Dessalement à Tlemcen : l’IA pour fiabiliser l’eau

Le 08/11/2025, SONATRACH a donné le coup d’envoi officiel du projet de station de dessalement d’eau de mer de Tlemcen. Sur le papier, c’est un chantier d’infrastructure « classique ». En réalité, c’est un signal fort : l’Algérie traite l’eau comme un sujet de souveraineté, au même titre que l’énergie.

Et c’est là que l’angle IA devient concret. Une unité de dessalement moderne n’est pas seulement une usine : c’est un système industriel qui produit des millions de points de données (pression, salinité, énergie, vibrations, chimie de l’eau, état des membranes, etc.). Si ces données ne sont pas exploitées, on laisse de la performance, de la disponibilité et de l’argent sur la table.

Ce billet s’inscrit dans notre série « Comment l’IA soutient le secteur de l’énergie et des hydrocarbures en Algérie ». L’idée est simple : montrer comment l’IA, déjà utile dans l’amont pétrolier et gazier, peut aussi renforcer le nexus eau–énergie via des projets comme celui de Tlemcen.

Le projet de Tlemcen : ce qu’il change, chiffres à l’appui

Le point central est clair : la station vise une capacité de 300 000 m³/jour à la mise en service finale, avec une mise en service partielle prévue sous 22 mois à 150 000 m³/jour. À ce niveau, l’enjeu n’est pas seulement de « produire de l’eau », mais de la produire de façon stable, au bon coût, avec une qualité constante.

Quelques éléments structurants issus de l’annonce officielle :

• Localisation : Aïn Adjroud, plage de Bider, commune de Marsa Ben M’hidi (wilaya de Tlemcen)
• Surface : environ 15 hectares
• Technologie : osmose inverse (standard mondial du dessalement)
• Gouvernance/maîtrise d’ouvrage : supervision par l’Algerian Desalination Company (ADC), filiale du groupe SONATRACH
• Réalisation : confiée à Cosider Canalisations (groupe Cosider)
• Impact annoncé : alimentation en eau potable pour 3 millions d’habitants des wilayas de Tlemcen, Sidi Bel Abbès et Saïda, réduction de la pression sur barrages et nappes, création d’emplois

Une station de dessalement n’est rentable que si elle est disponible. L’IA sert d’abord à ça : augmenter la disponibilité sans exploser les coûts de maintenance.

Pourquoi le dessalement est aussi un sujet « énergie »

La réalité opérationnelle est connue : le dessalement par osmose inverse consomme de l’énergie. Donc, chaque point de rendement gagné sur la ligne de traitement se traduit en :

• moins de kWh par m³,
• moins d’usure des équipements,
• moins d’arrêts non planifiés,
• et une meilleure stabilité d’alimentation pour les populations.

Pour une wilaya côtière comme Tlemcen, c’est stratégique, surtout dans un contexte où l’Algérie cherche à absorber la variabilité climatique tout en sécurisant ses approvisionnements. Fin 2025, après un été encore très exigeant en termes de demande en eau et en électricité, le sujet reste brûlant, même en période hivernale : les infrastructures se dimensionnent sur les pics, pas sur les moyennes.

Le pont avec notre thématique « énergie et hydrocarbures » est direct : SONATRACH maîtrise les environnements industriels complexes. La station de Tlemcen devient un terrain naturel pour appliquer des méthodes déjà éprouvées dans l’Oil & Gas : fiabilité, supervision temps réel, analyse prédictive, gestion des risques HSE.

Où l’IA apporte du résultat dans une station d’osmose inverse

L’apport de l’IA n’est pas une promesse vague. On peut le découper en cas d’usage concrets, mesurables, et franchement prioritaires.

1) Maintenance prédictive : prévenir les pannes, pas les subir

Le gain le plus rapide vient d’un principe : détecter l’anomalie avant la panne. Dans une station de dessalement, les actifs critiques sont nombreux : pompes haute pression, moteurs, variateurs, récupérateurs d’énergie, filtres, instrumentation, unités de dosage chimique.

Un dispositif IA de maintenance prédictive typique combine :

• des données capteurs (vibrations, intensité moteur, température, pression),
• l’historique maintenance (GMAO),
• des modèles de détection d’écarts (anomaly detection) et de prédiction de défaillance.

Ce qui compte, ce n’est pas « faire de l’IA », c’est réduire :

• le temps d’arrêt non planifié,
• les interventions d’urgence,
• le stock immobilisé (pièces de rechange).

Dans mon expérience, les sites industriels qui réussissent commencent petit : 2 ou 3 équipements « pain points », puis ils industrialisent.

2) Optimisation énergétique : piloter le kWh/m³ comme un KPI de production

Une station d’osmose inverse performante se pilote avec des indicateurs simples, mais suivis en continu :

• kWh/m³ produit,
• taux de récupération,
• pression différentielle,
• qualité d’eau (conductivité, turbidité),
• rendement des membranes.

L’IA intervient comme un copilote : elle apprend la relation entre qualité d’eau brute, réglages, vieillissement des membranes et consommation. Ensuite, elle propose (ou automatise sous contraintes) des réglages optimaux : vitesse de pompe, pression, cycles de rinçage, etc.

