FR 3120707 A1 20220916 FR 2102342 A 20210310 PROCEDE D’ESTIMATION DE LA TENEUR EN pesticides ou métabolites de pesticides DANS DES EAUX A POTABILISER Un procédé d’estimation de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides tels que les métabolites ESA et OXA de chloroacétamides, dans des eaux à potabiliser est décrite. Le procédé comprend l’obtention d’une teneur en nitrates suivi du calcul de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides à partir de la teneur obtenue en nitrate. Figure pour l’abrégé : Fig. 2 PROCEDE D’ESTIMATION DE LA TENEUR EN pesticides ou métabolites de pesticides DANS DES EAUX A POTABILISER DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention concerne le domaine du traitement des eaux destinées à la consommation humaine. En particulier, la présente invention concerne un procédé d’estimation de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides, tels que les acides sulfoniques et/ou les acides oxaliques issus des substances actives de la famille des chloroacétamides, dans des eaux à potabiliser. ARRIERE PLAN DE L'INVENTION Le S-métolachlore, l’alachlore, le métazachlore, l’acétochlore et le flufénacet sont des substances actives herbicides de la famille des chloroacétamides. A l’exception de l’alachlore interdit à la mise sur le marché de l’Union européenne depuis quelques années, elles entrent dans la composition de nombreux herbicides, seules ou en combinaison avec d’autres substances actives. Ces substances actives sont tout particulièrement employées pour désherber les grandes cultures (maïs, tournesol, soja, betterave, sorgho, millet…) en prélevée ou en post-levée précoce des adventices. Ainsi, la période d’application de ces substances actives s’étend typiquement de mars à juin. Ces substances actives se dégradent rapidement dans les sols par voie biologique pour donner des métabolites notamment sous forme d’acide sulfonique (ESA) ou d’acide oxalique (OXA) qui peuvent s’avérer plus stables que les molécules mères dont ils sont issus. Ainsi, l'alachlore ESA, l'alachlore OXA, l'acétochlore ESA, l'acétochlore OXA, le métazachlore ESA, le métazachlore OXA, le métolachlore ESA et le métolachlore OXA, le flufénacet ESA et le flufénacet OXA, désignés collectivement métabolites ESA/OXA, sont des métabolites régulièrement retrouvés dans les eaux superficielles mais aussi dans les eaux souterraines. Leur teneur dans les eaux à potabiliser peut dépendre de nombreux facteurs, tels que la quantité et l’intensité des précipitations, la date de leur survenue après le traitement herbicide, la nature et la structure du sol, les caractéristiques de chaque molécule (adsorbabilité, polarité, coefficient de partage octanol/eau, solubilité, potentiel de lixiviation…). L’Agence nationale de sécurité sanitaire de l’alimentation, de l’environnement et du travail (Anses) a défini une méthode d’évaluation de la pertinence des métabolites de pesticides dans les eaux destinées à la consommation humaine. Cette évaluation porte sur la pertinence au regard du risque sanitaire éventuel après ingestion d’eau pour le consommateur. Ainsi un métabolite est dit pertinent « s’il y a lieu de considérer qu’il pourrait engendrer (lui-même ou ses produits de transformation) un risque sanitaire inacceptable pour le consommateur » et des limites de qualité sont fixées en conséquence. Selon les derniers avis émis par l’Anses, l’alachlore OXA, le métolachlore ESA, le métolachlore NOA 413173 et le flufénacet ESA sont classés comme métabolites pertinents et fixent ainsi leur limite de qualité à 0,1 µg/L par substance individuelle dans les eaux destinées à la consommation humaine. Cette liste de métabolites pertinents est remise à jour régulièrement par l’Anses aux travers de la publication de nouveaux avis. Ces métabolites sont très faiblement adsorbés dans les sols et sont donc très mobiles. Ils possèdent ainsi un fort potentiel de lixiviation. La présence des métabolites ESA/OXA, et de métabolites de pesticides de manière générale, dans les eaux à potabiliser est devenue une problématique majeure dans la production d’eau potable. Ces métabolites, de par leur caractère hydrophile, très soluble et polaire, sont généralement moins facilement éliminables par les traitements classiques utilisés pour la production d’eau potable que les substances actives dont ils sont issus. Les traitements à base de charbon actif sous toutes ses formes, poudre (CAP), grain (CAG), et selon toutes les mises en œuvre existantes (injection de CAP en clarification, filtration sur CAG, traitements de finition (ou affinage) avec les réacteurs à CAP ou CAG sont des techniques permettant de les éliminer ou du moins de limiter leur teneur dans les Eaux Destinées à la Consommation Humaine (EDCH). Un dosage ou taux de renouvellement de charbon adapté à la quantité de pollution quantifiée ou des renouvellements du CAG des filtres optimisés sont nécessaires pour un traitement efficace de ces métabolites dans le temps. Sur certaines installations, plusieurs ressources en eau, contenant des teneurs en métabolites différentes, sont disponibles et peuvent permettre un mélange d’eau afin de limiter la teneur en métabolites dans les eaux à potabiliser. Le taux de dilution nécessaire ou les pourcentages de mélange