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Thermalisme : le consortium Aquapred testera son IA dans les Landes

Innovation
jeudi 23 mai 2024

Deux établissements landais testeront la technologie, les Thermes de Saubusse et les Thermes dites Jean Nouvel à Dax. Photo d'illustration : Adobe Stock

Porté par un consortium européen, le projet Aquapred ambitionne de développer un système de contrôle et de prévention des contaminations de l’eau thermale grâce à l’intelligence artificielle. Doté d’une enveloppe de 4,3 millions d’euros, il testera sa technologie dans deux établissements landais.

Installé en avril dernier, le consortium Aquapred réunit treize partenaires français, espagnols et portugais, autour d’une problématique partagée entre toutes les zones thermales du Sud-ouest de l’Europe : la qualité des eaux utilisées en cure. Doté d’une enveloppe de 4,3 millions d’euros, financé à 75% par le fonds européen de développement régional (Feder), il ambitionne de développer et tester d’ici trois ans un système de surveillance basé sur des capteurs physiques, lui-même associé à un modèle prédictif capable de détecter, et donc de prévenir, les signes avant-coureurs d’une contamination.

En Nouvelle-Aquitaine, l’initiative associe notamment, côté recherche, l’université de Bordeaux, via ses départements dédiés au thermalisme et aux sciences de l’ingénierie, et l’université de Pau et des Pays de l’Adour, qui travailleront à l’élaboration du projet. Le volet professionnel est quant à lui représenté par le cluster régional Aqui O Thermes, qui fera la passerelle avec les thermes dans lesquels la technologie devra faire la preuve de son concept. Dans le lot, deux établissements landais : les Thermes de Saubusse et les Thermes dites Jean Nouvel à Dax.

Le projet s’échelonne sur trois ans, avec une première échéance fixée à fin 2025, pour arrêter la stratégie commune de surveillance de la qualité de l’eau, et déployer un premier système de surveillance dans les stations thermales pilotes. Leurs capteurs devront ensuite accumuler des données (température, variations chimiques, turbidité de l’eau), dont la collecte nourrira la mise au point et l’amélioration d’un modèle prédictif, basé sur des algorithmes d’intelligence artificielle, qui devra démontrer sa capacité à anticiper les changements de qualité de l’eau. Un enjeu « primordial, qui permettrait de mieux gérer les risques bactériens, et donc d’être plus agile dans la préservation de la ressource », expliquait Laurence Delpy, directrice du cluster Aqui O Thermes, en octobre dernier. Le système, s’il fait ses preuves, pourrait ensuite trouver de nouveaux débouchés dans d’autres installations aquatiques.

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