Vers une approche hybride combinant Intégration de données et IA pour la reconstitution d'un réseau d'adduction d'eau potable

Domain:

environment and energygeospatial

Record type:

paper

Creator:

RazArmFan

Editor:

UniUMRPlaDan

Publisher:

CCSD

Host:

International audience Monitoring the drinking water distribution network to anticipate unserved areas during periods of drought and potentially identify locations of leaks or unauthorized connections is a major challenge, especially in the Haute Matsiatra region (Madagascar), where a number of measures aimed at rationalising water distribution are decided on aseasonal basis. Because the water supply network has existed for a very long time and is constantly being updated, its description is often incomplete and sometimes erroneous.In order to monitor water distribution (one of the challenges of the MADATLAS project co-led by ESPACE-DEV), the first objective is to rebuild the graph of the distribution network from the existing erroneous and incomplete data. In this context, we are looking at various approaches that will enable us to verify the location of the actual network.

Permettre le suivi de la distribution d'eau potable afin d'identifier les localisations de fuites, de branchements sauvages sur le réseau d'adduction est un enjeu majeur, spécialement dans la région Haute Matsiatra (Madagascar) où plusieurs mesures visant à la rationalisation de la distribution de l'eau sont décidées de façon saisonnière. Du fait de l'existence très ancienne et de la mise à jour continue du réseau d'adduction, la description de ce dernier est souvent incomplète et parfois erronée. Afin de permettre le suivi de la distribution d'eau (un des enjeux du projet MADATLAS co-porté par l'unité ESPACE-DEV), le premier objectif est de pouvoir reconstruire le graphe du réseau de distribution à partir des données parfois imprécises et incomplètes existantes. Dans ce contexte, nous envisageons différentes pistes qui nous permettront de vérifier la localisation du réseau réel.

Mots-clés

Gestion de la distribution d'eau potable, intégration de données hétérogènes, traitement des incertitudes.

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