Alertes citoyennes sur la qualité de l'eau potable par IA

En Europe, 16% des réseaux d'eau potable présentent des non-conformités ponctuelles (microbiologiques ou chimiques) chaque année (Commission Européenne, 2024). En France, 12 000 communes ont eu au moins un dépassement de seuil en 2023 (ARS). Les habitants sont prévenus en moyenne 5 jours APRÈS la contamination. Le problème : les analyses d'eau sont faites périodiquement (1x/mois dans les petites communes). Entre deux analyses, personne ne surveille. Les capteurs temps-réel coûtent 5 000-20 000 euros par point — impayable pour les petites communes. Solution proposée : un système d'alerte citoyen "low-cost" base sur : - L'agrégation des données publiques ARS (résultats d'analyses) + données météo + données agricoles (épandages, proximité) - Un modèle prédictif qui identifié les communes a risque de contamination AVANT qu'elle survienne - Des alertes push aux habitants des communes concernées - Un module de signalement citoyen (eau trouble, gout, odeur) qui alimente le modèle - Un tableau de bord open-data pour les élus locaux Pas de capteurs physiques : tout est base sur les données existantes + la prédiction IA. Faisabilité : les données ARS sont sur data.gouv.fr. Les données météo (Météo France) et agricoles (RPG) aussi. Un modèle gradient boosting sur ces features peut identifier les patterns de contamination. Budget : hébergement cloud uniquement. Impact : 12 000 communes françaises a risque, des millions de citoyens européens dans la même situation.