Brevet FR3149705A1 — publié le 20241213

Méthode de prévision de disponibilité de la ressource en eau à un instant de calcul, à partir de données d’entrée de précipitations sur un intervalle de temps prédéterminé et de données historiques enregistrées sur une période historique antérieure audit instant donné, lesdites données historiques étant constituées de données d’entrée de précipitations et éventuellement d’évapotranspiration et de données de sortie de débit d’eau. La méthode combine : - un modèle conceptuel à réservoirs pluie-débit, modèle dont les paramètres sont calibrés pour coïncider avec les données historiques, - un modèle à apprentissage automatique, dont l’apprentissage a été effectué sur la base des données historiques d’entrée de précipitations et de données de sortie constituées d’un écart constaté entre : a) une prévision rétrospective de débit fournie par le modèle conceptuel à réservoir calibré sur les données historiques, à chaque instant de la période historique, b) le débit d’eau enregistré au même instant de la période historique, La prévision consiste à - obtenir, du modèle conceptuel à réservoir calibré sur les données historiques, une prévision provisoire de débit à l’instant de calcul, à partir des données d’entrée de précipitations sur l'intervalle de temps prédéterminé, - obtenir, du modèle à apprentissage automatique, une prévision de correction au même instant de calcul et à partir des mêmes données d’entrée sur l’intervalle de temps prédéterminé, - combiner la prévision provisoire et la prévision de correction pour obtenir une prévision de débit. L’invention concerne également un outil et un système de prévision. Figure pour l’abrégé : aucune Méthode, outil et système de prévision de disponibilité de la ressource en eau L’invention concerne la prévision de disponibilité de la ressource en eau à différents horizons de temps. La ressource en eau constitue un enjeu majeur dans le contexte du changement climatique et d'augmentation des populations. La prévision de disponibilité de cette ressource a déjà fait l'objet de nombreuses études qui ont engendré la construction de différents modèles prévisionnels. On distingue essentiellement deux grandes catégories de modèles, à savoir les modèles conceptuels et les modèles à apprentissage automatique. Les modèles conceptuels s'appuient sur une approche théorique des écoulements. Un bassin naturel est considéré comme un réservoir qui se remplit d'eau de pluie et qui se vide par écoulements dans des bassins inférieurs et par évaporation. Ces modèles sont théoriquement exacts, mais souffrent du manque de connaissance spatialisée des objets modélisés, tels que les limites d'imperméabilité, la localisation des cavités karstiques, l'évaporation des eaux en surface, etc. C’est en particulier vrai pour les modèles hydrogéologiques, qui soulèvent la difficulté d’une combinaison entre d’une part le ruissellement interne à même la roche carbonée et l’infiltration diffuse dans des couches supérieures de la roche, issue du ruissellement externe sur des roches moins perméables jusqu’à atteindre la roche calcaire, et d’autre part des flux concentrés dans les conduits karstiques. Avec une modélisation parfaite du site étudié, un modèle conceptuel devrait refléter la réalité avec une erreur très faible. Cela n'est évidemment jamais le cas étant donné que la connaissance détaillée d'un terrain est très difficile et que des simplifications s'imposent, interdisant une approche globale des phénomènes d’écoulements internes aux couches géologiques. On entend par modèle à apprentissage automatique un modèle dont les paramètres sont définis par apprentissage, à partir de données observées. Les données observées sont utilisées pour paramétrer le modèle, de manière que celui-ci devienne capable de fournir de nouvelles données en sortie à partir de nouvelles données en entrée. Pour désigner de tels modèles, on parle aussi d’apprentissage statistique ou de machine learning. Les méthodes basées sur les modèles à apprentissage automatique s'appuient sur des données enregistrées dans le passé pour prédire l'avenir. Les données de pluviométrie d'un site, accumulées sur une longue période, sont rapprochées des données de disponibilité de la ressource en eau avec un différé plus ou moins grand. Un algorithme d'apprentissage analyse ces données pour