IA & dessalement à Mostaganem : l’efficacité en action

Le 22/11/2025, SONATRACH a officialisé le lancement des travaux de la station de dessalement d’eau de mer de Sidi Ladjel (commune d’El Khadra, wilaya de Mostaganem). Le chiffre qui retient l’attention est simple et massif : 300 000 m³/jour à terme, avec une mise en service partielle annoncée à 22 mois pour 150 000 m³/jour. À l’échelle d’un territoire où la pression hydrique s’accentue et où les épisodes de déficit pluviométrique se répètent, ce type d’infrastructure ne relève plus du “projet”, mais de la sécurisation.

Voici la lecture que je défends : une station de dessalement n’est pas seulement un ouvrage hydraulique, c’est une usine énergétique pilotable. Et dès qu’on parle d’usine, on parle de données, de performance, de disponibilité, d’incidents, de maintenance, de coûts. Donc, on parle aussi d’intelligence artificielle (IA).

Dans cette série « Comment l’IA soutient le secteur de l’énergie et des hydrocarbures en Algérie », Sidi Ladjel est un cas d’école : un projet public stratégique, porté par des acteurs industriels nationaux, qui peut gagner en fiabilité et en sobriété énergétique grâce à des approches IA très concrètes—pas de promesses vagues, mais des usages opérationnels.

Sidi Ladjel : un projet hydrique… et un sujet énergie

Réponse directe : le dessalement par osmose inverse convertit un défi hydrique en équation énergie-performance. La station de Sidi Ladjel reposera sur la technologie d’osmose inverse, reconnue mondialement. Son dimensionnement (12 hectares, 300 000 m³/jour) et sa vocation multi-wilayas (Mostaganem, Tissemsilt, Tiaret) la placent au cœur d’un enjeu de souveraineté de l’eau.

Mais l’osmose inverse a un “prix” technique : elle exige une chaîne d’équipements sensibles (prises d’eau, prétraitement, pompes haute pression, membranes, post-traitement, rejet de saumure) dont la performance dépend de variables qui bougent tout le temps :

• salinité et température de l’eau de mer,
• turbidité et matières en suspension,
• encrassement (fouling) et colmatage des membranes,
• rendement des pompes et consommation spécifique,
• qualité de l’eau produite (conductivité, chloration, etc.).

Dès que ces paramètres fluctuent, les opérateurs ont deux options : surconsommer pour “assurer” ou piloter finement. L’IA rend la deuxième option plus réaliste, surtout quand l’usine grandit.

Pourquoi ce lancement compte fin 2025

Réponse directe : l’Algérie investit dans un maillage de dessalement, et l’IA devient le ciment invisible de l’exploitation. Fin décembre 2025, le sujet “eau” reste central : la demande augmente, la ressource conventionnelle (barrages, nappes) est sous tension, et l’État accélère les programmes de dessalement. Le communiqué SONATRACH souligne explicitement la logique de réponse graduelle à la demande et l’objectif de réduire la pression sur barrages et nappes.

Mon point : le vrai succès ne se joue pas le jour de l’inauguration du chantier, mais dans la capacité à faire tourner l’actif au meilleur niveau pendant 15–25 ans.

Là où l’IA apporte des gains mesurables sur une station de dessalement

Réponse directe : l’IA est utile quand elle réduit la variabilité—des pannes, de la conso, de la qualité. Sur une station comme Sidi Ladjel, l’IA s’insère surtout dans trois zones : optimisation énergétique, maintenance prédictive, contrôle qualité et process.

Optimiser la consommation énergétique (sans sacrifier le débit)

Réponse directe : l’IA peut abaisser l’énergie spécifique en ajustant en continu les consignes process. Une station d’osmose inverse consomme principalement via les pompes haute pression. Le pilotage classique (règles fixes, marges conservatrices) fonctionne, mais laisse souvent de la performance sur la table.

Ce que fait un modèle IA bien cadré :

• prédit l’évolution de la turbidité et de l’index de colmatage,
• recommande la meilleure combinaison débit/pression/récupération selon la qualité d’eau entrante,
• ajuste le prétraitement (dosages, backwash, cycles) pour protéger les membranes,
• limite les “à-coups” qui fatiguent les équipements.

Phrase à retenir : « Dans le dessalement, chaque point de stabilité process se traduit en kWh économisés et en heures de disponibilité gagnées. »

Maintenance prédictive : moins d’arrêts, plus de disponibilité

Réponse directe : la maintenance prédictive transforme la maintenance “au calendrier” en maintenance “à l’état”. Une usine de dessalement n’a pas besoin d’une IA “spectaculaire”. Elle a besoin d’une IA qui repère tôt :

• dérive de rendement des pompes,
• vibrations anormales sur moteurs et roulements,
• pertes de charge anormales sur filtres,
• baisse de perméabilité membrane et hausse de pression transmembranaire,
• dérives de capteurs critiques.

Le résultat recherché n’est pas un joli dashboard : c’est la capacité à dire “dans 10 à 20 jours, cette pompe va sortir de sa zone normale” et à programmer une intervention au bon moment.

Dans un projet confié à SARPI en mode FEED+EPC (clé en main), il y a une opportunité très précise : concevoir dès le départ l’architecture de données (capteurs, historisation, gouvernance, cybersécurité) pour que la maintenance prédictive ne soit pas un patch ajouté après.