est/sont à définir en fonction des teneurs en métabolites de chacune des ressources. Des suivis réguliers, au mieux mensuels ou bimensuels, des teneurs en métabolites ESA/OXA sur des installations industrielles ont permis d’établir les variations saisonnières des teneurs en métabolites ESA/OXA dans les eaux à potabiliser. Cependant, les variations des concentrations en métabolites (augmentation, diminution, teneur minimale, teneur maximale) varient d’une année à l’autre et sont la conséquence de multi facteurs, tels que les pratiques agricoles, la météorologie, l’hydrologie, etc. La connaissance qualitative de l’évolution saisonnière des métabolites ESA/OXA permet de modifier les conditions d’exploitation des traitements unitaires à base de charbon actif. En revanche, sans connaissance précise des teneurs en métabolites ESA/OXA, elle ne permet pas de garantir l’efficacité et les performances des traitements pour le respect des normes sanitaires sur l’eau traitée avant distribution. Effectivement, sans quantification, il est impossible de savoir si le charbon actif est sous ou sur dosé ou encore de connaître l’efficacité à court, moyen ou long terme du renouvellement préventif des filtres à charbon actif en grain avant atteinte d’une fuite en pesticides ou métabolites ne respectant pas les normes sanitaires. Les matériels et méthodes analytiques actuels ne permettent pas de quantifier ces métabolites en temps réel. Seules des analyses pouvant s’avérer coûteuses réalisées post-traitement permettent de déterminer les rendements d’abattement obtenus et d’optimiser la quantité de charbon actif (CAP, CAG) à employer et/ou les renouvellements des filtres à CAG et/ou les facteurs de dilution à mettre en œuvre. Cependant, le retour des bilans analytiques peut être très long (plusieurs semaines à un mois) rendant difficile un suivi d’exploitation optimisé. Dans un souci de respect des limites de qualité fixées par les normes en vigueur et d’optimisation des coûts de traitement des eaux à potabiliser, il importe de contrôler au mieux la dose de charbon actif (CAP, CAG) employé et/ou les renouvellements des filtres à CAG et/ou les facteurs de dilution à mettre en œuvre. Ainsi, un besoin demeure pour la mise à disposition d’un procédé simple, rapide et peu onéreux permettant d’estimer la concentration en métabolites ESA/OXA dans les eaux à potabiliser, ce procédé permettant in fine de déterminer en temps réel les conditions d’exploitation optimales nécessaires à l’atteinte d’un taux d’abattement en métabolites ESA/OXA de manière à produire des eaux potables répondant aux limites de qualité fixées par les normes en vigueur. BREVE DESCRIPTION DE L'INVENTION Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé d’estimation de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides dans une ressource en eau à potabiliser comprenant la mise en œuvre par des moyens de traitement de données d’un client des étapes suivantes : (a) obtention d’une teneur en nitrates de l’eau à potabiliser de ladite ressource ; (b) calcul de la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides par application d’un modèle de prédiction à au moins la teneur en nitrates obtenue. Selon des caractéristiques avantageuses et non-limitatives : La teneur en pesticides ou métabolites de pesticides est la teneur en métabolites ESA/OXA. La teneur en métabolites ESA/OXA comprend la teneur en métolachlore ESA et/ou en flufénacet ESA. La teneur en métabolites ESA/OXA est la teneur totale en différents métabolites ESA/OXA de chloroacétamides. Ledit modèle de prédiction prend en entrée un vecteur de paramètres descriptifs de ladite ressource en eau à potabiliser comprenant au moins la teneur en nitrates obtenue. Ledit vecteur de paramètres descriptifs de ladite ressource en eau à potabiliser comprend en outre au moins un paramètre de pluviométrie, de température et/ou de débits de la ressource. Le procédé comprend une étape (a0) d’apprentissage, par des moyens de traitement de données d’un serveur, des paramètres dudit modèle de prédiction à partir d’une base d’apprentissage de couples d’une teneur en nitrates de l’eau à potabiliser d’une ressource et d’une valeur de référence de ladite teneur en pesticides ou métabolites de pesticides de cette ressource. L’étape (a0) comprend la construction de la base d’apprentissage de la manière suivante : (i) prélèvement de plusieurs échantillons d’eau à potabiliser ; (ii) mesure au moins de la teneur en nitrates et en pesticides ou métabolites de pesticides dans lesdits échantillons. L’étape (b) comprend la sélection d’un modèle de prédiction parmi plusieurs modèles de prédiction possibles, en fonction de la ressource en eau, le modèle appliqué étant ledit modèle sélectionné. L’étape (a) comprend la mesure en ligne de la teneur en nitrates réalisée au moyen d’un analyseur. L’eau à potabiliser est une eau brute. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne une utilisation du procédé d’estimation de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides dans une ressource en eau à potabiliser telle que définie selon le premier aspect pour optimiser le traitement des pesticides ou métabolites de pesticides dans les eaux à potabiliser, de préférence au moyen de charbon actif. