FR 3163181 A1 20251212 FR 2406189 A 20240611 Procédé et système de prévision de niveaux de nappes d’eaux souterraines à cinétique rapide mettant en œuvre des modèles d’intelligence artificielle, afin d’anticiper l’occurrence d’inondations par remontées desdites nappes. L’invention consiste essentiellement en un procédé de prévision des niveaux d’une ou plusieurs nappes d’eau souterraine à cinétique rapide dans une zone géographique déterminée qui couple l’utilisation d’un modèle semi-physique (préexistant) de prévision selon le brevet FR3082939B1, à deux modèles par intelligence artificielle à différents pas de temps et horizons de prévision (Hz1, Hz2). Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Procédé et système de prévision de niveaux de nappes d’eaux souterraines à cinétique rapide, afin d’anticiper l’occurrence d’inondations par remontées desdites nappes. La présente invention concerne le domaine de la prévision des niveaux de nappes d’eaux souterraines. Elle concerne plus spécifiquement les nappes à cinétiques rapides, en vue d’anticiper l’occurrence d’inondations dans des zones sensibles au phénomène dit de remontée de nappes. Le risque d’inondation par remontée de nappe est présent dans les secteurs où les eaux souterraines sont très réactives aux précipitations (en termes de délai et d’amplitude de battement de nappe). Dans ces secteurs, les remontées de nappe peuvent atteindre plusieurs dizaines de mètres en moins de 24 heures. Ce type de phénomène est par conséquent très rapide et peut entrainer l’inondation d’ouvrage enterrés ou exercer des sous-pressions sur les fondations de certains ouvrages. L’invention vise donc à anticiper l’occurrence de ce type de phénomène en proposant une prévision des niveaux de nappes à court voire très court terme à une échelle géographique locale. Plus précisément, l’invention vise à pouvoir prévoir plus précisément les niveaux atteints par une nappe dans un horizon de 6 à 24h et ainsi d’améliorer la prise de décision (alerte et gestion de crise) en cas de risque supposé ou en cours. Dans le domaine de la prévision des remontées de nappes, des méthodes ont déjà été proposées. On peut classer ces méthodes en deux catégories, l’une étant basée sur des modèles fondés sur l’historique météorologique, l’autre étant basée sur des modèles fondés sur l’élaboration de scenarii prévisionnels. Dans la première catégorie, on pourra se référer à la demande de brevet US2005/038763 qui propose une méthode de prévision des niveaux de nappe, basée sur l’historique des observations des conditions météorologiques et des niveaux de nappe, et d’un traitement statistique de ces données historiques. Cette méthode consiste à réaliser des prévisions à partir de tendances statistiques définies sur la base des données passées. Les prévisions visées sont à long terme, typiquement de plusieurs mois à plusieurs années, dans un contexte de changement climatique mais n’est pas adaptée aux prévisions à très court terme, de quelques heures à quelques jours. Ainsi, cette méthode concerne les nappes à cinétique lente, comme les nappes alluviales, mais n’est pas adaptée aux nappes à cinétique rapide, de type karstique par exemple. En ce qui concerne la deuxième catégorie, la publication [1] décrit un outil d’aide à la décision qui vise à prévoir les niveaux de nappe et les débits de rivière à l’échelle du territoire français, en utilisant des scénarii météorologiques hypothétiques. Ici encore, les prévisions visées sont à long terme, typiquement plusieurs mois, et concernent les nappes à cinétique lente, mais ne sont pas adaptées aux nappes à cinétique rapide. La demanderesse a proposé dans le brevet FR3082939B1 une méthode et un système de prévision de niveaux de nappes d’eaux souterraines à cinétique rapide (présentant une forte réactivité aux précipitations), qui permettent de faire des prévisions à court terme, typiquement de 1 à 4 ou 5 jours, et de surcroît à une échelle locale. Cette méthode met en œuvre un modèle de simulation numérique, semi-physique, dit « modèle pluie-niveau » tel que décrit dans [2], préalablement calé manuellement par un opérateur sur des données historiques. Les paramètres de calage étant obtenus par itération, ils peuvent être différents d’un opérateur à l’autre, conduire à des prévisions sensiblement différentes, et ne pas correspondre à une exigence optimale. Par ailleurs, le modèle semi-physique ne permet pas de restituer correctement les niveaux intermédiaires, c’est-à-dire de moyennes/hautes eaux, qui constituent des indicateurs utiles lors de la prévision de niveaux de crues imminentes. Dans certaines situations, ces incertitudes peuvent conduire à des prises de décision inadaptées résultant d’une sous-estimation ou d’une surestimation du risque d’inondation réellement observé. Bon nombre d’autres solutions de prévisions pour les nappes à cinétique rapide ont été avancées dans la littérature, en particulier dans les brevets. Parmi ceux-ci, on peut citer US7254564B1, CN117172131A, et CN114022305 qui se rapportent à des solutions de prévision de niveaux de nappes d’eau qui mettent en œuvre des modèles de réseaux de neurones artificiels. L’inconvénient majeur de ces solutions est l’absence de démonstrations précises et de détails sur le type d’aquifère, sa cinétique, les pas de temps et horizons de prévision concernés, qui ne permet pas d’estimer l’applicabilité de ces méthodes sur un aquifère complexe sujet aux remontées de nappes à cinétique rapide comme les karsts ou aquifères fissurés. De plus, certaines des solutions selon les brevets sont appliquées à des données présentant des dynamiques très différentes (niveaux en mines, conduites ou débit à la source). Les modèles sont donc non transposables directement aux niveaux de nappes d’un aquifère complexe. Il existe donc un besoin d’améliorer la prévision des niveaux de nappes d’un aquifère, même complexe, pour des horizons inférieurs ou égaux à 24h, en s’affranchissant du biais de l’opérateur humain qui fait la calibration du modèle et, autant que possible, des prévisions de pluies qui sont souvent la principale source d’incertitude ou d’erreur, de manière à mieux contraindre les dispositions à prendre en cas de crise, tout en disposant d’un délai suffisant pour prévenir et permettre l’intervention des personnels compétents. Le but de l’invention est de répondre au moins en partie à ce besoin. Pour ce faire, l’invention concerne, sous l’un de ses aspects, un procédé de prévision des niveaux d’une ou plusieurs nappes d’eau souterraine à cinétique rapide dans une zone géographique déterminée comportant les étapes suivantes : a/ acquisition en temps réel, de données de niveau(x) piézométrique(s) au sein de la zone déterminée ; b/ acquisition en temps réel, de données météorologiques au moyen d’une ou plusieurs stations météorologiques au sein de la zone déterminée ; c/ calage d’un modèle de simulation numérique, dit « modèle pluie-niveau », adapté aux nappes à cinétique rapide, pour déterminer des niveaux de la nappe dans la zone déterminée, à partir des données acquises aux étapes a/ et b/ ; d/ réalisation d’une simulation numérique du modèle pluie-niveau calé selon l’étape c/, de sorte à obtenir une prévision du(des) niveau(x) de la (des) nappe(s) dans la zone déterminée à un horizon de temps donné (Hzo) ; e/ comparaison du(des) niveau(x) de nappes (H0) avec un seuil d’alerte (S), et - si pas de dépassement du seuil d’alerte à l’étape e/, alors réitération des étapes a/ à d/; - si dépassement du seuil d’alerte à l’étape e/, alors : f1/ réitération des étapes a/ et b/ avec un pas de temps k1 ; f2/ conception d’un modèle d’un premier réseau de neurones artificiels (RNA) à partir des données acquises à l’étape f1/ avec le pas de temps k1 ; f3/ réalisation d’une simulation numérique du modèle du premier réseau de neurones artificiels selon l’étape f2/, de sorte à obtenir une prévision du(des) niveau(x) de la (des) nappe(s) dans la zone déterminée à un horizon de temps donné (Hz1) inférieur à l’horizon de temps donné (Hzo) de l’étape d/ ; f4/ comparaison