Résultat attendu : moins d’énergie pour le même volume et une qualité stable, ce qui est crucial pour alimenter plusieurs wilayas.

3) Gestion intelligente des membranes : prolonger la durée de vie

Les membranes sont au cœur de l’osmose inverse et représentent un poste majeur de coût. Une stratégie IA utile consiste à :

• détecter le fouling (encrassement) et le scaling (entartrage) plus tôt,
• recommander le meilleur moment pour le CIP (nettoyage en place),
• éviter les nettoyages trop fréquents (coût chimie + fatigue membranes) ou trop tardifs (baisse de débit + risque irréversible).

On obtient une approche « juste à temps » : ni sur-maintenance, ni sous-maintenance.

4) Monitoring environnemental : surveiller les rejets et le littoral

Le dessalement pose toujours la question de la saumure et de son impact local. L’IA est pertinente pour :

• corréler courants, température, salinité, et dilution,
• détecter des dérives de qualité,
• produire des tableaux de bord de conformité plus fiables.

Ce point parle directement aux exigences HSE et à l’acceptabilité sociale des projets.

Une feuille de route IA réaliste pour Tlemcen (et pour d’autres wilayas)

Le piège classique est de lancer un « grand programme IA » sans socle. La bonne séquence est pragmatique.

Étape 1 : fiabiliser les données industrielles

Sans données propres, pas de résultats. Il faut :

1. un inventaire des capteurs critiques,
2. des règles de qualité (données manquantes, dérives, étalonnage),
3. une architecture d’historisation (SCADA/historian) exploitable.

Étape 2 : cas d’usage prioritaires (90 jours)

Je recommande d’attaquer :

• une boucle maintenance prédictive sur 1–2 trains critiques,
• un tableau de bord énergie centré sur kWh/m³,
• un modèle simple de détection d’écarts sur qualité d’eau.

Objectif : produire des gains visibles et créer l’adhésion des équipes exploitation/maintenance.

Étape 3 : jumeau numérique et pilotage sous contraintes

Une fois les données stables, on peut aller plus loin :

• simuler scénarios (qualité d’eau brute, pics de demande),
• optimiser le pilotage en respectant qualité, sécurité, disponibilité,
• préparer des extensions (autres stations du programme national).

Le vrai saut qualitatif, c’est le pilotage sous contraintes : produire plus d’eau quand il faut, sans faire payer la facture en pannes et en surconsommation.

Ce que ce projet dit du futur « eau–énergie » en Algérie

Le lancement de Tlemcen s’inscrit dans un programme national additionnel de dessalement. La tendance est nette : l’Algérie investit dans des actifs qui sécurisent la demande en eau potable et réduisent la dépendance aux aléas hydrologiques.

Mon point de vue est assumé : construire des stations, c’est nécessaire ; les opérer intelligemment, c’est décisif. Les marges de progrès ne se trouvent pas seulement dans le béton et l’acier, mais dans :

• l’exploitation data-driven,
• la fiabilité des équipements,
• la formation des équipes,
• la cybersécurité industrielle (OT), car plus on connecte, plus on doit protéger.

Et c’est exactement la continuité de notre série : dans l’énergie et les hydrocarbures en Algérie, l’IA sert à rendre les opérations plus sûres, plus robustes, et mieux pilotées. Le dessalement est un prolongement naturel de cette logique.

Questions fréquentes (réponses directes)

L’IA remplace-t-elle les opérateurs ?

Non. Dans une station, l’IA sert surtout à prioriser (quoi surveiller, quoi réparer, quand nettoyer) et à expliquer (pourquoi la conso monte, pourquoi la qualité dérive). Les décisions restent humaines, surtout au début.

Quel est le meilleur premier cas d’usage IA en dessalement ?

La maintenance prédictive sur les équipements critiques (pompes haute pression, moteurs, récupérateurs d’énergie) est généralement le plus rentable et le plus rapide à déployer.

Comment mesurer le succès ?

Avec des KPIs simples : disponibilité, arrêts non planifiés, coût maintenance, kWh/m³, consommation chimique, durée de vie membranes, et qualité d’eau conforme.

Prochaine étape : passer du chantier à la performance opérationnelle

Le projet de Tlemcen vise 300 000 m³/jour et une première marche à 150 000 m³/jour. C’est ambitieux et nécessaire pour sécuriser l’eau potable de trois millions de personnes. La différence entre un projet « terminé » et un projet « réussi » se jouera ensuite sur l’exploitation : disponibilité, énergie, maintenance, environnement.

Si vous travaillez dans l’énergie, les hydrocarbures, l’eau industrielle ou les services parapétroliers, je vous propose une approche simple : choisissez un actif critique, un KPI (souvent kWh/m³ ou disponibilité), et construisez un premier modèle IA en conditions réelles. C’est comme ça qu’on crée des résultats, pas avec des présentations.

Sur quels équipements ou sur quelles données (capteurs, historique maintenance, qualité d’eau) votre organisation est-elle déjà prête à bâtir un premier cas d’usage IA en 2026 ?