IA et dessalement à Dahra : l’axe eau-énergie

Le 13/12/2025, SONATRACH a lancé à Dahra (wilaya de Chlef) un chantier qui dit beaucoup plus qu’un simple « projet d’eau ». Une station de dessalement d’eau de mer, c’est aussi un projet d’énergie, d’exploitation industrielle, de résilience et de pilotage en temps réel. Et ça, en 2025, ça se gagne avec des données, des modèles… et de l’intelligence artificielle.

La future station de Dahra fait partie d’un programme national visant à renforcer la sécurité hydrique avec de grandes unités pouvant atteindre 300 000 m³/jour. Celle de Dahra doit alimenter plus de 3 millions d’habitants (Chlef, Médéa, Aïn Defla, Tissemsilt) sur un périmètre annoncé de 150 à 250 km. Ce niveau d’ambition change l’échelle des contraintes : consommation électrique, stabilité des équipements, gestion des membranes, qualité sanitaire, logistique de maintenance, et coordination avec les réseaux.

Dans cette série « Comment l’IA soutient le secteur de l’énergie et des hydrocarbures en Algérie », ce chantier est un exemple concret du nœud eau-énergie : une entreprise énergétique qui sécurise l’eau, et une infrastructure eau qui dépend fortement de l’énergie. L’IA sert justement à relier ces mondes sans gaspillage.

Dahra : un projet d’eau… qui se pilote comme un site énergétique

La réalité est simple : une station de dessalement performante se gère comme une installation industrielle critique. Débit, pression, salinité, turbidité, qualité d’eau produite, état des pompes, encrassement des membranes, consommation d’électricité, rejets… tout est mesuré, comparé, ajusté.

Dans le communiqué, deux points ressortent pour le secteur énergie/hydrocarbures en Algérie :

• Le projet est confié à ENGTP et supervisé par ADC, deux filiales du Groupe SONATRACH. Autrement dit : des compétences et des méthodes issues des grands travaux pétroliers s’appliquent à l’eau.
• L’objectif national annoncé vise 5,6 millions m³/jour d’eau dessalée d’ici 2030. C’est une trajectoire qui implique standardisation, industrialisation et optimisation — exactement le terrain de jeu de l’IA.

Là où beaucoup se trompent : ils pensent que l’IA, c’est « un tableau de bord ». Non. Dans ce type d’infrastructure, l’IA devient un moteur de décision : elle aide à anticiper, arbitrer et stabiliser.

Pourquoi le dessalement est énergivore (et donc optimisable)

Le dessalement, notamment par osmose inverse, reste dominé par la dépense énergétique (pompage haute pression, récupération d’énergie, prétraitement). À grande échelle, quelques points gagnés sur le rendement se traduisent vite en millions de dinars sur la durée, et en capacité électrique libérée pour d’autres usages.

L’IA peut agir à trois niveaux :

1. Optimisation en continu (réglages automatiques des paramètres de fonctionnement)
2. Prévision (anticipation des pics de demande, des variations de qualité d’eau brute, des risques d’encrassement)
3. Maintenance intelligente (détection précoce de dérives, planification des interventions)

Où l’IA apporte de la valeur dans une station de dessalement

L’IA est utile quand elle réduit l’incertitude et évite les décisions « à l’aveugle ». Une station comme Dahra produira des flux massifs de données (capteurs, SCADA, LIMS, historiques de maintenance, consommations). Bien exploitées, ces données permettent d’industrialiser de bonnes pratiques.

1) Réduire la consommation électrique sans rogner sur la qualité

Le meilleur point de départ est un indicateur que les opérationnels connaissent : la consommation spécifique (kWh par m³ produit). L’IA peut chercher le « meilleur compromis » entre :

• pression appliquée,
• taux de récupération,
• séquences de lavage,
• qualité de prétraitement,
• efficacité des dispositifs de récupération d’énergie.

Approches typiques :

• Modèles de régression (prévoir la consommation selon l’état de l’installation)
• Optimisation (recommander des consignes)
• Apprentissage par renforcement (tester virtuellement des stratégies de contrôle dans un environnement simulé)

Phrase utile à retenir : dans le dessalement, 1 % d’efficacité gagné tous les jours vaut mieux qu’un grand plan de réduction une fois par an.

2) Anticiper l’encrassement des membranes (fouling) avant la perte de performance

Le fouling est un coût invisible jusqu’au moment où il devient un problème : baisse de flux, hausse de pression, arrêts, lavages agressifs, membranes à remplacer. L’IA aide à basculer d’une maintenance « calendrier » vers une maintenance conditionnelle.

Concrètement, on peut :

• détecter des anomalies dans les signatures de pression/débit,
• relier les dérives à la turbidité et à la qualité d’eau brute,
• recommander le bon moment pour un CIP (clean-in-place) ou un ajustement de prétraitement.

Résultat attendu : moins d’arrêts non planifiés, plus de stabilité, et une durée de vie des membranes mieux maîtrisée.

3) Prévoir la demande et piloter le réseau sur 150–250 km

Le communiqué annonce une desserte de plusieurs wilayas sur un rayon 150 à 250 km. À cette échelle, la qualité du pilotage du réseau (stockage, pompage, pression, pertes) devient un sujet aussi important que la production.