du(des) niveau(x) de nappes (H1) avec un seuil d’alerte (S), et - si pas de dépassement du seuil d’alerte à l’étape f4/, alors réitération des étapes a/ à d/ ; - si dépassement du seuil d’alerte à l’étape f4/, alors : g1/ réitération des étapes a/ et b/ avec un pas de temps k2 ; g2/ conception d’un modèle d’un deuxième réseau de neurones artificiels (RNA) à partir des données acquises à l’étape g1/ avec le pas de temps k2 ; g3/ réalisation d’une simulation numérique du modèle du deuxième réseau de neurones artificiels selon l’étape g2/, de sorte à obtenir une prévision du(des) niveau(x) de la (des) nappe(s) dans la zone déterminée à un horizon de temps donné (Hz2) inférieur à l’horizon de temps donné (Hz1) de l’étape f3/ ; g4/ comparaison du(des) niveau(x) de nappes (H2) avec un seuil d’alerte (S), et - si pas de dépassement du seuil d’alerte à l’étape g4/, alors réitération des étapes a/ à d/ ; - si dépassement du seuil d’alerte à l’étape g4/, alors déclenchement d’une alarme et/ou de mise en œuvre de moyens actifs de pompage. Par « calage », on entend le sens technologique usuel, à savoir un ajustement des valeurs numériques attribuées aux paramètres du modèle pluie-niveau, afin que les valeurs calculées d’un niveau de nappe soient aussi proches que possible des valeurs observées de ce niveau à un instant t. L’invention consiste donc essentiellement en un procédé de prévision des niveaux d’une ou plusieurs nappes d’eau souterraine à cinétique rapide dans une zone géographique déterminée qui couple l’utilisation d’un modèle semi-physique (préexistant) de prévision selon le brevet FR3082939B1, à deux modèles par intelligence artificielle à différents pas de temps et horizons de prévision (Hz1, Hz2). Les avantages de la solution sont nombreux parmi lesquels on peut citer: - s’affranchir des incertitudes associées au modèle semi-physique actuellement retenu dans le brevet FR3082939B1, notamment lié au choix des paramètres pendant le calage manuel qui peut différer sensiblement selon l’opérateur et entrainer un biais dans les sorties calculées ; - améliorer la précision des niveaux obtenus pour chaque horizon de prévision en utilisant deux modèles de réseaux de neurones artificiels, préalablement optimisés sur toute la base de données passées, avec un critère objectif, et pour chaque horizon visé ; - bénéficier d’une prévision à horizon court (Hz2) qui n’utilise ni la prévision de pluie, qui constitue généralement la principale source d’incertitude pour ce type de prévision, ni aucun scenario hypothétique sur les pluies, comme l’hypothèse de pluie constante. Les niveaux de nappes obtenus par le procédé selon l’invention sont ainsi plus précis et plus robustes que l’art antérieur: ils permettent d’améliorer la prise de décision en cas de risque supposé ou avéré de remontée de nappe. Autrement dit, grâce à l’invention, on peut prévoir plus précisément les niveaux atteints par une nappe à un horizon de 6 à 24h et ainsi améliorer la prise de décision d’alerte et/ou de gestion de crise, en cas de risque identifié ou en cours. Au final, l’invention permet d’anticiper au mieux un risque de crue par remontée d’eau souterraines de type « éclair ». Avantageusement, le premier et/ou le deuxième réseau de neurones artificiels est(sont) un perceptron multicouche. Ce type de modèle présente des propriétés d’approximation universelle et de parcimonie qui sont avantageuses dans le cadre de l’invention. Avantageusement encore, l’étape f2/ est réalisée avec prévision de pluie, l’étape g2/ étant réalisée sans prévision de pluie. De préférence, le temps réel des étapes a/ et b/ est inférieur à 1 heure, de préférence encore compris entre 10 et 30 minutes. De préférence encore, le pas de temps k1 est égal à 24 heures. De préférence encore, l’horizon de temps k1 est compris entre 12 et 24h. De préférence encore, le pas de temps k2 est égal à 1 heure. De préférence encore, l’horizon de temps k2 est compris entre 6 et 12h. Selon un mode de réalisation avantageux, les données piézométriques et météorologiques