entraîner un modèle. Une fois le modèle entraîné, on peut lui demander de fournir une prévision de disponibilité de la ressource en eau à partir de relevés pluviométriques récents, voire de prévisions météorologiques. Les méthodes à apprentissage automatique sont très prometteuses, notamment grâce à de croissantes capacités de captation des données et de calcul. La pluviométrie et les débits d'eau sur plusieurs années peuvent être enregistrés avec une certaine précision, ce qui accroît d'autant l'efficacité du modèle. Avec un modèle parfaitement entraîné, on peut aussi espérer obtenir une prévision à partir de données pluviométriques récentes, voire à partir de prévisions météorologiques de pluie. Un avantage des méthodes à apprentissage automatique est qu'elles ne reposent pas sur une connaissance détaillée du terrain étudié. Toutefois, il semble exister une limite à l'amélioration de la qualité des prévisions car on constate qu’une augmentation du nombre de données d'apprentissage n'est pas suffisante pour améliorer indéfiniment le modèle. La présente invention vise à proposer une voie nouvelle de prévision de disponibilité de la ressource en eau qui fournit de meilleurs résultats que les méthodes de l’état de la technique, sans nécessiter de remédier aux inconvénients des deux méthodes connues, c’est-à-dire sans devoir accroître indéfiniment la connaissance du terrain étudié pour appliquer une méthode conceptuelle, ni accroître indéfiniment la quantité de données d'apprentissage pour appliquer des méthodes à apprentissage automatique. La présente invention a pour objet une méthode de prévision de disponibilité de la ressource en eau à un instant de calcul, à partir de données d’entrée de précipitations sur un intervalle de temps prédéterminé et de données historiques enregistrées sur une période historique antérieure audit instant donné, lesdites données historiques étant constituées de données d’entrée de précipitations et de données de sortie de débit d’eau, caractéris ée par le fait qu’elle combine : - un modèle conceptuel à réservoirs pluie-débit, modèle dont les paramètres sont calibrés pour coïncider avec les données historiques, - un modèle à apprentissage automatique, dont l’apprentissage a été effectué sur la base des données historiques d’entrée et de données de sortie constituées d’un écart constaté entre : a) une prévision rétrospective de débit fournie par le modèle conceptuel à réservoirs calibré sur les données historiques, à chaque instant de la période historique, b) le débit d’eau enregistré au même instant de la période historique, la prévision consistant à - obtenir, du modèle conceptuel à réservoirs calibré sur les données historiques, une prévision provisoire de débit à l’instant de calcul, à partir des données d’entrée sur l'intervalle de temps prédéterminé, - obtenir, du modèle à apprentissage automatique, une prévision de correction au même instant de calcul et à partir des mêmes données d’entrée sur l’intervalle de temps prédéterminé, - combiner la prévision provisoire et la prévision de correction pour obtenir une prévision de débit. Au sens de l’invention, on entend par “instant de calcul” une date d'une période de temps à laquelle on effectue une prévision. Il peut s’agir d’une journée ou d’une heure. De préférence, un pas de temps entre deux instants de calcul est constant. On parle alors de pas de temps régulier. Il est toutefois possible, selon l’invention, de retenir un pas de temps irrégulier. De préférence, on utilise un algorithme de nettoyage spécifique pour nettoyer et valider les données historiques avant de calibrer le modèle conceptuel et d’entrainer le modèle à apprentissage automatique. Selon un mode de mise en œuvre particulier, des données d’entrée d’évapotranspiration sont ajoutées aux données d’entrée de précipitation et ces données de précipitation et d’évapotranspiration sont prises en compte comme données d’entrée par les modèles. Selon un mode de mise en œuvre particulier de l’invention, le modèle à réservoirs est le modèle du Génie Rural à n paramètres Journalier (désigné GRnJ); De préférence, n=4 et de manière encore davantage préférée, n=5. Le modèle GR5J est une version avancée du modèle GR4J, dont on trouve par exemple une description dans l’article de Pushpalatha, Raji, Charles Perrin, Nicolas Le Moine, Thibault Mathevet, et Vazken Andréassian. 