Prévenir la pollution en prédisant le niveau d’eau dans le réseau Scottish Water
Découvrez comment Atos intègre en temps réel 4 000 capteurs à des outils de visualisation et des systèmes d’alerte
En bref
Résultats
- Anticipation des incidents grâce à la détection des blocages jusqu’à plusieurs semaines à l’avance
- Validation et nettoyage continus de la donnée évitant les fausses alertes dues à des erreurs de capteurs
- Adaptation du modèle pour fournir des données supplémentaires en cas de données manquantes
- Réduction du temps de détection d’un bouchon : moins d’une journée entre sa formation et sa détection
Le nombre de parties prenantes ainsi que la complexité et l’ampleur des processus existants au sein de notre organisation nécessitent un haut degré de consultation et de collaboration entre les équipes. Non seulement Atos a dirigé avec succès ce projet de bout en bout, mais a également travaillé en étroite collaboration avec nos équipes et partenaires pour lancer la phase pilote en six mois seulement.
Ally Gorst, Product Owner chez Scottish Water
Enjeux
Pour prévenir les débordements et minimiser les dommages pour les habitations lors de fortes pluies notamment, Scottish Water doit anticiper les moments critiques afin d’éviter une pollution significative des rivières et des côtes.
Solution
Atos a mis en œuvre une solution innovante pour la surveillance en temps réel des niveaux d’eau, s’appuyant sur des capteurs IoT capables d’envoyer des alertes instantanées en cas de débordement.
Cette approche est renforcée par une stratégie proactive intégrant des techniques de Machine Learning, permettant de prédire les niveaux d’eau en fonction des précipitations prévues et de détecter les éventuels blocages dans les réseaux.
Atos a répondu aux principaux défis auxquels ce projet était confronté en améliorant la gestion des erreurs de mesure des capteurs, ainsi que l’industrialisation des modèles prédictifs pour garantir leur application à l’échelle nationale, à travers un réseau de plus de 4000 capteurs déployés.
Bénéfices métier
- Anticiper les incidents sur son réseau en recevant des alertes pertinentes permettant de missionner des techniciens sur le seulement lorsque c’est nécessaire.
- Optimiser le modèle de prédiction des innondations
- Mieux alerter les populations en amont et donc éviter des débordements, qu’ils concernent des logements ou des locaux d’entreprises.
- Assurer une maintenance sur le long terme avec la présence d’équipes d’analystes en interne
Pourquoi Atos ?
Atos dispose de toute la chaine de compétences requise (industrialisation, gestion du Machine Learning, nettoyage de la donnée, visualisation- graphiques et tableaux de bord) ainsi que d’une forte expertise métier en interne, notamment la compréhension des données hydrologiques et météorologiques pour créer des modèles robustes.