sont envoyées par télétransmission à un serveur central dans lequel les modèles numériques sont hébergés. L’invention concerne également un système de mise en œuvre du procédé qui vient d’être décrit, comprenant : - un serveur central hébergeant les données et modèles numériques et de réseaux de neurones artificiels (RNA); - un ou plusieurs piézomètres équipés d’un capteur de pression dans la zone géographique déterminée ; - une ou plusieurs stations météorologiques agencée(s) dans la zone géographique déterminée ; dans lequel le(s) piézomètre(s) et la(les) station(s) météorologique(s) sont reliés au serveur central afin de transmettre leurs données de mesure en temps réel. Selon une variante avantageuse, le(s) piézomètre(s) et la(les) station(s) météorologique(s) sont munis d’émetteurs de télétransmission pour transmettre en temps réel les données au serveur central. Selon un mode de réalisation avantageux, le système comprend une alarme et/ou des moyens actifs de pompage, dont l’unité de commande est reliée au serveur central. L’invention concerne également l’utilisation du procédé décrit précédemment et/ou du système décrit précédemment, pour l’aide à la décision opérationnelle en situation de crise liée à une remontée de la ou des nappes d’eau souterraine à cinétique rapide, notamment d’aquifère karstique et fissuré. D’autres avantages et caractéristiques de l’invention ressortiront mieux à la lecture de la description détaillée d’exemples de mise en œuvre de l’invention faite à titre illustratif et non limitatif en référence aux figures suivantes. FIG. 1 la FIG. 1 est un organigramme de la méthode de prévision des nappes selon l’invention. FIG. 2 la FIG. 2 illustre l’architecture d’un perceptron multicouche mis en œuvre en tant que réseau de neurones artificiels, dans le procédé selon l’invention. FIG. 3 la FIG. 3 illustre sous forme de courbes un exemple de chroniques respectivement des hauteurs de pluie et hauteurs de nappe mesurées ainsi que les hauteurs de nappes obtenues par la simulation selon l’invention et comparativement selon le brevet FR3082939B1, avec des prévisions de pluie à 24h identiques. FIG. 4 la FIG. 4 illustre sous forme de courbes un exemple de chroniques respectivement des hauteurs de pluie et hauteurs de nappe mesurées ainsi que les hauteurs de nappes obtenues par la simulation selon l’invention, au pas de temps horaire à 6h d’anticipation. Description détaillée La FIG. 1 illustre l’enchaînement des différentes étapes mises en œuvre dans la méthode de prévision de niveaux de nappes dans une zone locale, selon l’invention. Les hauteurs de nappe sont mesurées par des piézomètres dit de référence (forage conforme et représentatif du comportement hydrodynamique de la nappe suivie) implantés dans les secteurs jugés les plus sensibles au phénomène d’inondation par remontée de nappe. Ces piézomètres sont équipés d’un capteur de pression enregistrant les variations des hauteurs de nappe (au pas de temps adapté à la réactivité de la nappe, typiquement 30 minutes) ainsi que d’une station de télétransmission permettant d’enregistrer et de télétransmettre en temps réel les mesures. Par ailleurs, une ou plusieurs stations météorologiques locales permettent d’enregistrer en temps réel et au pas de temps 10 minutes, certains paramètres tels que la hauteur des précipitations, la température au sol et l’humidité relative météorologique qui sont nécessaires à la mise en œuvre de la méthode. La première étape de la méthode consiste donc à faire l’acquisition de données de mesures météorologiques et piézométriques issues des divers équipements précités, de leur appliquer un traitement (homogénéisation et correction), et de les stocker dans le système pour ensuite alimenter le modèle pluie-niveau. Le modèle pluie-niveau choisi est celui d’un modèle adapté aux nappes à cinétique rapide. Les inventeurs ont porté leur choix sur le modèle décrit dans la publication [2]. Ce modèle pluie/niveau permet de reconstituer les niveaux de nappe à cinétique rapide à partir des données