2011. « A Downward Structural Sensitivity Analysis of Hydrological Models to Improve Low-Flow Simulation ». Journal of Hydrology 411(1‑2):66‑76. doi: 10.1016/j.jhydrol.2011.09.034. Selon un mode de mise en œuvre particulier de l’invention, le modèle à apprentissage automatique suit un algorithme dit de forêt aléatoire. Dans un mode de mise en œuvre particulier, le modèle à apprentissage automatique suit un algorithme à vecteurs de support. Dans un mode de mise en œuvre particulier, le procédé comprend une étape de monitoring consistant à vérifier si la prévision est comprise dans un intervalle de valeurs dites acceptables et à déclencher une alerte si ladite prévision sort dudit intervalle de valeurs dites acceptables. Suivant d’autres caractéristiques optionnelles de l’invention, prises seules ou en combinaison : - le modèle GR5J est modifié pour optimiser l’aire contributive du bassin, - le modèle GR5J est modifié dans ses bornes de recherche de son paramètre X4, - le modèle GR5J est modifié par augmentation de la période d’initialisation des modèles. L’invention a également pour objet un outil de prévision de disponibilité de la ressource en eau , constitué par un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions pour mettre en œuvre le procédé décrit ci-dessus. L’invention a également pour objet un système de prévision de disponibilité de la ressource en eau , comprenant : - des supports de données aptes à contenir des données historiques de précipitations et de débit d’eau enregistrées sur une période historique, - des moyens de calcul ayant accès au moins en lecture aux supports de données, - une mémoire de stockage accessible en lecture et en écriture par les moyens de calcul et contenant des instructions exécutables par les moyens de calcul, caractérisé en ce que lesdites instructions mettent en œuvre, lorsqu’elles sont exécutées par les moyens de calcul : - un modèle conceptuel à réservoirs pluie-débit, modèle dont les paramètres sont calibrés pour coïncider avec des données historiques contenues dans les supports de données, et - un modèle à apprentissage automatique, dont l’apprentissage a été effectué sur la base des données historiques d’entrée contenues dans les supports de données et de données de sortie constituées d’un écart constaté entre : a) une prévision rétrospective de débit fournie par le modèle conceptuel à réservoirs, calibré sur les données historiques, à chaque instant de la période historique, b) le débit d’eau enregistré au même instant de la période historique, lesdites instructions permettant d’obtenir , lorsqu’elles sont exécutées par les moyens de calcul, - par mise en œuvre du modèle à réservoirs calibré sur les données historiques, une prévision provisoire de débit à l’instant de calcul, à partir des données d’entrée sur l'intervalle de temps prédéterminé, - par mise en œuvre du modèle à apprentissage automatique, une prévision de correction au même instant de calcul et à partir des mêmes données d’entrée sur l’intervalle de temps prédéterminé, - une combinaison de la prévision provisoire et de la prévision de correction pour obtenir une prévision de débit. Les options définies pour le procédé ci-dessus s’appliquent aussi à l’outil et au système. Brève description des figures L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple et faite en se référant aux dessins annexés dans lesquels : représente des données de débit pour une première source, sous leur forme brute, représente des données de débit pour une deuxième source, sous leur forme brute, représente les données de débit de la , après nettoyage, avec des données météorologiques, représente les données de débit de la , après nettoyage, avec des données météorologiques, est un graphe montrant l’erreur quadratique de différents modèles sur la première source, est un graphe montrant l’erreur quadratique de différents modèles sur la deuxième source, est un graphe montrant l’erreur relative de différents modèles sur la première source, est un graphe montrant l’erreur relative de différents modèles sur la deuxième source, est un graphe montrant les prédictions de chacun des modèles testés sur la première source, est un graphe montrant les prédictions de chacun des modèles testés sur la deuxième source, est une illustration de la méthode de calage pour le test à moyen terme, est un