Dessalement à Tlemcen : l’IA au service de l’eau

Le 08/11/2025, le lancement officiel de la station de dessalement d’eau de mer de Tlemcen a mis sur la table un sujet que beaucoup d’acteurs industriels traitent encore comme un « à-côté » : l’eau est devenue une infrastructure critique, au même titre que l’électricité, le gaz, les pipelines ou les réseaux de télécommunications.

Et pour l’Algérie, ce n’est pas un détail. Quand une région subit une tension hydrique, ce sont les ménages qui souffrent en premier… mais les activités industrielles suivent très vite : maintenance, sécurité, refroidissement, nettoyage, production, voire continuité de service. La réalité ? La souveraineté hydrique soutient aussi la souveraineté énergétique.

Dans cette série « Comment l’IA soutient le secteur de l’énergie et des hydrocarbures en Algérie », je veux prendre ce projet de Tlemcen comme un exemple concret : où l’IA apporte de la valeur, comment elle réduit les risques, et quelles décisions pratiques une direction industrielle peut prendre dès maintenant.

Tlemcen : un projet hydrique au cœur d’une logique industrielle

Réponse directe : la station de Tlemcen renforce la sécurité d’approvisionnement en eau potable à grande échelle, tout en réduisant la pression sur les barrages et les nappes. C’est exactement le type de projet qui stabilise un territoire… et rend les opérations industrielles plus prévisibles.

Selon la communication institutionnelle, la station est située à Aïn Adjroud (plage de Bider), commune de Marsa Ben M’hidi, sur une emprise d’environ 15 hectares. La capacité annoncée est claire : 300 000 m³/jour à terme, via un procédé d’osmose inverse. Une mise en service partielle est prévue sous 22 mois avec une production initiale de 150 000 m³/jour.

Le projet est confié à Cosider Canalisations (Groupe Cosider), sous la supervision de l’Algerian Desalination Company (ADC), filiale du Groupe SONATRACH. L’enjeu affiché est de desservir environ 3 millions d’habitants (Tlemcen, Sidi Bel Abbès, Saïda), créer des emplois et développer l’expertise nationale.

Pourquoi ce projet parle aussi au secteur énergie/hydrocarbures

Réponse directe : parce que l’eau conditionne la continuité et la qualité des opérations. Dans l’énergie et les hydrocarbures, l’eau intervient (directement ou indirectement) dans :

• le refroidissement d’équipements et utilités,
• le nettoyage industriel,
• certaines étapes de traitement et de maintenance,
• la protection incendie,
• la vie des bases, sites et camps,
• la stabilité sociale des régions industrielles (moins de conflits d’usage).

Autrement dit : sécuriser l’eau, c’est réduire l’incertitude opérationnelle. Et c’est ici que l’IA devient un outil de gestion, pas un gadget.

L’IA dans le dessalement : trois gains qui comptent vraiment

Réponse directe : l’IA améliore la performance d’une station de dessalement en réduisant la consommation énergétique, en anticipant les pannes et en stabilisant la qualité de l’eau. Sur une unité à 300 000 m³/jour, de petits pourcentages deviennent vite des économies majeures.

1) Optimiser l’énergie (le vrai poste de coût)

Dans une station à osmose inverse, l’énergie est un poste critique : pompes haute pression, prétraitement, post-traitement, distribution. L’IA sert à piloter “au plus juste” selon la qualité de l’eau d’entrée, la température, l’encrassement et la demande.

Ce que j’ai vu fonctionner dans l’industrie (et qui s’applique très bien au dessalement), c’est une combinaison de :

• prévisions de demande (par zone, par heure, par saison),
• pilotage prédictif des pompes et trains membranaires,
• optimisation multi-objectifs : coût énergie vs qualité vs durée de vie des membranes.

Même sans dévoiler des chiffres internes, l’idée est simple : si vous réduisez les “sur-marges” de pression et les cycles inutiles, vous économisez chaque heure.

2) Réduire l’encrassement des membranes (et les arrêts)

Les membranes, c’est le nerf de la guerre. Le fouling (encrassement) et le scaling (entartrage) font monter la pression, dégradent le débit, puis imposent des nettoyages chimiques (CIP) et des remplacements.

Réponse directe : l’IA aide à prédire quand nettoyer et comment ajuster le prétraitement pour éviter l’arrêt non planifié.

Concrètement, on utilise :

• des modèles de détection d’anomalies (sur pression différentielle, conductivité, turbidité),
• des jumeaux numériques simplifiés pour simuler la dérive de performance,
• des règles apprenantes pour recommander un CIP « au bon moment ».

Résultat opérationnel attendu : moins d’arrêts surprises, des nettoyages mieux planifiés, et une durée de vie des membranes mieux maîtrisée.

3) Stabiliser la qualité d’eau, même quand la mer change

La Méditerranée n’est pas un robinet. Tempêtes, blooms biologiques, variations de salinité, matières en suspension… tout cela impacte l’entrée.

Réponse directe : l’IA sert de “copilote qualité” en ajustant le prétraitement et en anticipant les dérives.

Cela se traduit par :

• des alertes précoces (avant que les seuils réglementaires soient dépassés),
• des recommandations d’ajustement (coagulants, filtration, taux de récupération),
• une meilleure traçabilité qualité pour les équipes et les autorités.

