Fonte des neiges

Prédire les réserves d'énergie hydraulique grâce à l'IA et aux données ouvertes

Lors du deuxième hackathon GovTech, une équipe de l'OFEN a été récompensée pour sa méthode permettant de prédire les réserves d'énergie hydraulique issues de la fonte des neiges, en s'appuyant sur l'intelligence artificielle et les données ouvertes.

Barrage de la Grande Dixence (Valais). (Source: Tnt66 / CC BY-SA 3.0)
Barrage de la Grande Dixence (Valais). (Source: Tnt66 / CC BY-SA 3.0)

A l’occasion du deuxième hackathon GovTech organisé à la mi-mars par la Chancellerie fédérale, le jury a récompensé l’équipe qui s’est attelée au défi «Schneereserven der Schweizer Stauanlagen» (Réserves de neige des barrages suisses) en tant que «solution la plus utile». Le dernier numéro du magazine Energeia, de l’Office fédérale de l'énergie (OFEN), revient sur ce projet qui est parvenu à mesurer la réserve d'électricité que constitue la neige qui fond au printemps. Cette neige se transforme évidemment en eau et va alors remplir les lacs d'accumulation des centrales hydroélectriques. L’équipe de l’OFEN honorée a pu puiser dans les données Open Government Data (OGD) relatives aux lacs d'accumulation et à leur bassin versant, ainsi que dans des informations sur les quantités de neige (via des images satellites et des observations au sol) fournies par Exolab, une spin-off de l'EPFZ. 

Défis techniques

Mais comment peut-on faire des prévisions sur les réserves d'électricité disponibles sur la base de ces informations? Lucas Tochtermann, spécialiste de la section Géoinformation et innovation numérique de l’OFEN, faisait partie de cette équipe. Il souligne les défis techniques surmontés, notamment l'adaptation du code pour le traitement parallèle des données massives et la sélection des données supplémentaires nécessaires pour alimenter le modèle d'IA développé à l’occasion de ce hackathon. 

«Avec les images satellites à haute résolution (géoinformation) et l'IA, on dispose désormais de possibilités qui ne sont pas aussi coûteuses que d'aller sur place», précise le spécialiste. En combinant les informations et en effectuant des analyses à l'aide de d'IA, l'équipe a réussi à créer des séries chronologiques détaillées pour chaque barrage. Ces séries permettent de comparer les réserves de neige autour des barrages au cours de l'année et dans une perspective historique. A noter que la solution élaborée contribue à dresser un tableau intégral de la situation de l'approvisionnement de la Suisse. Et donc à réaliser des prévisions sur la sécurité d'approvisionnement à l'échelle du pays.

L'équipe de l'OFEN prévoit désormais de poursuivre l'évaluation critique des résultats obtenus et de vérifier leur plausibilité. Ensuite, les contenus seront publiés sur le tableau de bord de l'énergie (publié par l'office fédéral) et mis à disposition en tant que données publiques ouvertes. 
 

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