Intelligence artificielle
pour les réseaux d'eau

Autonomous AI monitoring for wastewater and drinking water networks

Roseau déploie des capteurs radar autonomes et de l'apprentissage profond pour surveiller les réseaux d'assainissement et d'eau potable des communes rurales françaises.

Le défi de l'eau en France rurale

Le changement climatique amplifie la vulnérabilité des réseaux d'eau ruraux — inondations, étiages extrêmes, surverses non détectées. Les petites collectivités n'ont ni les moyens ni les outils pour surveiller efficacement leurs infrastructures.

🏘️
30 000
communes rurales sans surveillance efficace de leurs réseaux
⚠️
Non détectées
surverses d'eaux usées — pollution diffuse impossible à quantifier
💰
+2 000 €
coût des solutions industrielles existantes — inaccessibles aux petites communes

Notre solution

Un système de monitoring autonome, frugal et intelligent — conçu pour les réseaux d'assainissement en priorité, extensible à l'eau potable.

📡

Surveillance des réseaux d'assainissement

Mesure de débit et de niveau en continu dans les collecteurs gravitaires par radar à onde continue. Détection des surverses et des anomalies de flux en temps réel.

Priorité principale
💧

Détection de fuites en eau potable

Analyse des signatures acoustiques et de pression pour localiser les pertes en réseau d'eau potable — réduire les rendements insuffisants sans intervention terrain coûteuse.

🔔

Alerte et télégestion autonome

Alertes configurables sans dépendance cloud propriétaire. Tableau de bord accessible aux agents des collectivités, données exportables vers les SIG existants.

Le cœur IA — notre différenciation technique

Une recherche de pointe en apprentissage profond appliquée à un problème industriel concret : estimer le débit en écoulement à surface libre à partir d'observations radar.

📻

Observation radar

Capteur radar à onde continue (FMCW) installé en surface, sans contact avec les eaux usées. Mesure non intrusive de la surface libre des collecteurs gravitaires.

🧠

Deep learning morphodynamique

Réseau de neurones entraîné à reconnaître les signatures spatio-temporelles des écoulements. Apprentissage des motifs morphodynamiques caractéristiques de chaque type d'événement hydraulique.

📊

Quantification d'incertitude

Chaque estimation de débit est accompagnée d'un intervalle de confiance explicite. Rigueur scientifique intégrée — pas de boîte noire, mais un modèle qui sait ce qu'il ne sait pas.

🔄

Transfer learning inter-sites

Le modèle généralise à des sites avec des géométries inédites grâce au transfert de connaissances. Déploiement rapide sans recalibration longue sur chaque nouveau collecteur.

📡
Capteur radar
FMCW · sans contact
〰️
Signal radar
signature surface libre
🧠
Modèle IA
deep learning · transfer learning
📈
Débit estimé
± intervalle de confiance
Open-source Code et modèles publiés pour la reproductibilité scientifique
Frugal 70% moins cher que les solutions industrielles équivalentes
Autonome 2 ans d'autonomie sur batterie — zéro intervention terrain
Edge AI Inférence embarquée — pas de dépendance cloud pour le traitement

Roseau en chiffres

−70%
coût de déploiement vs. solutions industrielles
30 000
communes rurales adressables en France
2 ans
autonomie batterie par capteur
Temps réel
détection des anomalies de débit par IA

Parlons de votre réseau

Vous êtes une collectivité, un syndicat des eaux, un bureau d'études ou un partenaire potentiel ?

Nous sommes à la recherche de sites pilotes pour valider notre technologie en conditions réelles. Contactez-nous pour explorer une collaboration.

📍 France