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un procédé de traitement des pesticides ou métabolites de pesticides dans une ressource en eau à potabiliser au moyen d’au moins une technique de traitement comprenant les étapes suivantes : (A) mise en œuvre du procédé d’estimation de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides dans ladite ressource en eau à potabiliser selon le premier aspect ; (B) régulation de ladite technique de traitement en fonction de la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides. Selon des caractéristiques avantageuses et non limitatives : Ladite technique de traitement est au charbon actif, et une dose en charbon actif (CAP ou CAG) et/ou un renouvellement de filtres CAG est régulé à l’étape (B). Ladite technique de traitement est la dilution et un taux de mélange est régulé à l’étape (B). D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre d’un mode de réalisation préférentiel. Cette description sera donnée en référence aux dessins annexés dans lesquels : [Fig. 1] La figure 1 est un schéma d’une architecture pour la mise en œuvre des procédés selon l’invention ; [Fig. 2] La figure 2 illustre les étapes d’un mode de réalisation préféré des procédés selon l’invention. DEFINITIONS L’expression « eau à potabiliser » telle qu’employée dans la présente invention désigne l’eau qui alimente un dispositif ou une usine de production d’eau potable. Il s’agit de l’eau captée, puisée ou recueillie qui est acheminée vers une usine de traitement, afin de recevoir les traitements la rendant propre à la consommation humaine. Le présent procédé permet d’estimer la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides dans une ressource en eau à potabiliser. Par « pesticide », on entend une substance utilisée pour lutter contre des organismes considérés comme nuisibles. C'est un terme générique qui rassemble les insecticides, les fongicides, les herbicides et les parasiticides conçus pour avoir une action biocide. Le terme pesticide désigne essentiellement les « produits phytosanitaires » utilisés en agriculture, sylviculture et horticulture, même s’il désigne également des produits domestiques tels que du shampoing antipoux, bien que les quantités associées soient marginales en comparaison. On pourra ainsi faire l’approximation que les pesticides dont il sera question dans la présente demande sont d’origine agricole, mais on ne sera limité à aucun type de pesticide. Par métabolites de pesticide, on entend les produits de dégradation, de transformation et de réaction formés dans l’environnement issus de substances actives entrant dans la composition des produits phytosanitaires et des biocides, et tout particulièrement des métabolites ESA/OXA, à l’origine de dégradation sensible de la qualité de nos ressources. L’expression « métabolite(s) ESA/OXA » telle qu’employée dans la présente description désigne les métabolite(s) ESA/OXA de chloroacétamides, en d’autres termes les acides sulfoniques (ESA) et/ou les acides oxaliques (OXA) dérivés de substances actives de la famille des chloroacétamides, en particulier les composés alachlore ESA, alachlore OXA, acétochlore ESA, acétochlore OXA, métazachlore ESA, métazachlore OXA, métolachlore ESA et métolachlore OXA, flufénacet ESA et flufénacet OXA. L’expression « teneur en métabolites ESA/OXA » désigne la teneur en un seul métabolite de chloroacétamide choisi parmi l’alachlore ESA, alachlore OXA, acétochlore ESA, acétochlore OXA, métazachlore ESA, métazachlore OXA, métolachlore ESA, métolachlore OXA, flufénacet ESA, flufénacet OXA ou désigne la teneur totale en plusieurs métabolites de chloroacétamide choisis parmi l’alachlore ESA, alachlore OXA,, acétochlore ESA, acétochlore OXA, métazachlore ESA, métazachlore OXA, métolachlore ESA, métolachlore OXA, flufénacet ESA et flufénacet OXA. Une teneur peut en elle-même être exprimée par exemple comme une concentration massique ou une concentration molaire. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION Architecture L’invention concerne un procédé d’estimation de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides dans une ressource en eau à potabiliser. Comme l’on verra, ce procédé peut comprendre une ou plusieurs composantes d’apprentissage automatique, et notamment au moins un modèle dit de prédiction, pouvant notamment être conforme à l’un des modèles d’intelligence artificiel suivants : - Gradient Boosting Regressor - Support Vector Machine Regressor - Ridge Regression - Réseau neuronal. En effet, de manière inattendue, les inventeurs ont mis en évidence que la teneur en métabolites ESA/OXA, et de manière générale la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides, dans les eaux à potabiliser peut être corrélée à la teneur en nitrates dans celles-ci. Sans vouloir être lié par aucune théorie, il est suggéré que cette corrélation puisse s’expliquer par des pratiques agricoles similaires et par un comportement similaire des nitrates et des pesticides ou métabolites de pesticides dans les sols. Les pesticides ou métabolites de pesticides dont les métabolites ESA/OXA pourraient être co-transportés avec les nitrates d’origine agricole vers les nappes phréatiques et les eaux superficielles. La teneur en nitrates dans les eaux à potabiliser pouvant