graphe représentant les erreurs quadratiques des différents modèles pour la première source, est un graphe représentant les erreurs quadratiques des différents modèles pour la deuxième source, est un graphe représentant les erreurs relatives des différents modèles pour la première source, est un graphe représentant les erreurs relatives des différents modèles pour la deuxième source, est un graphe représentant les prédictions de chacun des modèles testés pour la première source est un graphe représentant les prédictions de chacun des modèles testés pour la deuxième source Description détaillée On rappelle que le modèle GR4J (modèle du Génie Rural à 4 paramètres Journaliers) est un modèle pluie-débit à deux réservoirs, développé par le Cemagref au début des années 1980. Il a été développé dans l’objectif de faire le lien entre la lame d’eau précipitée sur un bassin versant et son exutoire. Il est construit sur la base de grands jeux de données ainsi que sur la découverte de la structure qui permet de reproduire au mieux le comportement hydrologique d’un bassin versant, c’est-à-dire la réponse du bassin versant aux pluies. C’est un modèle hydrologique qui opère une triple globalisation du système du bassin versant : au niveau du processus, de l’espace et du temps. Plusieurs versions ont été proposées au fil du temps, la dernière est celle de Perrin et al. (2003). Les paramètres du modèle sont : X1 : La capacité du réservoir sol (mm) X2 : Le coefficient d’échanges souterrains (mm/jour) X3 : La capacité à un jour du réservoir de routage (mm) X4 : Le temps de base de l’hydrogramme unitaire HU1 (jours) X5 : Paramètre de seuil, sans dimension, qui permet de modifier le sens des échanges de la nappe dans l'année en fonction du niveau d'eau R dans le réservoir de routage par rapport à ce seuil. Le modèle possède un réservoir de production et un réservoir de routage, des hydrogrammes unitaires, ainsi qu’une fonction permettant de simuler le plus important du comportement hydrologique du bassin. Dans le contexte de l’invention, le modèle GR5J est intéressant en comparaison avec le modèle GR4J en ce qu’il a montré une amélioration significative des performances, en particulier dans des conditions de faible débit. Les figures 1 et 2 représentent des données de débit pour deux sources, sous leur forme brute. Grâce à un algorithme de nettoyage spécifique à ces deux sources, ces données ont été nettoyées en vue de l’exécution des modèles. Le résultat de ce nettoyage est présenté sur les figures 3 et 4, avec ajout d’une visualisation graphique des données météorologiques. Les données disponibles pour les deux sources sont les précipitations P, l’évapotranspiration potentielle ETP et le débit à la source Q à pas de temps journalier, sur une étendue de presque 20 ans (de 2001 à 2021). Pour les modèles à réservoirs, dans le mode de réalisation décrit, l’invention utilise le modèles GR4J et ses versions avancées (GR5J et GR6J). Les modèles GR4J, GR5J et GR6J ont été comparés pour retenir celui qui présente les meilleures performances. Comme déjà indiqué, un avantage pour le modèle GR5J lui a donné la préférence. Trois modifications sont apportées à ce modèle pour qu’il soit adapté à une modélisation des eaux souterraines : 1ère modification : Optimisation de l’aire contributive du bassin en même temps que les autres paramètres. La connaissance de la superficie du bassin versant hydrogéologique d’une source est une étape cruciale. Sans connaître la superficie, le modèle GR est inutilisable puisqu’il utilise cette superficie pour convertir les débits exprimés en m3/pas de temps en débits exprimés en mm/pas de temps. Soit la superficie topographique est disponible et elle est alors utilisée, soit on utilise les équations de Turc-Mezentsev qui relient le débit long terme avec les précipitations et évapotranspiration à long terme. Ces équations s'expriment ainsi : Ces deux équations permettent d’avoir une première estimation de la superficie S du bassin versant à partir de cette transformation S = Q / (P−E) La superficie S ainsi obtenue peut parfois différer de la superficie topographique, en raison notamment de différentes phénomènes hydrogéologiques et climatiques qui gouvernent le débit, c’est-à-dire la drainance, des échanges avec une rivière, etc. Une hypothèse de correction de la superficie topographique est