Qualité d’eau : détection d’anomalies et traçabilité

Réponse directe : l’IA améliore la sécurité sanitaire en détectant les anomalies avant qu’elles ne deviennent visibles. La station alimentera près de trois millions de citoyens (selon le communiqué) : le contrôle qualité est donc central.

L’IA est particulièrement bonne pour :

• détecter des combinaisons “bizarres” de signaux (conductivité, pH, ORP, chlore résiduel),
• identifier des dérives de capteurs (faux positifs / faux négatifs),
• améliorer la traçabilité des lots d’eau et des événements process.

Cela soutient la conformité, mais aussi la confiance des usagers, surtout quand les réseaux de distribution sont interconnectés.

Du chantier à l’exploitation : comment “IA-ready” dès 2026

Réponse directe : une IA utile exige d’abord des données fiables, continues, gouvernées. Beaucoup d’organisations font l’erreur de commencer par “choisir un algorithme”. Le vrai point de départ est plus terre-à-terre : quels capteurs, quelle qualité de données, quels droits d’accès, quel modèle de décision ?

Une feuille de route en 5 briques (pragmatique)

1. Instrumentation critique : vibrations, pression, débit, turbidité, SDI, conductivité, énergie, température, états vannes/pompes.
2. Historian + contexte : enregistrer les séries temporelles, mais aussi le contexte opérationnel (arrêts, nettoyages CIP, changements de membranes, incidents).
3. Qualité des données : gestion des valeurs manquantes, calibration, détection de capteurs défaillants.
4. Modèles ciblés : un modèle par problème (pompes, membranes, prétraitement), pas un “modèle magique”.
5. Boucle décisionnelle : qui valide une recommandation IA ? en combien de temps ? avec quel plan B ?

Cette approche colle bien à une mise en service partielle à 22 mois : on peut déployer une première version (MVP) dès la phase initiale 150 000 m³/jour, puis étendre.

Le point souvent oublié : l’énergie “amont”

Réponse directe : optimiser une station, c’est aussi optimiser son contrat énergétique et ses pointes. Le dessalement est pilotable, mais pas infiniment. L’IA peut aider à :

• lisser les consommations en fonction des contraintes réseau,
• anticiper les pointes et ajuster les consignes,
• arbitrer production/stockage/réseau quand c’est possible.

Dans le cadre algérien, ce sujet est directement connecté au secteur de l’énergie et des hydrocarbures : l’eau potable dépend de la stabilité énergétique, et inversement la planification énergétique doit intégrer ces nouveaux “gros consommateurs” structurants.

“People also ask” : les questions que les décideurs posent vraiment

L’IA remplace-t-elle les automatismes industriels (SCADA/PLC) ?

Réponse directe : non, l’IA s’ajoute au contrôle-commande, elle ne le remplace pas. Le PLC garde la sécurité et le temps réel strict. L’IA travaille en couche supérieure : optimisation, prévision, détection d’anomalies, aide à la décision.

Quels gains attendre, concrètement ?

Réponse directe : les gains les plus rapides viennent de la réduction des arrêts non planifiés et d’une meilleure stabilité process. Les chiffres exacts dépendent de l’état de départ, mais une station gagne vite lorsque :

• les nettoyages membranes (CIP) sont mieux planifiés,
• les dérives de pompes sont détectées tôt,
• les surdosages chimiques diminuent,
• les redémarrages et “chasse au défaut” baissent.

Quelles compétences faut-il en Algérie ?

Réponse directe : un binôme “process + data” est indispensable, et il peut être local. Il faut :

• des automaticiens/instrumentation,
• des ingénieurs process eau,
• des data engineers (pipeline, qualité, historisation),
• des data scientists orientés industrie,
• une gouvernance cybersécurité.

Le communiqué évoque le transfert de technologie et d’expertise : c’est exactement le bon moment pour structurer des équipes mixtes exploitant-intégrateur.

Ce que Sidi Ladjel peut apprendre au secteur énergie-hydrocarbures

Réponse directe : l’eau et l’énergie partagent la même discipline opérationnelle—disponibilité, sécurité, maintenance, performance. Dans les hydrocarbures, l’IA sert déjà (ou sert de plus en plus) à la maintenance prédictive, à l’optimisation des procédés, à la sécurité industrielle. Le dessalement est un terrain voisin : mêmes logiques d’actifs, mêmes impératifs de continuité, même dépendance aux capteurs.

Ce qui change, c’est la finalité : ici, la “production” est de l’eau potable. Et cela rend la qualité, la traçabilité et la gestion des risques encore plus visibles.

Une idée simple : « Une station de dessalement performante, c’est une station dont les données racontent la vérité, minute par minute. »

Prochaine étape : passer de l’intention IA à un projet cadré

Si vous travaillez dans l’énergie, les utilities, l’O&M industriel ou l’ingénierie EPC en Algérie, Sidi Ladjel est un rappel utile : l’IA ne se plaquera pas après coup. Elle se planifie avec l’instrumentation, l’architecture OT/IT, les procédures et la formation.

Le bon mouvement en 2026 est de sélectionner 2 ou 3 cas d’usage à ROI clair (pompes, membranes, énergie), de définir les données nécessaires, puis de déployer une première boucle de décision en conditions réelles.

Et vous, sur vos projets d’infrastructure—dessalement, pipelines, unités de traitement—quel est l’obstacle n°1 pour passer à une exploitation “data-driven” : la donnée, la culture, ou l’intégration OT/IT ?