# Vers une approche hybride combinant Intégration de données et IA pour la reconstitution d'un réseau d'adduction d'eau potable

Jacques Aimé Razafindragy, Vincent Armant, Lalaina Fanomezantsoa, Jean-Christophe Desconnets, Eric Delaitre, Aimé Richard Hajalaina, Hasina Rakotonirainy, Thérèse Libourel

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Jacques Aimé Razafindragy, Vincent Armant, Lalaina Fanomezantsoa, Jean-Christophe Desconnets, Eric Delaitre, et al.. Vers une approche hybride combinant Intégration de données et IA pour la reconstitution d'un réseau d'adduction d'eau potable. RJCIA 2025 - 23es Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle, Plate-Forme Intelligence Artificielle, Jun 2025, Dijon, France. pp.42-43. hal-05192729

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Submitted on 30 Jul 2025

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# Vers une approche hybride combinant Intégration de données et IA pour la reconstitution d'un réseau d'adduction d'eau potable

Jacques Aimé RAZAFINDRAGY¹, Vincent ARMANT², Lalaina FANOMEZANTSOA¹, Jean-Christophe DESCONNETS², Eric DELAITRE², Aimé Richard HAJALALAINA¹, Hasina RAKOTONIRAINY¹, Thérèse LIBOUREL²,³

¹ Projet MADATLAS, Université de Fianarantsoa, Madagascar

² UMR 228, ESPACE-DEV, IRD, France

³ Université de Montpellier, France

## Résumé

Permettre le suivi de la distribution d'eau potable afin d'identifier les localisations de fuites, de branchements sauvages sur le réseau d'adduction est un enjeu majeur, spécialement dans la région Haute Matsiatra (Madagascar) où plusieurs mesures visant à la rationalisation de la distribution de l'eau sont décidées de façon saisonnière. Du fait de l'existence très ancienne et de la mise à jour continue du réseau d'adduction, la description de ce dernier est souvent incomplète et parfois erronée. Afin de permettre le suivi de la distribution d'eau (un des enjeux du projet MADATLAS co-porté par l'unité ESPACE-DEV), le premier objectif est de pouvoir reconstruire le graphe du réseau de distribution à partir des données parfois imprécises et incomplètes existantes. Dans ce contexte, nous envisageons différentes pistes qui nous permettront de vérifier la localisation du réseau réel.

## Mots-clés

Gestion de la distribution d'eau potable, intégration de données hétérogènes, traitement des incertitudes.

## Abstract

Monitoring the drinking water distribution network to anticipate unserved areas during periods of drought and potentially identify locations of leaks or unauthorized connections is a major challenge, especially in the Haute Matsiatra region (Madagascar), where a number of measures aimed at rationalising water distribution are decided on a seasonal basis. Because the water supply network has existed for a very long time and is constantly being updated, its description is often incomplete and sometimes erroneous. In order to monitor water distribution (one of the challenges of the MADATLAS project co-led by ESPACE-DEV), the first objective is to rebuild the graph of the distribution network from the existing erroneous and incomplete data. In this context, we are looking at various approaches that will enable us to verify the location of the actual network.

## Keywords

Drinking water supply, spatial data heterogeneous, integration, treatment of uncertainties.

## 1 Introduction

L'eau est une ressource primordiale dans tout domaine d'activités. Assurer une gestion durable de cette ressource est l'un des objectifs du projet MADATLAS qui envisage la mise en place d'un observatoire de l'eau à Madagascar. Dans le territoire de la région de Haute Matsiatra à Madagascar, la gestion du réseau d'adduction d'eau potable est confiée à plusieurs structures. Chacune maintient son propre système d'information lui permettant de gérer la distribution de l'eau. Afin de permettre le suivi de la distribution d'eau potable à travers différentes limites administratives (quartiers, communes, régions...), il est essentiel de pouvoir intégrer et combiner les données en provenance des différents gestionnaires.

## 2 Contexte

**Enjeu.** La reconstruction spatiale du réseau d'adduction d'eau potable devrait permettre d'assurer un meilleur suivi de la distribution d'eau potable et d'alerter sur le risque de périodes de pénurie dans la région Haute Matsiatra à Madagascar. Le premier objectif répondant à ce défi est la reconstruction de la structure et de la localisation des ouvrages du réseau d'adduction d'eau potable. Répondre à ce challenge permettra de pouvoir exploiter efficacement un système d'information géographique harmonisé intégrant les données de différents acteurs.