météorologiques. La finalité de l’étape est de déterminer les paramètres de calage qui permettent de reconstituer au mieux les données piézométriques mesurées à partir des données météorologiques relevées. Le calage du modèle pluie/niveau est réalisé manuellement par l’opérateur, par itérations, tel que décrit dans [2]. On réalise alors une comparaison de H0 avec au moins un seuil d’alerte S. Ce seuil peut être déterminé en fonction de plusieurs paramètres intrinsèques à la zone locale, tels que la côte des fondations, des ouvrages enterrés, l’implantation et la disponibilité des dispositifs de pompage/drainage, … De préférence, cette étape de comparaison se fait à partir du plus haut des niveaux de nappe prévus. Dans ce fonctionnement, une prévision à 24h est établie chaque jour à minuit, jusqu’à trois jours d’anticipation (horizon de prévision Hz0), en prenant en compte des prévisions de pluies. Or, dans l’intervalle des 24h, il n’y a pas d’information apportée. Lorsque l’échéance de l’évènement pluvieux se rapproche, il est important pour le gestionnaire des enjeux d’avoir une information la plus fiable et la plus précise possible. Le fait de ne pouvoir actualiser les prévisions qu’une seule fois par jour est donc une limitation contraignante. Aussi afin d’améliorer les performances du modèle précédent, les inventeurs ont en outre mis en œuvre deux modèles complémentaires appliqués, de manière cumulative et séquentielle, en cas de dépassement du seuil S par la valeur H0 : - un premier modèle par réseau de neurones artificiels, appelé modèle IAJ, qui utilise les mesures piézométriques et météorologiques journalières pour calculer une prévision à un horizon Hz1 compris entre 12 et 24h, avec Hz1 - un deuxième modèle par réseau de neurones artificiels au pas de temps horaire, appelé modèle IAH, qui améliore la résolution temporelle des prévisions. Ce deuxième modèle par réseau de neurones artificiels, défini à l’horizon de prévision Hz2 compris entre 6h et 12h, avec Hz2 Au final, comme illustré à la FIG. 1 , en cas de dépassement du seuil par la valeur H2 du deuxième modèle, une alerte peut être envoyée. L’application cumulative et séquentielle des deux modèles IAJ et IAH, permet, en particulier, d’identifier les variables pertinentes pour la prévision de nappe(s). Ainsi, l’humidité d’un bassin d’eau est représentée, préalablement au déclenchement de l’évènement pluvieux grâce aux informations sur les pluies antécédentes, et les variables d’état du processus grâce aux hauteurs d’eau antécédentes. La complexité du modèle est réduite à son minimum grâce à l’application de la validation croisée. Les performances de généralisation sont évaluées grâce au score de validation croisée et à la représentation graphique des niveaux d’eau en fonction du temps, visualisé sur l’ensemble de test qui est l’évènement de crue le plus sévère de la base de données. Pour les deux modèles IAJ et IAH, les inventeurs ont choisi le perceptron multicouche (« Multilayer Perceptron » d’acronyme MLP en anglais) qui est un type de réseau neuronal artificiel organisé en plusieurs couches et dont toutes les entrées sont connectées à chacun des neurones d’une couche de neurones cachés jusqu’au neurone de sortie. L'information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie uniquement : il s'agit donc d'un réseau à propagation directe. Les neurones de la dernière couche sont les sorties du système global. L’architecture d’un perceptron multicouche, tel que mis en œuvre pour les deux modèles IAJ et IAH est schématisée à la FIG. 2 . Sur cette FIG. 2 , les neurones sont schématisés par des ronds et les variables d’entrées par des rectangles. Dans ce schéma, u k est un vecteur d’entrée correspondant aux variables exogènes soit les données météorologiques observées (précipitations, températures…) ; y p correspond à la variable de sortie, ici les niveaux de nappe ; w et r sont les fenêtres temporelles glissantes des séries temporelles; k correspond au temps discret ; h p est l’horizon de prévision. Les inventeurs