être mesurée en temps réel, la corrélation établie par les inventeurs permet d’estimer en temps réel la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides dans les eaux à potabiliser. Cette estimation en temps réel permet d’adapter les traitements nécessaires à un abattement efficace des pesticides ou métabolites de pesticides problématiques tels que les métabolites ESA/OXA. Ainsi, cette estimation permet d’adapter au plus juste la dose en charbon actif (CAP, CAG) à employer et/ou les renouvellements des filtres à CAG et/ou les facteurs de dilution à mettre en œuvre nécessaire à l’atteinte d’un abattement qui permet de produire des eaux répondant aux limites de qualité fixées par les normes en vigueur. Dans certains modes de réalisation, la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides comprend la teneur individuelle en un pesticide ou en un métabolite, par exemple pour les chloroacétamides et leurs métabolites ESA/OXA, elle peut comprendre la teneur en métolachlore ou la teneur en métolachlore ESA ou la teneur en métazachlore ESA etc... Dans certains modes de réalisation, la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides comprend la teneur totale de plusieurs pesticides ou de plusieurs métabolites de pesticides ou de plusieurs pesticides et métabolites de pesticides, par exemple pour les chloroacétamides et leurs métabolites ESA/OXA, la teneur totale peut comprendre la somme des teneurs d’une ou plusieurs molécules mères (métolachlore, alachlore etc…) ou la somme des teneurs d’un ou plusieurs métabolites (alachlore ESA, alachlore OXA, acétochlore ESA, acétochlore OXA, métazachlore ESA, métazachlore OXA, , métolachlore ESA, métolachlore OXA, etc…) ou la somme des teneurs en une ou plusieurs molécules mères et un ou plusieurs métabolites. Par « prédiction » on entend la détermination d’une valeur candidate de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides à partir d’une donnée d’entrée ou d’une donnée d’apprentissage dans le cas d’une phase d’apprentissage dudit modèle. Les données d’entrée ou d’apprentissage sont des vecteurs de paramètres descriptifs d’une ressource en eau (i.e. des variables) comprenant notamment ladite teneur en nitrates, mais également potentiellement d’autres paramètres relatifs à des aspects de ladite ressource tels que : - Paramètres physico-chimiques complémentaires analysables ou mesurables directement sur site en même temps que les nitrates tels que l’absorbance UV 254 nm (totale ou filtrée 0,45 µm), la turbidité, etc… - Pluviométrie ; - Température ; et/ou - Débit (en amont à partir du limnimètre le plus proche, mais aussi les affluents proches). De manière particulièrement préférée, lesdites valeurs des paramètres sont en fonction du temps, i.e. on a en pratique une série temporelle de valeurs, de sorte à constituer un historique. Cela consiste à créer des cumuls (décalés ou non), de différents pas de temps (par exemple une valeur par jour). Pour la pluviométrie, on peut ainsi utiliser la série de valeurs suivantes : - Hauteur de précipitations de la veille - Hauteur de précipitations de l’avant-veille - … - Hauteur de précipitations de J-30 Ainsi la pluviométrie est dans cet exemple définie par un objet de dimension 30. Alternativement on peut avoir la même chose mais avec des cumuls : - Cumul de pluviométrie sur les 2 derniers jours - Cumul sur les 3 derniers jours - etc. En complément ou alternativement, les variables peuvent aussi être introduites pour traduire le nombre de jours de secs : - Nombre de jours consécutifs sans pluie ; - Nombre de jours consécutifs avec moins de 1mm de pluie Des constructions du même ordre peuvent être menées sur les autres variables. Pour les températures, on peut introduire les notions de températures maximales, minimales et moyennes. Ces données peuvent par exemple être en lien direct avec la décision pour un agriculteur de pratiquer ou non des épandages. Les présents procédés sont mis en œuvre au sein d’une architecture telle que représentée par la , grâce à un serveur 1 et un client 2. Le serveur 1 est l’équipement d’apprentissage (mettant en œuvre le procédé d’apprentissage) et le client 2 est un équipement d’utilisation (mettant en œuvre le procédé d’estimation), par exemple un terminal d’une usine de traitement des eaux. Il est tout à fait possible que les deux équipements 1, 2 soient confondus, mais de façon préférée le serveur 1 est un équipement distant, et le client 2 un équipement sur site, notamment un ordinateur du bureau, un portable, etc. L’équipement client 2 est avantageusement connecté à au moins un dispositif d’acquisition 10 appelé analyseur (et tout autre capteur nécessaire), de sorte à pouvoir directement acquérir ladite donnée d’entrée, typiquement pour la traiter en direct, alternativement on chargera cette donnée d’entrée sur l’équipement client 2. Dans tous les cas, chaque équipement 1, 2 est typiquement un équipement informatique distant relié à un réseau local ou un réseau étendu tel que le réseau internet pour l’échange des données. Chacun comprend des moyens de traitement de données 11, 21 de type processeur, et des moyens de stockage de données 12, 22 telle qu’une mémoire informatique, par exemple une mémoire flash ou un disque dur. Le client 2 comprend