Fiche Résumé 14-AEP-02

La gestion patrimoniale des réseaux d’eau potable est un enjeu très fort en raison de l’importance à la fois du linéaire et du coût de renouvellement. De plus, i) le réseau est souvent mal connu car le plus souvent enterré donc non visible et ii) le gestionnaire a des contraintes ou des opportunités externes à son service d’eau potable qui peuvent l’amener à renouveler des conduites qui ne sont pas forcément en mauvais état.

Les logiciels actuellement utilisés en gestion patrimoniale sont limités. Ceux qui sont conçus à l’échelle du programme de travaux (court terme, 1 à 3 ans) fonctionnent à l’échelle du tronçon (majorité des modèles). Ceux qui sont conçus à l’échelle de la durée de maintien en service des canalisations (long terme, > 30 ans) fonctionnent à l’échelle du réseau. Aucun logiciel n’est conçu pour produire des prédictions statistiques fiables à long terme à l’échelle du tronçon.

L’approche proposée ici est donc de partir d’une vision “long terme” (> 30 ans) pour prédire le linéaire de canalisations à renouveler chaque année puis d’en déduire le besoin annuel en investissement à “moyen terme” (10 ans, échelle des budgets des services) et ensuite appliquer des méthodes de “court terme” (< 3 ans) permettant d’obtenir pour l’année à venir une liste de tronçons hiérarchisés par niveau de besoin et opportunités en renouvellement.

Par conséquent, l’objectif de cette étude est de mettre au point un modèle “long terme” pour définir une bonne gestion de renouvellement des canalisations d’eau potable prenant en compte une réalité complexe avec des objectifs souvent contradictoires. L’outil serait basé sur le regroupement des canalisations par famille (mêmes conditions environnementales, même qualité d’eau, même type de désinfectant, même diamètre, même type de matériau...) qui présenterait une durée de maintien en service donnée. Une priorisation pourrait ainsi être établie pour le renouvellement des canalisations. Cette étude s’inscrit dans le programme de recherche “Optimeau” lancé par l’IRSTEA (Institut de Recherche en Sciences et Technologies pour l’Environnement et l’Agriculture) dans le but d’optimiser le renouvellement des canalisations d’eau potable.

La première année de cette étude a été consacrée à la réalisation d’une synthèse bibliographique sur les logiciels les plus utilisés ou les plus cités en gestion patrimoniale. Une trentaine ont été passés en revue et la synthèse confirme qu’ils sont majoritairement conçus pour traiter du court terme à l’échelle du tronçon de façon pertinente. Les modèles “long terme” sont bien moins nombreux et quand ils existent, la plupart sont assez frustres.

La deuxième année a été axée sur la création et le test d’un modèle “long terme”. Le modèle se décompose en six grandes étapes. La première étape comprend l’analyse des décisions passées en matière de gestion patrimoniale ainsi que la reconstruction du passé (modélisation de la courbe de survie empirique passée des tronçons, la survie étant la probabilité que l’âge à la mise hors service soit strictement supérieur à un certain âge). La deuxième étape consiste à élaborer différents scénarios prospectifs pour les années à venir tels que “statu quo : la distribution des âges à la mise hors service des canalisations sera strictement identique à celle du passé” ou “les canalisations avec une forte probabilité de défaillances seront renouvelées plus tôt en âge que par le passé alors que les canalisations avec une faible probabilité de défaillances seront renouvelées plus tard en âge que par le passé”. La troisième étape sert à traduire chaque scénario prospectif en une ou plusieurs courbes de survie prospective. Lors de la quatrième étape, des indicateurs futurs sont déduits pour chaque scénario soit : le linéaire à renouveler chaque année, le taux de renouvellement annuel, l’âge moyen du réseau chaque année, le coût d’investissement annuel, le nombre annuel de défaillances au tronçon, le coût de la maintenance annuelle, le niveau annuel de risque au tronçon... La cinquième étape permet de comparer les différents scénarios entre eux par le biais des indicateurs. Et la sixième étape permet au gestionnaire de choisir le scénario qu’il souhaite appliquer en fonction de ses contraintes.

Le scénario “statu quo” (la distribution des âges à la mise hors service des canalisations sera strictement identique à celle du passé) a ensuite été choisi pour tester le modèle. Des courbes de survie passées ont été construites en fonction du diamètre, de la longueur, du matériau et du nombre de défaillance des tronçons étudiés. Des courbes de survie prospectives ont été déduites du scénario choisi et ont été utilisées pour calculer quatre indicateurs clés (le linéaire à renouveler, les taux de renouvellement, l’âge moyen du réseau, les coûts d’investissement). Il en ressort que le scénario choisi (statu quo) est encore trop “simpliste” car il prend en compte des contraintes passées qui n’existeront plus (par exemple le remplacement des canalisations en plomb) et ne prend pas en compte de nouvelles contraintes qui vont apparaître (par exemple le remplacement des canalisations en PVC posées avant les années 1970). Ce scénario aboutit à des coûts d’investissement excessifs.

L’étude se poursuit pour affiner le modèle en améliorant les scénarios prospectifs.