ont choisi judicieusement ce modèle dans le cadre de l’avantage car il présente des propriétés d’approximation universelle et de parcimonie particulièrement avantageuses dans le cadre de l’invention. L’approximation universelle est la capacité des réseaux de neurones à approcher toute fonction non-linéaire différentiable à valeurs bornées : [3]. Cette propriété permet donc aux réseaux d’identifier et donc, de modéliser, des processus non-linéaires à l’image des comportements hydrodynamiques des aquifères complexes. La propriété de parcimonie signifie que les modèles neuronaux, dépendant de manière non-linéaire à leurs paramètres, sont plus parcimonieux qu’un approximateur donc le signal de sortie dépend linéairement de ces derniers : [4]. Dans le procédé selon l’invention, les modèles sont dirigés, c’est-à-dire que les variables observées du processus simulé sont utilisées en entrée : on fait une hypothèse de bruit d’état. Les méthodes de sélection des variables d’entrée et des hyperparamètres de structures des réseaux ainsi que les méthodes d’apprentissage, de généralisation et de régularisation utilisées ont déjà été présentées dans plusieurs études : [5],[6]. Ainsi, une fois les modèles par réseaux de neurones conçus aux horizons Hz1, avec prévision de pluie, et Hz2, sans prévision de pluie, avec les pas de temps adaptés, ils sont mis en œuvre de manière cumulative au modèle pluie-niveau précité et de manière séquentielle. On peut illustrer les améliorations de l’invention au moyen de tableaux d’indicateurs et de deux graphiques comme suit : la FIG. 3 présente la prévision effectuée par le modèle pluie-niveau comme selon le brevet FR3082939B1 pour toute la saison humide de 2019, ainsi que la prévision du modèle IAJ ; la FIG. 4 présente un zoom temporel sur le résultat de prévision du modèle IAH sur l’évènement le plus intense d’octobre-novembre 2019 (sans prévision de pluie), conjointement avec la prévision effectuée selon le brevet FR3082939B1 au pas de temps 24h avec la prévision de pluie. De la FIG. 3 , il apparait que la prévision du modèle IAJ est notablement meilleure que celle selon le brevet FR3082939B1 à plusieurs titres : - la montée de la crue est mieux reproduite par IAJ : elle est d’abord un peu en retard sur la montée observée, puis la croise et devient un peu en avance. - les maxima des pics sont très bien représentés par IAJ avec 2,7 m d’erreur au premier pic (4,7 m selon le brevet FR3082939B1) pour une remontée de la nappe de 37 m, soit 7% d’erreur (respectivement 13%). - les récessions sont très bien représentées par IAJ, contrairement à celle selon le brevet FR3082939B1. En revanche, le modèle selon le brevet FR3082939B1 tend à présenter des pics un peu plus synchrones avec ceux de la valeur observée que IAJ. La FIG. 4 illustre les résultats du modèle horaire de prévision à Hz2, sans prévision de pluie sur la montée du premier pic de l’automne 2019. Il ressort clairement de cette FIG. 4 que la prévision de IAH au pas de temps horaire et à l’horizon de prévision Hz2 est très bonne sur la remontée la plus importante de la saison humide de 2019. Cette prévision apporte donc un éclairage très pertinent au gestionnaire des installations critiques pour les échelles de temps infra journalières. On précise ici que les journées choisies bien que datant de novembre 2019, sont particulièrement significatives car au cours de cette période, il s’est produit un événement pluvieux exceptionnel dans la zone locale qui a entrainé la plus forte remontée de nappe jamais observée dans ladite zone. Par ailleurs, les indicateurs chiffrés permettent d’apprécier la qualité de la prévision sur l’ensemble de la base de données. Ces indicateurs sont mentionnés dans les tableaux 1 et 2 ci-dessous. [Tableau 1] : Modèle Nash Nash Pic Persistance Persistance Pic IAH, 6h 0,996 0,98 0,72 0,75 IAJ, 24h 0,97 0,91 0,71 0,76 Dans ce tableau 1, sont indiqués les scores de persistance et de Nash (coefficient de détermination) calculés sur l’ensemble de la base de données en validation croisée. Ces