**Problématique.** Le principal obstacle à la reconstruction spatiale du réseau d'adduction d'eau potable est l'hétérogénéité des données multi-sources et multi-formes. Dans la Figure 1 nous illustrons les différentes sources de données permettant de reconstruire le réseau d'adduction dans la région Haute Matsiatra. Dans la zone urbaine de Fianarantsoa, le gestionnaire du réseau d'eau est l'entreprise publique JIRAMA. La cartographie du réseau urbain présente de nombreuses imprécisions et informations manquantes, la localisation des conduits est approximative et de nombreux nœuds et canalisations ne sont pas connectés. De plus, cette carte n'est pas à jour et elle recense des canalisations anciennes ne servant plus à acheminer l'eau. Toujours dans la zone urbaine de Fianarantsoa, les éléments de mise
<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Sources de données hétérogènes et approche envisagée pour la reconstruction du réseau d'adduction</figcaption></figure>

à jour du réseau proviennent du programme EAURIZON, en charge de mettre à jour les infrastructures et par conséquent la carte du réseau d'adduction. En zone rurale, c'est le programme EAURIZON qui, par l'intermédiaire de gestionnaires publics ou privés, collecte les informations des réseaux dans les villages.

**Challenges.** Le premier challenge auquel s'adressera notre approche est celui de pouvoir intégrer les données hétérogènes et multi-sources mises à disposition par les différents gestionnaires en charge du réseau d'adduction. L'approche d'intégration de données seule ne suffira pas à compléter et corriger les données précises et incomplètes sur la structure spatiale des réseaux d'adduction. Le second challenge consistera à étendre l'approche d'intégration de données par une approche statistique. Cette approche statistique s'appuiera sur des informations indirectes telles que celles issues du réseau routier pour compléter la reconstruction du réseau d'adduction.

## 3 Travaux en cours

Les données collectées par les deux acteurs principaux (JIRAMA, EAURIZON) n'identifient pas de la même façon les ouvrages de traitement et les appareillages dont ils ont la charge. De même, ils ne localisent pas ouvrages et appareillages en question avec le même référentiel. L'entreprise JIRAMA utilise le système de référentiel géographique EPSG 29702 : Tananarive (Paris)/Laborde Grid approximation pour localiser les ouvrages et les associer à un toponyme (nom de quartier, ...). Le programme EAURIZON, de son côté, utilise le système de référencement géographique EPSG 4326 : WGS 84, mais ne localise pas ses ouvrages à l'aide de toponymes.

**Un modèle spatial harmonisé intégrant des données multi-sources.** Dans le contexte des systèmes d'information du domaine de l'eau potable, la commission de validation des données pour l'information spatialisée (COVADIS) [3] propose un standard de description des données

pour les Réseaux d'Adduction d'Eau Potable et Assainissement (RAEPA). Ce standard présente la recommandation du cadre technique minimal pour l'échange de données descriptives du fonctionnement de ces réseaux. L'ontologie proposée par [1] et les recommandations COVADIS ont été conçues pour décrire les différents éléments et le fonctionnement des réseaux d'adduction et de traitement des eaux. Cependant, elles n'ont pas été conçues pour permettre le suivi de la distribution ou de la production d'eau potable. Afin d'harmoniser les données en provenance de différents gestionnaires, nous nous appuyons sur le modèle harmonisé présenté en Figure 2. Ce modèle s'inspire de la représentation issue du modèle COVADIS [3] mais diffère de ce dernier dans la représentation des concepts de réseaux et de canalisations. Dans le modèle présenté Figure 2, un réseau est une collection de conduits. Chaque conduit est délimité par deux extrémités représentant chacune un nœud. Un nœud est un élément du réseau ayant a minima une position géographique et se localise dans une limite administrative. Une canalisation, c.à.d., une suite de conduits connectés en ligne) est une spécialisation d'un réseau. Un ouvrage, comme par exemple un point de captage, une station de traitement, un réservoir ou encore un point de distribution, est un nœud localisé dans une limite administrative et produisant un type d'eau (brute, traitée, stockée, distribuée). Un appareillage comme par exemple une connexion en T entre des conduits est aussi un nœud localisé permettant d'interconnecter des canalisations.