typiquement une interface utilisateur 23 telle qu’un écran pour interagir, par exemple pour afficher la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides, notée [ESA/OXA] par simplicité (bien qu’on rappelle qu’on n’est pas limités à ces dérivés de pesticides en particulier) et/ou la teneur mesurée en nitrates, notée [NO 3 - ]. L’interface utilisateur peut ainsi permettre de suivre en continu les teneurs en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] et/ou en nitrates [NO 3 - ] dans les eaux à potabiliser et de consulter des historiques journaliers, mensuels et annuels des concentrations, facilitant ainsi l’exploitation de l’usine de traitement. Le serveur 1 stocke avantageusement une base de données d’apprentissage, i.e. un ensemble de couples d’au moins une teneur en nitrates [NO 3 - ] de l’eau à potabiliser d’une ressource (préférentiellement dans un vecteur de paramètres descriptifs de ladite ressource) et d’une valeur « de référence » de ladite teneur pesticides ou métabolites de pesticides correspondante, i.e. une valeur attendue pour cette ressource. Cette valeur de référence de ladite teneur en pesticides ou métabolites de pesticides peut avoir été obtenue par mesure, voir plus loin. On comprend que chaque couple de la base d’apprentissage est associé à une ressource et que de manière préférée la base comprend un grand nombre de couples correspondant à diverses ressources. On peut en outre, pour chaque ressource, avoir plusieurs couples d’apprentissage si l’on veut entraîner des modèles « spécifiques », voir plus loin. Acquisition En référence à la , le présent procédé commence par une étape (a) d’obtention d’une teneur en nitrates [NO 3 - ] de l’eau à potabiliser de ladite ressource, en tant que donnée d’entrée. Comme expliqué, le modèle de prédiction peut prendre en entrée un vecteur de paramètres descriptifs de ladite ressource en eau dont une teneur en nitrates [NO 3 - ], de sorte que l’étape (a) comprend l’obtention des valeurs de chacun des paramètres dudit vecteur. Même si comme expliqué le présent procédé peut l’obtenir d’une manière quelconque, de manière préférée l’étape (a) comprend la mesure de ladite teneur en nitrates [NO 3 - ] de l’eau à potabiliser de ladite ressource par le dispositif 10, en particulier à partir d’un prélèvement. Le prélèvement des échantillons d’eaux à potabiliser est typiquement réalisé en amont d’une usine de traitement des eaux, par exemple au niveau d’un point de puisage ou de captage, ou au sein de l’usine de traitement des eaux, par exemple avant toutes installations de traitement (par ex. au niveau de l’alimentation en eaux à potabiliser des installations de traitement). Les ressources en eau à potabiliser sont typiquement des eaux souterraines ou des eaux superficielles (rivières, canaux, retenues) seules ou en mélange. Les différents échantillons d’eaux à potabiliser sont de préférence prélevés à différents instants t, par exemple un ou plusieurs prélèvements peuvent être réalisés au cours d’un mois ou de plusieurs mois, par exemple une valeur par jour comme expliqué ci-avant, de manière à permettre une caractérisation des eaux à potabiliser au fil des jours. Le nombre d’échantillons à prélever sera ainsi choisi de manière à obtenir une bonne représentation des variations possibles des concentrations en nitrates [NO 3 - ] et en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] au cours d’une semaine, d’un mois ou de plusieurs mois. La mesure des concentrations en nitrates [NO 3 - ] (et en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] si l’on cherche à constituer la base d’apprentissage) dans les échantillons prélevés est réalisée selon des méthodes bien connues de l’homme du métier. Ainsi, les concentrations en nitrates [NO 3 - ] peuvent être déterminées selon les méthodes spectrométrique, chromatographique ou autres, par exemple conformément à la norme NF ISO 15923-1. Ainsi, les concentrations en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] peuvent être déterminées selon les méthodes de dosage par chromatographie liquide ou gazeuse suivie d’une détection par spectrométrie de masse en tandem. La teneur en nitrates est typiquement mesurée au moyen d’un analyseur, ou en analyse en laboratoire. De tels analyseurs sont simples à mettre en œuvre et peu onéreux. Ils présentent également l’avantage de transmettre des valeurs de mesure instantanées. Des exemples d’analyseurs pouvant convenir incluent les analyseurs utilisant les méthodes colorimétrique ou spectrométrique. L’analyseur peut être un analyseur en continu permettant aux utilisateurs de s’équiper de stations d’alerte automatisées et de disposer de mesures en temps réel. Idéalement, l’analyseur est placé en amont d’une usine de traitement des eaux, par exemple au niveau d’un point de puisage ou de captage, ou au sein de la station de traitement des eaux, par exemple avant toutes installations de traitement (par ex. au niveau de l’alimentation en eaux à potabiliser des installations de traitement). Les autres paramètres dudit vecteur comme ceux liés à la pluviométrie, la température ou le débit peuvent être mesurés par d’autres dispositifs 10, en particulier des capteurs conventionnels (pluviomètre, thermomètre, débitmètre), ou bien obtenus par