scores sont représentatifs de la performance de généralisation du modèle à des données inconnues de lui. Plus ces scores sont proches de 1, meilleurs ils sont. On note donc que les scores respectivement obtenus par les modèles d’IAH et d’IAJ sont très bons. [Tableau 2] : Modèle Nash Nash Pic Persistance Persistance Pic IAH, 6h 0,999 0,991 0,840 0,866 IAJ, 24h 0,97 0,89 0,51 0,49 Selon brevet FR3082939B1 0,62 - -22,98 - Dans ce tableau 1, sont indiqués les scores pour l’évènement de test représenté en FIG. 3 . On note que les scores d’IAH et d’IAJ sont très bons également et du même ordre de grandeur que les score de validation croisée ; ceci signifie que les performances visualisées en FIG. 4 sont généralisables au reste de la base de données. On note aussi en dernière ligne que les scores selon le brevet FR3082939B1 sont inférieurs à ceux des modèles IA mis en œuvre dans l’invention. Ainsi, la solution selon le brevet FR3082939B1 qui permet d’anticiper l’occurrence d’un évènement pluvieux dommageable pour des installations sensibles jusqu’à 3 jours d’anticipation, grâce aux prévisions de pluie, est très nettement améliorée par l’invention. Cette amélioration repose en particulier sur l’utilisation de deux nouveaux modèles par perceptron multicouche, IAJ et IAH, qui offre l’avantage de faire des prévisions plus précises du niveau piézométrique à des horizons compris entre 6 et 24h, en s’affranchissant pour le modèle IAH des prévisions de pluie. L’invention n’est pas limitée aux exemples qui viennent d’être décrits ; on peut notamment combiner entre elles des caractéristiques des exemples illustrés au sein de variantes non illustrées. D’autres variantes et modes de réalisation peuvent être envisagés sans pour autant sortir du cadre de l’invention. Liste des références citées [1]: H. Bessière, B. Mougin, Y. Vigier, J. Nicolas, S. Loigerot, 2017. “ MétéEau des nappes: a decision making tool to characterize in almost real-time groudwater quantitative state ”. Revue “Géologues” numéro 195 – Décembre 2017; [2]: K. Najib, H. Jourde, S. Pistre, 2008. “ A methodology for extreme groundwater surge predetermination in carbonate aquifers: Groundwater flood frequency analysis ”. [3]: Hornik K, Stinchcombe M, White H (1989) “ Multilayer feedforward networks are universal approximators ”. Neural Networks 2:359–366. https://doi.org/10.1016/0893-6080(89)90020-8 [4]: Barron AR (1993) “ Universal approximation bounds for superpositions of a sigmoidal function ”. IEEE Transactions on Information Theory 39:930– 945. https://doi.org/10.1109/18.256500 [5]: Kong A Siou, Line. Modélisation des crues de bassins karstiques par réseaux de neurones. Cas du bassin du Lez (Hérault). Montpellier : 2011. Université de Montpellier 2 : thèse de doctorat, Eaux continentales et Société, sous la direction de Pistre, Séverin. https://ged.scdi-montpellier.fr/florabium45//jsp/nnt.jsp?nnt=2011MON20070 [6]: Kong A Siou, L., Johannet, A., Valérie, B.E. et al. “ Optimization of the generalization capability for rainfall–runoff modeling by neural networks: the case of the Lez aquifer (southern France )”. Environ Earth Sci 65, 2365–2375 (2012). https://doi.org/10.1007/s12665-011-1450-9 Procédé de prévision des niveaux d’une ou plusieurs nappes d’eau souterraine à cinétique rapide dans une zone géographique déterminée comportant les étapes suivantes : a/ acquisition en temps réel, de données de niveau(x) piézométrique(s) au sein de la zone déterminée ; b/ acquisition en temps réel, de données météorologiques au moyen d’une ou plusieurs stations météorologiques au sein de la zone déterminée ; c/ calage d’un modèle de simulation numérique, dit « modèle pluie-niveau », adapté aux nappes à cinétique rapide, pour déterminer des niveaux de la nappe dans la zone déterminée, à partir des données acquises aux étapes a/ et b/ ; d/ réalisation d’une simulation numérique du modèle pluie-niveau calé selon l’étape c/, de sorte à obtenir une prévision du(des) niveau(x) de la (des) nappe(s) dans la zone déterminée à un horizon de temps