introduite sous la forme d’un nouveau paramètre α tel que : S eff = α*S Ce nouveau paramètre α permet de corriger l’aire contributive de la superficie du bassin versant au débit. Il est calé avec les cinq autres paramètres du modèle GR5J à l’aide de l’algorithme d’optimisation SUBPLEX décrit par exemple dans l’article Anon. s. d. « PDA_SUBPLX », accessible à l’adresse suivante : http://star-www.rl.ac.uk/docs/sun194.htx/sun194ss82.html. 2ème modification : Modification des bornes de recherche du paramètre X4, qui représente le temps de base de l’hydrogramme unitaire de la fonction de transfert entre les deux réservoirs. Ce paramètre, tel quel est défini par Perrin et al.( 2007), a une valeur médiane de 1,7 jours, et un intervalle de confiance à 80% compris entre 1,1 et 2,9 jours, comme indiqué ci-dessous dans le Tableau 1. Dans le contexte souterrain de l’invention, le processus d’infiltration prend beaucoup plus de temps que celui de ruissèlement. C’est la raison pour laquelle le paramètre X4 a été modifié pour passer d’un maximum de 20 jours à un maximum de 365 jours. 3ème modification : Augmentation de la période d’initialisation des modèles, car les aquifères ont une capacité de stockage importante, ce qui implique que les réservoirs du modèle prennent plus de temps pour arriver à un état de saturation. Les modifications du modèle GR5J aboutissent aux améliorations visibles dans le Tableau 2 ci-dessous. Les modèles GR4J, GR5J et GR6J requièrent des données à pas de temps journalier, notamment : Précipitation et évapotranspiration journalières en mm/j Débit journalier en mm/j (ou m3/j à condition de fournir la superficie du bassin) Température maximale, minimale et moyenne sont optionnelles Les variables utilisées pour le modèle GR5J sont ainsi fixées. Conformément à l’invention, le modèle à réservoir GR5J est combiné avec un modèle à apprentissage automatique qui corrige ses erreurs. Dans ce but, les modèles à apprentissage de type “forêts aléatoires” (ci-après RF) et de type “à vecteurs de support” (ci-après SVM) sont utilisés pour donner lieu à un modèle hybride résultant de la combinaison du modèle conceptuel GR5J précédent avec, respectivement, le modèle à forêts aléatoires et le modèle à vecteurs de support. Le pas de temps hebdomadaire des modèles à apprentissage automatique est retenu pour cette combinaison. Les variables explicatives suivantes sont utilisées pour les modèle hybrides : La somme hebdomadaire de précipitation, évapotranspiration et pluie efficace (P, ETP, PE) Un lag sur les 3 semaines précédentes pour les variables (P, ETP, PE) La somme glissante sur 4, 12, 26 et 52 semaines de pluie efficace (traduction de la recharge mensuelle, trimestrielle, semestrielle et annuelle) Résidu : désigne la différence de débit entre deux semaines successives ε(S)=QsimGR(S) – Qobs(S) L’utilisation des deltas permet de surmonter la difficulté que la prédiction du débit à la source par l’algorithme des forêts aléatoires nécessite de connaître le débit à deux pas de temps antérieurs. Or, si les valeurs extrêmes de débit lors de crues et d’étiages n'ont pas été fournies dans les données d’entrainement du modèle, ce dernier ne peut prédire ces valeurs. Avec des prévisions sur des accroissements ou des abaissements de débit, désignés deltas, cette difficulté est surmontée. Un lag sur les 2 semaines précédentes pour la variable résidu Débit de GR5J Les deux modèles hybrides (hybride RF et hybride SVM) utilisent toutes les variables décrites au-dessus pour estimer l’erreur du modèle GR5J. On rappelle que les algorithmes de type forêts aléatoires fonctionnent en construisant des groupes d'arbres de décision pendant le processus de calibration, représentant une instance distincte de la classification des entrées de données. Chaque arbre est développé en échantillonnant indépendamment les valeurs d'un vecteur aléatoire avec la même distribution pour tous les arbres de la forêt. La technique de la forêt aléatoire considère les instances individuellement afin que les arbres soient exécutés en parallèle ; il n'y a pas d'interaction entre ces arbres lors de la construction des arbres. La prédiction avec la majorité des votes ou une moyenne de la prédiction est considérée comme la prédiction sélectionnée. On rappelle également que les modèles à vecteurs de support sont des réseaux de neurones dont