exemple depuis internet. Toutes les valeurs des paramètres peuvent comme expliqué être mesurées au cours du temps de sorte à obtenir une série de valeurs. Mise en œuvre du modèle Le présent procédé se distingue particulièrement en ce qu’il comprend ensuite une étape (b) de calcul de la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] par application du modèle de prédiction à au moins la teneur en nitrates obtenue. Plus précisément le modèle de prédiction prend en entrée ledit vecteur de paramètres descriptifs de ladite ressource en eau à potabiliser (qui comprend au moins la teneur en nitrates obtenue), et génère en sortie ladite estimation de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA]. A noter qu’il peut y avoir plusieurs modèles de prédiction, en particulier de nature différente (comme expliqué choisi parmi Gradient Boosting Regressor, Support Vector Machine Regressor, Ridge Regression, etc.) et/ou prenant un vecteur de paramètres différents (avec plus ou moins de paramètres). L’idée est que les différents types de modèles peuvent être de performances différentes selon le site de la ressource, et de manière particulièrement préférée il y a un modèle optimal associé à chaque ressource, dit modèle spécifique. Ainsi l’étape (b) peut comprendre la sélection d’un modèle de prédiction parmi plusieurs modèles de prédiction possibles, en fonction de la ressource en eau (et en particulier le modèle de prédiction spécifique de la ressource). A noter qu’alternativement ou en complément, l’étape (b) peut comprendre l’utilisation de plusieurs modèles possibles de prédiction et la fusion des résultats (i.e. une valeur candidate de teneur en pesticides ou métabolites de pesticides est estimée pour chaque modèle et on les combine, par exemple en prenant leur moyenne). Les deux approches peuvent être combinées, en sélectionnant par exemple plus d’un modèle et en combinant les résultats des modèles sélectionnés. Apprentissage Le procédé comprend avantageusement une étape (a0) d’apprentissage des paramètres dudit modèle de prédiction à partir de ladite base d’apprentissage. Cette étape est typiquement mise en œuvre très en amont, en particulier par le serveur 1 distant. Elle n’a pas besoin d’être mise en œuvre de manière répétée. Comme expliqué, la base d’apprentissage peut comprendre un grand nombre de couples d’une teneur en nitrates [NO 3 - ] de l’eau à potabiliser d’une ressource (ou directement de vecteurs de paramètres descriptifs de cette ressource) et d’une valeur de référence de ladite teneur en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] de cette ressource. De manière classique, l’apprentissage amène à déterminer les paramètres qui minimisent une fonction de coût comparant pour chaque couple la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] par application du modèle de prédiction à au moins la teneur en nitrates dudit couple (et préférentiellement le vecteur de paramètres), et la teneur de référence. Pour chaque modèle, une exploration peut être faite sur les hyperparamètres, de type « grid search », notamment sur le nombre d’estimateurs, et le taux d’apprentissage (learning rate). Les autres paramètres sont choisis puis laissés fixes. L’étape (a0) peut en outre comprendre la validation du modèle sur une partie de la base laissée à cet effet. On teste et valide le modèle en comparant ses prédictions (teneurs estimées en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] par application du modèle de prédiction) avec la réalité (les teneurs de référence associées). Ladite comparaison peut se faire sur la base d’un indicateur prédéfini. Parmi les différents indicateurs connus, on peut notamment utiliser : - Le coefficient de détermination : R² mesure l’adéquation entre un modèle (plus précisément les données estimées à partir du modèle) et les données observées (ou les réalisations des variables aléatoires) qui ont permis de l’établir. Il se définit comme la proportion de variance expliquée dans la variance totale. La valeur prise par la variable que l’on cherche à expliquer peut-être décomposée en deux parties : l’une expliquée par le modèle et l’autre résiduelle, due par exemple à des erreurs de mesure. La dispersion de l’ensemble des observations se décompose donc en variance expliquée par la régression et en variance résiduelle, inexpliquée. La variance totale est la somme des deux. - L’erreur moyenne absolue : MAE qui est la valeur absolue des différences entre les valeurs réelles et les valeurs prédites et permet d’évaluer la précision des prédictions. Plus la MAE est faible (proche de zéro), meilleure est la prédiction. A noter qu’on peut apprendre plusieurs modèles de nature différente en répétant ce processus. Si l’on apprend un modèle par ressource (modèles spécifiques), alors on peut se limiter pour chaque ressource, aux couples de la base correspondant à cette ressource. Alternativement ou en complément, l’apprentissage peut être réalisé avec une variable explicative, principalement les nitrates, puis deux, par exemple les nitrates et le débit, puis trois, les nitrates, le débit et la pluviométrie, puis n paramètres…. Ensuite, les différentes prédictions obtenues à partir de différents modèles peuvent être comparées avec la réalité. Grâce aux