même : ses infrastructures, notamment les centres de données nécessaires à son fonctionnement, peuvent être particulièrement consommatrices d'eau, une ressource déjà sous tension. Utiliser l'IA pour mieux gérer l'eau n'a de sens que si cet usage reste sobre et responsable, sous peine d'aggraver le problème qu'il prétend résoudre.

Enfin nous observons que nos métiers ne disparaissent pas nécessairement mais ils se transforment. Ainsi la valeur ajoutée de l'ingénieur se déplace vers le discernement, l'éthique et la conduite du changement. Une éthique qui doit désormais intégrer la sobriété numérique comme condition de légitimité de nos usages de l'IA.

Cette question de l’éthique a également été très présente. Pourquoi ?

Parce que la confiance est un enjeu majeur, et qu'elle ne se décrète pas : elle se construit par la transparence. L'IA ne devrait pas être une « boîte noire » dont on accepte les résultats sans les comprendre. Les utilisateurs que sont les chercheurs, gestionnaires et décideurs, doivent pouvoir comprendre comment les résultats sont produits, quelles données et quelles hypothèses les sous-tendent, afin de pouvoir les interpréter, les nuancer, voire les critiquer si nécessaire. C'est cette capacité de discernement qui permet de garder la maîtrise de l'outil plutôt que de s'y soumettre.

Nous avons également abordé les impacts environnementaux du numérique, notamment la consommation d'énergie et d'eau des centres de données, comme déjà mentionné. Un paradoxe frappant lorsqu'il s'agit précisément d'outils censés nous aider à mieux gérer la ressource en eau. Cette question nous rappelle que l'innovation ne peut être une fin en soi : elle doit s'accompagner d'une véritable exigence de sobriété et de responsabilité, à la fois dans la conception des modèles (éviter la surenchère de calcul lorsqu'elle n'est pas nécessaire) et dans leurs usages au quotidien.

Quelles sont les prochaines étapes ?

Ce congrès marque le début d’une dynamique de long terme. La Société Hydrotechnique de France (SHF) a décidé de structurer une section dédiée « Eau & IA » afin d’accompagner l’acculturation du secteur, favoriser les échanges et préparer les compétences de demain, notamment par la formation.

Le rendez-vous est déjà pris pour une deuxième édition en 2028, avec l’ambition de poursuivre cette réflexion collective au niveau national autour d’une ressource plus que jamais stratégique, et ensuite de l’étendre au niveau européen avec l’aide de l’IAHR (International Association for Hydro-Environment Engineering and Research).