l’apprentissage est basé sur la minimisation du risque structurel au lieu de la minimisation du risque empirique des réseaux de neurones artificiels. L'algorithme à vecteurs de support minimise simultanément l'erreur empirique et la complexité du modèle, ce qui peut améliorer la capacité de généralisation du modèle pour les problèmes de classification ou de régression dans de nombreuses disciplines. Ceci est réalisé en minimisant une limite supérieure de l'erreur de test plutôt qu'en minimisant l'erreur d'apprentissage. Pour chaque semaine S, les résidus des deux semaines précédentes sont utilisés pour estimer le résidu de la semaine S. ε(t 1 ) = model[ε(t i-1 ), ε(t i-2 ), autres variables] pour la semaine 1 de prédiction ε(t 2 ) = model[ε(t 1 ), ε(t i-1 ), autres variables] pour la semaine 2 de prédiction ε(t i ) = model[ε(t i-1 ), ε(t i-2 ), autres variables] après la semaine 2 de prédiction Les termes ε(t i-1 ) et ε(t i-2 ) signifient la différence entre le débit mesuré et le débit modélisé par le modèle GR5J, respectivement à 1 et 2 semaines avant la première semaine de prédiction. Le débit est enfin obtenu par l’équation Qsim(S)=QsimGR(S) − ε(S) avec : Qsim : Débit prédit QsimGR : Débit prédit par GR5J Pour évaluer les performances des modèles, deux erreurs ont été calculées, l’erreur relative RE en %, et l’erreur quadratique RMSE. avec : Qobs : Débit observé Qsim : Débit prédit L'erreur relative (ER) renseigne sur le pourcentage d’erreur en termes de quantité totale d’eau prédite par rapport à celle réelle sur la période de prédiction, tandis que l’erreur quadratique (RMSE) permet de comparer les modèles entre eux en termes de performances générales (sous-estimation, surestimations, quantité…) On vérifie tout d’abord les performances à court-terme des modèles. Ainsi, on cherche à prédire le débit des deux semaines après la date du calage. La série des données dont on dispose est de longueur de presque 20 ans. L’année 2021 avec ses 53 semaines est utilisée comme période de test. Les modèles sont entrainés jusqu’à la semaine S de l’année 2021 et prédisent le débit des semaines S+1 et S+2. L’erreur quadratique des différents modèles pour une première et une deuxième source est illustrée par les graphes des figures 5 et 6. L’erreur relative des différents modèles pour une première et une deuxième source est illustrée par les graphes des figures 7 et 8. On s’aperçoit que pour les deux sources, les modèles à apprentissage automatique sont les meilleurs, avec des erreurs relatives moyennes de moins de 0,5% pour la première source et 2.5% pour la deuxième source. Les modèles hybrides avec des erreurs relatives moyennes d’ordre de 1% pour la première source, et 3.5% pour la deuxième source, sont très acceptables, tenant compte du fait qu’ils rattrapent l’erreur du GR5J qui est très élevée ; à savoir 3.8% pour la première source et 8.1% pour la deuxième source. Les prédictions de chacun des modèles testés sont visibles sur les figures 9 et 10. On constate que les prédictions des modèles hybride_RF et hybride_SVM suivent le débit réel. On vérifie ensuite les performances à moyen terme des modèles. La série des données dont on dispose est divisée en une partie de calage et une partie de test. Les années de 2013 à 2022 servent comme années de test pour la première source, le reste est utilisé pour le calage et l’entrainement. Pour la deuxième source, les années 2011 à 2018 sont choisies pour le test. L’évaluation des performances de chaque modèle se fait comme illustré sur la : Calage du modèle sur les 10 années avant jusqu’au mois de mars de l’année de test. Test sur la période d’avril à décembre de l’année de test. Les erreurs quadratiques des différents modèles sont illustrées par les graphes des figures 12 et 13 pour chacune des deux sources. Les erreurs relatives des différents modèles sont illustrées par les graphes des figures 14 et 15 pour chacune des deux sources. Les modèles hybrides s’avèrent avoir les meilleures performances pour la première source avec une erreur moyenne d’environ 1.5%, avec un léger avantage pour le modèle basé sur les forêts aléatoires. Les prédictions de chacun des modèles testés sont visibles sur les figures 16 et 17. On constate que les prédictions des modèles hybride_RF et hybride_SVM suivent le débit réel. On vérifie les performances des modèles sur des prévisions