indicateurs de validation, le modèle le plus pertinent sera retenu. Le modèle peut alors être utilisé pour la prédiction en temps réel de l’étape (b), une fois le modèle validé, i.e. fournir des données au modèle au jour le jour pour prévoir l’évolution d’un système. A noter que l’étape (a0) peut avantageusement comprendre la construction de la base d’apprentissage, notamment de la manière suivante : (i) prélèvement de plusieurs échantillons d’eau à potabiliser (potentiellement dans diverses ressources et/ou à plusieurs instants temporels pour une même ressource) ; (ii) mesure au moins de la concentration en nitrates [NO 3 - ] et en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] dans lesdits échantillons (et mesure des valeurs des autres paramètres du vecteur). Les deux associés forment un couple de ladite base. Comme expliqué la mesure de la concentration en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] est complexe, mais n’a ici besoin d’être faite qu’une fois. En effet dès que le modèle est appris il peut être utilisé en temps réel en remplacement de cette mesure de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA]. Traitement automatisé Ce procédé d’estimation de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides offre par ailleurs la possibilité d’automatiser, sur certaines installations de traitement, le traitement (élimination ou du moins limitation) des pesticides ou métabolites de pesticides, notamment à base de charbon actif, pour une gestion optimisée. Ainsi, le procédé d’estimation de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides dans une ressource en eau à potabiliser selon la présente invention peut être utilisé pour optimiser le traitement des pesticides ou métabolites de pesticides dans les eaux à potabiliser. Dans certains modes de réalisation, les pesticides ou métabolites de pesticides et notamment les métabolites ESA/OXA sont éliminés par traitement au charbon actif impliquant un dosage de CAP (Charbon Actif en Poudre) en clarification et/ou traitements de finition ou d’affinage au sein de réacteurs à CAP ou CAG où le charbon est en suspension. Par traitement, on entendra toute solution technique permettant de diminuer la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] dans la ressource à traiter, cela inclut donc la dilution ou le mélange d’eaux à potabiliser. La présente invention concerne donc également selon ce deuxième aspect un procédé de traitement des pesticides ou métabolites de pesticides dans une ressource en eaux à potabiliser au moyen d’au moins une technique de traitement comprenant les étapes suivantes : (A) mise en œuvre du procédé d’estimation de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] dans ladite ressource en eau à potabiliser selon le procédé selon le premier aspect décrit ci-dessus ; (B) régulation de ladite technique de traitement en fonction de la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA]. Comme expliqué, ladite technique de traitement peut être au charbon actif. Alors, la régulation peut prendre plusieurs formes. Dans certains modes de réalisation, on peut réguler une dose de charbon actif injecté dans les eaux à potabiliser. La régulation de la dose de charbon actif injecté dans les eaux à potabiliser en fonction de la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] peut être réalisée au moyen d’un ou plusieurs injecteurs servant à injecter le charbon actif dans les eaux à potabiliser. Ainsi, le client 2 peut être relié à un ou plusieurs injecteurs 3 et leur transmettre des données en temps réel. La régulation de la dose en charbon actif peut consister en une diminution de la concentration en charbon actif injecté lorsque la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] est inférieure à une valeur seuil prédéterminée ou en dehors d’une plage de valeurs prédéterminées, voire même à un arrêt de l’injection de charbon actif. De manière alternative, la régulation de dose en charbon actif peut consister en une augmentation de la dose en charbon actif injecté lorsque la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] est supérieure à une valeur seuil prédéterminée ou en dehors d’une plage de valeurs prédéterminées ou peut consister en une reprise de l’injection de charbon actif. Ainsi le procédé de traitement des pesticides ou métabolites de pesticides dans les eaux à potabiliser permet de maintenir un pourcentage d’abattement constant des pesticides ou métabolites de pesticides. Les doses optimales de charbon actif à injecter en fonction du pourcentage désiré d’abattement des pesticides ou métabolites de pesticides peuvent être déterminées à partir de courbes étalon exprimant le pourcentage d’abattement des pesticides ou métabolites de pesticides en fonction de la dose de charbon actif employé. Dans certains modes de réalisation, les pesticides ou métabolites de pesticides et notamment les métabolites ESA/OXA sont traités par filtration sur CAG. Alors, la régulation de ladite technique au charbon actif peut impliquer la planification du renouvellement ou de la régénération du CAG du ou des filtres (toujours en fonction de la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] de l’eau brute) en absence de prétraitement, notamment à base de charbon actif. En