L’IA peut construire des modèles de prévision multi-variables :

• consommation par zone (jour/nuit, jours fériés, saisonnalité),
• incidents réseau,
• disponibilité électrique,
• état des réservoirs.

Et surtout : elle aide à arbitrer. Quand l’électricité est contrainte, quand un tronçon de conduite est en maintenance, quand une commune a un pic de demande… on a besoin d’un plan optimal et défendable.

4) Sécurité industrielle et cybersécurité : le volet qu’on sous-estime

Une station de dessalement moderne est fortement automatisée. Cela signifie aussi : exposition à des risques OT (Operational Technology). L’IA peut servir à renforcer la détection d’incidents :

• comportements anormaux sur les automates,
• commandes incohérentes,
• variations suspectes de paramètres.

Dans le contexte énergie/hydrocarbures en Algérie, ces pratiques sont déjà connues sur des sites pétroliers et gaziers. Le pont est naturel : les mêmes méthodes d’analyse d’anomalies OT s’appliquent très bien à l’eau.

Le nœud eau-énergie : une opportunité stratégique pour l’Algérie

Le message clé derrière Dahra, c’est l’intégration : SONATRACH n’est pas seulement un producteur d’hydrocarbures, c’est aussi un acteur de l’infrastructure nationale via ses filiales et ses capacités de réalisation.

L’eau dessalée devient un actif de souveraineté

En visant 5,6 millions m³/jour d’ici 2030, l’Algérie mise sur une production d’eau moins dépendante des aléas climatiques. Pour que cette stratégie tienne, il faut :

• des coûts d’exploitation maîtrisés,
• une disponibilité élevée,
• une qualité constante,
• une montée en compétences rapide.

L’IA soutient ces quatre objectifs à la fois. Et j’insiste sur un point : la valeur de l’IA n’est pas seulement technique, elle est organisationnelle. Elle force à clarifier les données, standardiser les processus, et mesurer ce qui compte.

Former et capitaliser : l’IA comme accélérateur de compétences

Le communiqué parle de création d’emplois et de programmes de formation. C’est un point décisif : si chaque nouvelle station réapprend les mêmes leçons, on perd des années. Si on capitalise dans une plateforme data/IA, on peut répliquer :

• des bibliothèques de modèles (prévision, anomalies, optimisation),
• des standards de capteurs et de qualité de données,
• des « playbooks » opérationnels.

Autrement dit : l’IA aide à transformer des savoir-faire individuels en système industriel.

Passer du discours à l’exécution : un plan IA réaliste en 90 jours

Les projets IA échouent rarement par manque d’algorithmes. Ils échouent parce que les données sont dispersées, les responsabilités floues, et les opérationnels ne se reconnaissent pas dans le résultat.

Voici une approche pragmatique que je recommande sur une station de dessalement en construction (comme Dahra) ou en pré-exploitation.

Étape 1 : cadrer 3 cas d’usage avec un ROI lisible

Choisissez des cas d’usage qui parlent aux équipes :

1. Réduction de la consommation spécifique (kWh/m³)
2. Prédiction de fouling / optimisation des lavages
3. Détection d’anomalies pompes et haute pression

Chaque cas doit avoir un KPI, un propriétaire, et un horizon (ex. 12 semaines).

Étape 2 : organiser la donnée industrielle (sans usine à gaz)

Le minimum viable :

• un pipeline SCADA/historian vers un environnement analytique,
• un dictionnaire de données (capteurs, unités, fréquence),
• des règles de qualité (valeurs manquantes, outliers).

La règle : mieux vaut 30 signaux propres que 300 signaux bruités.

Étape 3 : livrer un outil utilisable, pas une démo

Un modèle IA doit aboutir à :

• une recommandation de consigne,
• une alerte priorisée,
• une explication (pourquoi on alerte),
• une traçabilité (qui a fait quoi, quand).

Si l’opérateur ne peut pas s’en servir à 03h00, ce n’est pas prêt.

Ce que Dahra annonce pour le secteur énergie et hydrocarbures en Algérie

Le chantier de Dahra illustre une évolution nette : le secteur énergie ne peut plus se penser sans l’eau, et l’eau ne peut plus se développer sans une stratégie énergétique solide. Dans ce couplage, l’intelligence artificielle n’est pas un luxe : c’est une méthode pour faire tenir ensemble coûts, fiabilité et montée en charge.

Pour les décideurs et responsables opérationnels, la bonne question n’est pas « faut-il de l’IA ? ». Elle est plus concrète : où l’IA réduit-elle le risque dès cette année — énergie, disponibilité, qualité, sécurité ?

Si vous travaillez dans l’énergie, les hydrocarbures, l’eau industrielle ou les infrastructures en Algérie, c’est le bon moment pour structurer une feuille de route IA qui colle au terrain (capteurs, maintenance, optimisation, cybersécurité). La prochaine grande différence se fera sur la capacité à exploiter les données, pas seulement à construire des actifs.

Et si, d’ici 2030, la vraie performance n’était pas la capacité installée, mais la capacité à maintenir cette capacité à coût stable, malgré les aléas ?