d’ensemble. Une prévision d’ensemble en hydrologie est un type de prévision basé sur l'exécution de multiples simulations d'un modèle de prévision numérique avec des conditions initiales ou des paramètres de modèle légèrement différents. Les résultats de ces simulations sont utilisés pour générer une gamme de résultats possibles pour les conditions hydrologiques futures, y compris les niveaux d'eau dans les rivières, les débits et les précipitations. Les prévisions d'ensemble en hydrologie sont utilisées pour fournir des informations sur les risques d'inondation et les conditions de sécheresse, qui peuvent avoir des impacts significatifs sur les communautés, l'agriculture et l'environnement. Elles sont utilisées par les gestionnaires de l'eau pour planifier l'utilisation des ressources en eau, y compris les activités d'irrigation, les activités récréatives et les projets de gestion des crues. Les prévisions d'ensemble en hydrologie sont un outil précieux, car elles fournissent une gamme de résultats possibles pour les conditions hydrologiques futures, ce qui permet de mieux évaluer les risques et de prendre des décisions éclairées en matière de gestion de l'eau. Le “skill score” est un indicateur statistique utilisé pour évaluer la qualité des prévisions hydrologiques. Il est aussi utilisé pour des prévisions météorologiques. Il mesure l'écart entre les valeurs observées et les valeurs prédites, en tenant compte de la variabilité naturelle du phénomène étudié. Le skill score compare les performances d'une prévision par rapport à une référence, qui peut être une moyenne climatologique, une prévision basée sur des méthodes plus simples ou une observation précédente. Il permet ainsi de déterminer si une prévision est meilleure que la référence utilisée. Si le score est positif, cela indique que le modèle prévoit mieux que le modèle de référence. Si le score est négatif, cela signifie que le modèle est moins performant que le modèle de référence. Un score de compétence nul indique que le modèle et le modèle de référence ont une performance équivalente. Pour chaque année test, les 20 scénarios climatologiques précédant l’année sont retenus pour construire un ensemble de scénarios climatiques. Les modèles sont donc relancés sur chaque scénario, construisant 20 scénarios hydrologiques par modèle. Ces derniers sont moyennés pour avoir un scénario représentatif sur lequel un skill score est calculé par rapport à un modèle de référence, qui est -pour chaque pas de temps- la moyenne des débits historiques sur 20 ans glissants. Le skill score utilisé pour cette étude est le SS RMSE défini par la formule suivante : Avec : RMSE(model) : est l’erreur quadratique du modèle étudié RMSE(reference) : est l’erreur quadratique du modèle de référence. Les tableaux 3 et 4 suivants résument les performances des différents modèles sur le moyen terme, avec la météo ( {NomModele} + Météo) et avec l’ensemble forecast ( {NomModele} + Scénario), ainsi que les skill scores liés à ces performances. Le tableau 3 indique l’erreur quadratique RMSE des différents modèles et du modèle de référence pour chaque année pour la première source. Le tableau 4 indique le skill score des différents modèles (valeur nulle non signifiante pour le modèle de référence) pour chaque année pour la première source. L'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation présentés et d'autres modes de réalisation apparaîtront clairement à l'homme du métier. Dans les définitions données dans la présente description, lorsque des étapes se succèdent, l’ordre indiqué n’est imposé que dans la mesure où un résultat utilisé à une étape est obtenu à une étape précédente. Sinon, l’ordre des étapes peut être quelconque. Méthode de prévision de disponibilité de la ressource en eau à un instant de calcul, à partir de données d’entrée de précipitations sur un intervalle de temps prédéterminé et de données historiques enregistrées sur une période historique antérieure audit instant donné, lesdites données historiques étant constituées de données d’entrée de précipitations et de données de sortie de débit d’eau, caractérisée par le fait qu’elle combine : - un modèle conceptuel à réservoirs pluie-débit, modèle dont les paramètres sont calibrés pour coïncider avec les données historiques, - un modèle à apprentissage automatique, dont l’apprentissage