présence de prétraitement(s) d’élimination, notamment à base de charbon actif, le renouvellement du ou des filtres CAG sera adapté en fonction de la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] en eau brute et de la teneur résiduelle déduite des abattements du ou des prétraitements. Dans certains modes de réalisation (alternativement ou en complément du charbon actif), la dilution ou le mélange d’eaux à potabiliser provenant de différentes ressources permet de limiter les teneurs en pesticides et/ou métabolites de pesticides et notamment les métabolites ESA/OXA dans les eaux à potabiliser. On peut alors réguler des taux de dilution ou de mélange optimaux (toujours en fonction de la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] dans chacune des ressources). Similairement à ce qui est fait pour le charbon actif, la régulation des taux de dilution ou de mélange peut consister en une diminution des taux de dilution ou de mélange lorsque la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] est inférieure à une valeur seuil prédéterminée ou en dehors d’une plage de valeurs prédéterminées, voire même à un arrêt de la dilution ou du mélange. La régulation des taux de dilution ou de mélange peut de l’autre côté consister en une augmentation des taux de dilution ou de mélange lorsque la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides [ESA/OXA] est supérieure à une valeur seuil prédéterminée ou en dehors d’une plage de valeurs prédéterminées ou peut consister en une reprise de la dilution ou du mélange. Procédé d’estimation de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides dans une ressource en eau à potabiliser comprenant la mise en œuvre par des moyens de traitement de données (21) d’un client (2) des étapes suivantes : (a) obtention d’une teneur en nitrates de l’eau à potabiliser de ladite ressource ; (b) calcul de la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides par application d’un modèle de prédiction à au moins la teneur en nitrates obtenue. Procédé selon la revendication 1 dans laquelle la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides est la teneur en métabolites ESA/OXA. Procédé selon la revendication 2 dans laquelle la teneur en métabolites ESA/OXA comprend la teneur en métolachlore ESA et/ou en flufénacet ESA. Procédé selon l’une des revendications 2 et 3, dans laquelle la teneur en métabolites ESA/OXA est la teneur totale en différents métabolites ESA/OXA de chloroacétamides. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel ledit modèle de prédiction prend en entrée un vecteur de paramètres descriptifs de ladite ressource en eau à potabiliser comprenant au moins la teneur en nitrates obtenue. Procédé selon la revendication 5, dans lequel ledit vecteur de paramètres descriptifs de ladite ressource en eau à potabiliser comprend en outre au moins un paramètre de pluviométrie, de température et/ou de débits de la ressource. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant une étape (a0) d’apprentissage, par des moyens de traitement de données (11) d’un serveur (1), des paramètres dudit modèle de prédiction à partir d’une base d’apprentissage de couples d’une teneur en nitrates de l’eau à potabiliser d’une ressource et d’une valeur de référence de ladite teneur en pesticides ou métabolites de pesticides de cette ressource. Procédé selon la revendication 7 dans laquelle l’étape (a0) comprend la construction de la base d’apprentissage de la manière suivante : (i) prélèvement de plusieurs échantillons d’eau à potabiliser ; (ii) mesure au moins de la teneur en nitrates et en pesticides ou métabolites de pesticides dans lesdits échantillons. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel l’étape (b) comprend la sélection d’un modèle de prédiction parmi plusieurs modèles de prédiction possibles, en fonction de la ressource en eau, le modèle appliqué étant ledit modèle sélectionné. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans laquelle l’étape (a) comprend la mesure en ligne de la teneur en nitrates réalisée au moyen d’un analyseur. Utilisation du procédé d’estimation de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides dans une ressource en eau à potabiliser telle que définie selon l’une des revendications précédentes pour optimiser le traitement des pesticides ou métabolites de pesticides dans les eaux à potabiliser, de préférence au moyen de charbon actif. Procédé de traitement des pesticides ou métabolites de pesticides dans une ressource en eau à potabiliser au moyen d’au moins une technique de traitement comprenant les étapes suivantes : (A) mise en œuvre du procédé d’estimation de la teneur en pesticides ou métabolites de pesticides dans ladite ressource en eau à potabiliser selon l’une des revendications 1 à 10 ; (B) régulation de ladite technique de traitement en fonction de la teneur estimée en pesticides ou métabolites de pesticides. Procédé selon la revendication 12 dans laquelle ladite technique de traitement est au charbon actif, et une dose en charbon actif (CAP ou CAG) et/ou un renouvellement de filtres CAG est régulé à l’étape (B). Procédé selon l’une des revendications 12 et 13 dans laquelle ladite technique de traitement est la dilution et un taux de mélange est régulé à l’étape (B).