Gestion de projet : l’IA avant même la première goutte

Réponse directe : l’IA apporte de la valeur dès la phase chantier en réduisant les retards, en sécurisant l’approvisionnement et en améliorant la coordination multi-entreprises. Sur un projet annoncé avec une mise en service partielle sous 22 mois, la maîtrise du planning est un KPI politique et industriel.

Planification dynamique et risques (planning, achats, logistique)

Les grands projets souffrent rarement d’un seul problème. Ils souffrent d’une accumulation : retard fournisseur, météo, indisponibilité d’une grue, non-conformité, reprise, attente d’un visa, etc.

Une approche IA pragmatique consiste à :

1. structurer les données projet (WBS, jalons, non-conformités, supply chain),
2. entraîner des modèles simples de prédiction de retards par lots,
3. produire des scénarios « si… alors… » (ex. alternative fournisseur, re-séquencement).

Le gain n’est pas « magique ». Il est très concret : vous passez d’un pilotage réactif à un pilotage probabiliste, avec des décisions plus tôt.

Sécurité HSE : détecter les situations à risque

Sur un chantier industriel (15 hectares, multi-sous-traitants, zones électriques, levage), la sécurité se joue au quotidien.

Réponse directe : la vision par ordinateur et l’analytique vidéo peuvent détecter des non-conformités HSE en temps quasi réel : absence d’EPI, intrusion en zone, proximité dangereuse, mauvaises pratiques de levage.

L’objectif n’est pas de « surveiller pour sanctionner ». C’est de prévenir et d’aider les superviseurs à prioriser.

Comment connecter le dessalement à l’écosystème énergie en Algérie

Réponse directe : le dessalement devient une brique de “smart infrastructure” quand il est intégré aux réseaux énergie-eau et piloté par la donnée. C’est là que l’approche série « IA + énergie » prend tout son sens.

Couplage énergie-eau : éviter que l’un pénalise l’autre

Une station de dessalement consomme de l’électricité. Le réflexe classique est de la considérer comme un « gros client ». La meilleure approche consiste à la gérer comme un acteur flexible du système.

Exemples d’optimisations possibles (sans promesses irréalistes) :

• déplacer certains cycles énergivores hors des pointes,
• ajuster la production en fonction de la demande et des contraintes réseau,
• utiliser des modèles de prévision pour éviter les variations brutales.

Dans un pays où la planification énergétique et la demande saisonnière pèsent lourd, cette flexibilité est une assurance opérationnelle.

Données industrielles : du SCADA à la décision

Beaucoup de sites disposent déjà de SCADA, d’historians, d’outils de maintenance. Le problème n’est pas l’absence de données. C’est :

• la qualité (capteurs, étalonnage),
• la standardisation (tags, nomenclatures),
• la gouvernance (qui valide quoi),
• la cybersécurité.

Réponse directe : l’IA n’est fiable que si la donnée est gouvernée. Sans base solide, on multiplie les tableaux de bord sans impact.

Feuille de route IA réaliste pour une station comme Tlemcen

Réponse directe : commencez par 90 jours de “fondations + quick wins”, puis industrialisez en 12 mois. Les projets IA qui réussissent évitent l’effet vitrine.

Phase 1 (0–3 mois) : fondations et cas d’usage rapides

• Inventaire des capteurs et des flux (process, énergie, qualité, maintenance)
• Mise en place d’un référentiel tags/actifs (pompes, membranes, vannes)
• 1 cas d’usage à ROI rapide : détection d’anomalies sur pompes haute pression ou qualité

Phase 2 (3–12 mois) : optimisation et maintenance prédictive

• Modèles de prédiction de fouling et recommandation de CIP
• Optimisation énergétique (pilotage prédictif)
• Tableaux de bord décisionnels (direction, exploitation, maintenance)

Phase 3 (12+ mois) : jumeau numérique et intégration inter-sites

• Jumeau numérique pour simulation (qualité d’entrée, saisonnalité, performance)
• Benchmark multi-stations (meilleures pratiques, pièces, procédures)
• Intégration avec la planification énergie-eau régionale

Phrase à garder en tête : « L’IA utile, c’est celle qui change une décision d’exploitation. »

Ce que les décideurs devraient demander (et ce qu’ils doivent éviter)

Réponse directe : posez des exigences opérationnelles mesurables, pas des slogans.

À exiger dès l’appel d’offres ou le cadrage :

• des KPI clairs : disponibilité, kWh/m³, taux d’arrêts non planifiés, conformité qualité
• une approche cybersécurité (segmentation, droits, journalisation)
• un plan de montée en compétences des équipes locales
• une stratégie données (propriété, qualité, archivage)

À éviter :

• des POC sans accès aux données réelles
• des modèles impossibles à maintenir par l’exploitation
• des solutions « boîte noire » non auditables

Et maintenant : de Tlemcen à une industrie plus résiliente

Le projet de Tlemcen (300 000 m³/jour à terme, 150 000 m³/jour en première phase) est une réponse structurante à la pression hydrique. Mais il raconte aussi autre chose : l’infrastructure moderne ne se limite plus au béton et à l’acier. Elle se pilote.

Si l’Algérie veut des systèmes énergie-eau stables, capables d’absorber le climat, la croissance urbaine et les exigences industrielles, il faut traiter l’IA comme une capacité industrielle : données fiables, maintenance outillée, décisions mesurées, amélioration continue.

Si vous pilotez un site énergétique, une usine, ou un projet d’infrastructure, la question pratique est simple : quel est le premier processus que vous voulez rendre “prédictible” en 2026 — l’énergie, la maintenance, la qualité, ou le planning ?