a été effectué sur la base des données historiques d’entrée et de données de sortie constituées d’un écart constaté entre : a) une prévision rétrospective de débit fournie par le modèle conceptuel à réservoir calibré sur les données historiques, à chaque instant de la période historique, b) le débit d’eau enregistré au même instant de la période historique, la prévision consistant à - obtenir, du modèle conceptuel à réservoir calibré sur les données historiques, une prévision provisoire de débit à l’instant de calcul, à partir des données d’entrée sur l'intervalle de temps prédéterminé, - obtenir, du modèle à apprentissage automatique, une prévision de correction au même instant de calcul et à partir des mêmes données d’entrée sur l’intervalle de temps prédéterminé, - combiner la prévision provisoire et la prévision de correction pour obtenir une prévision de débit. Méthode selon la revendication 1, selon laquelle un pas de temps entre deux instants de calcul est constant. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon laquelle on utilise un algorithme de nettoyage spécifique pour nettoyer et valider les données historiques avant de calibrer le modèle conceptuel et d’entrainer le modèle à apprentissage automatique. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon laquelle des données d’évapotranspiration sont ajoutées aux données de précipitation et ces données de précipitation et d’évapotranspiration sont prises en compte comme données d’entrée par les modèles. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon laquelle le modèle à réservoirs est le modèle du Génie Rural à n paramètres Journalier (désigné GRnJ), avec, de préférence, n=4 et de manière encore davantage préférée, n=5 Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon laquelle le modèle à apprentissage automatique suit un algorithme dit de forêt aléatoire. Méthode selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, selon laquelle le modèle à apprentissage automatique suit un algorithme à vecteurs de support. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant une étape de monitoring consistant à vérifier si la prévision est comprise dans un intervalle de valeurs dites acceptables et à déclencher une alerte si ladite prévision sort dudit intervalle de valeurs dites acceptables. Outil de prévision de disponibilité de la ressource en eau constitué par un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions pour mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Système de prévision de disponibilité de la ressource en eau , comprenant : - des supports de données aptes à contenir des données historiques de précipitations et de débit d’eau enregistrées sur une période historique, - des moyens de calcul ayant accès au moins en lecture aux supports de données, - une mémoire de stockage accessible en lecture et en écriture par les moyens de calcul et contenant des instructions exécutables par les moyens de calcul, caractérisé en ce que lesdites instructions mettent en œuvre, lorsqu’elles sont exécutées par les moyens de calcul : - un modèle conceptuel à réservoirs pluie-débit, modèle dont les paramètres sont calibrés pour coïncider avec des données historiques contenues dans les supports de données, et - un modèle à apprentissage automatique, dont l’apprentissage a été effectué sur la base des données historiques d’entrée contenues dans les supports de données et de données de sortie constituées d’un écart constaté entre : a) une prévision rétrospective de débit fournie par le modèle conceptuel à réservoir, calibré sur les données historiques, à chaque instant de la période historique, b) le débit d’eau enregistré au même instant de la période historique, lesdites instructions permettant d’obtenir , lorsqu’elles sont exécutées par les moyens de calcul, - par mise en œuvre du modèle à réservoir calibré sur les données historiques, une prévision provisoire de débit à l’instant de calcul, à partir des données d’entrée de précipitations et d’évapotranspiration sur l'intervalle de temps prédéterminé, - par mise en œuvre du modèle à apprentissage automatique, une prévision de correction au même instant de calcul et à partir des mêmes données d’entrée sur l’intervalle de temps prédéterminé, - une combinaison de la prévision provisoire et de la prévision de correction pour obtenir une prévision de débit.