## 4 Perspectives

L'intégration et l'harmonisation de la structure spatiale du réseau d'adduction en provenance des différents gestionnaires ne suffisent pas. L'hétérogénéité des données collectées par JIRAMA et EAURIZON entraîne des incohérences qui compromettent l'analyse du suivi de l'adduction d'eau potable. L'un des défis majeurs réside dans la gestion de l'incertitude des données. Cette incertitude est due
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Modèle du réseau d’adduction</figcaption></figure>

à plusieurs facteurs : erreurs de mesure, hétérogénéité des sources de données, incohérences de saisie, lacunes spatiales et temporelles, et conditions environnementales fluctuantes. Dans le contexte de la reconstruction spatiale du réseau d'adduction, le défi est de corriger la localisation incomplète, et parfois erronée, des ouvrages afin de pouvoir reconnecter les conduits qui apparaissent anormalement déconnectés. Pour répondre à ce défi, nous partons de l'hypothèse que le réseau d'adduction est à proximité du réseau routier. Cette hypothèse repose sur le fait que, pour maintenir des canalisations d'eau, les équipes d'intervention doivent y accéder. Ainsi, nous comptons appuyer notre approche sur la localisation du réseau routier comme par exemple la description du réseau issue d'Open Street Map (OSM) ou encore les images satellites (c.f., Figure 1). Les données issues d'Open Street Map sont des données issues de collectes participatives. Ces données, bien que souvent représentatives du réseau de routes existantes, sont parfois incomplètes et non mises à jour.

**Modélisation de l'incertitude spatiale et temporelle.** Les données spatiales et temporelles relatives au réseau d'adduction d'eau sont souvent sujettes à des variations dues aux méthodes de collecte et aux écarts entre différents référentiels géographiques [4]. Pour quantifier ces incertitudes, nous investiguerons :

- Les réseaux bayésiens : qui modélisent les relations probabilistes entre différentes variables (ex. : localisation des infrastructures, volumes d'eau consommés).

- Les modèles de logique floue : permettant de représenter des informations incertaines ou incomplètes en assignant des degrés de confiance aux données spatiales et temporelles. Ces techniques nous permettront d'attribuer des marges d'incertitude aux valeurs collectées et d'améliorer la robustesse des analyses sur la distribution de l'eau potable.

**Détection et correction des erreurs dans les bases de données.** Nous comptons nous appuyer sur le tracé de routes disponible dans OSM et mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique pour compléter les éventuelles routes manquantes à partir d'images satellites. Nous disposons d'images satellites Sentinel-2 à 10 mètres de ré-

solution. La segmentation sémantique sera réalisée via un modèle U-Net (architecture CNN), spécialisé dans l'extraktion des réseaux routiers. Les résultats seront ensuite affinés par un post-traitement incluant les opérations morphologiques pour corriger les artefacts et la vectorisation pour générer des tracés exploitables [5]. Pour la correcction des erreurs, nous utiliserons des modèles bayésiens qui permettent d'évaluer l'incertitude des détections, complétés par des algorithmes d'imputation k plus proches voisins (k-NN) pour reconstruire les segments manquants et des règles topologiques pour garantir la cohérence du réseau [2]. Cette approche permet d'identifier et de corriger les discordances cartographiques, tout en préservant la structure du réseau.

## Références

[1] Yassine Belghaddar, Abderrahmane Seriai, Ahlame Begdouri, Carole Delenne, Nanee Chahinian, Bachar Rima, and Mustapha Derras. Towards a generic fusion framework for underground networks involving model-driven engineering domain. *International Journal of Information Science and Technology*, 6(2):8–19, 2022.

[2] BILAL BOUDJEHEM. Le traitement des données manquantes dans le «big data» médical. ., 2022.

[3] Covadis. Standard de données réseaux d'aep et d'assainissement, 2019.

[4] Aarthi Aishwarya Devendran and Gnanappazham Lakshmanan. A review on accuracy and uncertainty of spatial data and analyses with special reference to urban and hydrological modelling. *ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 09–12 December 2014, Hyderabad, India*, 2:171–178, 2014.

[5] T Keijzer, Aafke Schipper, J Meijer, and W Nijland. Detecting roads from space : testing the potential of sentinel-1 sar imagery and deep learning for automated road mapping. *PBL Netherlands Environmental Assessment Agency*, 1(4417):1–46, 2022.