donné (Hzo) ; e/ comparaison du(des) niveau(x) de nappes (H0) avec un seuil d’alerte (S), et si pas de dépassement du seuil d’alerte à l’étape e/, alors réitération des étapes a/ à d/ ; si dépassement du seuil d’alerte à l’étape e/, alors : f1/ réitération des étapes a/ et b/ avec un pas de temps k1; f2/ conception d’un modèle d’un premier réseau de neurones artificiels (RNA) à partir des données acquises à l’étape f1/ avec le pas de temps k1; f3/ réalisation d’une simulation numérique du modèle du premier réseau de neurones artificiels selon l’étape f2/, de sorte à obtenir une prévision du(des) niveau(x) de la (des) nappe(s) dans la zone déterminée à un horizon de temps donné (Hz1) inférieur à l’horizon de temps donné (Hzo) de l’étape d/; f4/ comparaison du(des) niveau(x) de nappes (H1) avec un seuil d’alerte (S), et si pas de dépassement du seuil d’alerte à l’étape f4/, alors réitération des étapes a/ à d/; si dépassement du seuil d’alerte à l’étape f4/, alors : g1/ réitération des étapes a/ et b/ avec un pas de temps k2 ; g2/ conception d’un modèle d’un deuxième réseau de neurones artificiels (RNA) à partir des données acquises à l’étape g1/ avec le pas de temps k2 ; g3/ réalisation d’une simulation numérique du modèle du deuxième réseau de neurones artificiels selon l’étape g2/, de sorte à obtenir une prévision du(des) niveau(x) de la (des) nappe(s) dans la zone déterminée à un horizon de temps donné (Hz2) inférieur à l’horizon de temps donné (Hz1) de l’étape f3/ ; g4/ comparaison du(des) niveau(x) de nappes (H2) avec un seuil d’alerte (S), et si pas de dépassement du seuil d’alerte à l’étape g4/, alors réitération des étapes a/ à d/ ; si dépassement du seuil d’alerte à l’étape g4/, alors déclenchement d’une alarme et/ou de mise en œuvre de moyens actifs de pompage. Procédé selon la revendication 1, le premier et/ou le deuxième réseau de neurones artificiels étant un perceptron multicouche. Procédé selon la revendication 1 ou 2, l’étape f2/ étant réalisée avec prévision de pluie, l’étape g2/ étant réalisée sans prévision de pluie. Procédé selon l’une des revendications précédentes le temps réel d’acquisition des étapes a/ et b/ étant inférieur à 1 heure, de préférence compris entre 10 et 30 minutes. Procédé selon l’une des revendications précédentes, le pas de temps k1 étant égal à 24 heures. Procédé selon l’une des revendications précédentes, l’horizon de temps Hz1 étant compris entre 12 et 24h. Procédé selon l’une des revendications précédentes, le pas de temps k2 étant égal à 1 heure. Procédé selon l’une des revendications précédentes, l’horizon de temps Hz2 étant compris entre 6 et 12h. Procédé selon l’une des revendications précédentes, les données piézométriques et météorologiques étant envoyées par télétransmission à un serveur central dans lequel les modèles numériques sont hébergés. Système de mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 9, comprenant: - un serveur central hébergeant les données et modèles numériques et de réseaux de neurones artificiels; - un ou plusieurs piézomètres équipés d’un capteur de pression dans la zone géographique déterminée ; - une ou plusieurs stations météorologiques agencée(s) dans la zone géographique déterminée ; dans lequel le(s) piézomètre(s) et la(les) station(s) météorologique(s) sont reliés au serveur central afin de transmettre leurs données de mesure en temps réel. Système selon la revendication 10, le(s) piézomètre(s) et la(les) station(s) météorologique(s) étant munis d’émetteurs de télétransmission pour transmettre en temps réel les données au serveur central. Système selon la revendication 10 ou 11, comprenant une alarme et/ou des moyens actifs de pompage, dont l’unité de commande est reliée au serveur central. Utilisation du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 et/ou du système selon l’une des revendications 10 à 12, pour l’aide à la décision opérationnelle en situation de crise liée à une remontée de la ou des nappes d’eau souterraine à cinétique rapide, notamment d’aquifère karstique et fissuré.