Figure 1 : visualisation cartographique d’infrastructures de réseau ENEDIS et RTE à Paris, via le portail open data de l’agence ORE : https://www.agenceore.fr/datavisualisation/cartographie-reseaux
Figure 2 : plan des câbles reliant les usines génératrices aux sous-stations et centres de couplage de la Compagnie parisienne de distribution d’électricité, 1909. Echelle 1:10000. Andriveau-Goujon, E. Bibliothèque Historique de la Ville de Paris
La cartographie des réseaux est devenue la pierre angulaire du travail de gestion patrimonial de beaucoup d’exploitants de réseaux facilité par le recours croissant à des systèmes d’information géographique (SIG), à la fois base de données et outil de traitement et de visualisation. Ces SIG s’inscrivent dans une histoire longue de la documentation de la vie des réseaux qu’il faut parfois reconstituer, puis d’un travail constant de mise à jour, à l’occasion d’interventions de maintenance ou de travaux notamment.
Optimiser les interventions sur le réseau : les choix et hypothèses sous-jacents en question
Les cas d’usages FDR nous permettent également de plonger dans la complexité de la qualification de l’état des réseaux. Si les faire durer c’est «veiller à leur état et scruter leurs variations et leurs transformationsDenis, J., & Pontille, D. (2020). Maintenance et attention à la fragilité SociologieS, 2020-05. p.5” », que faut-il scruter et surveiller exactement ? Le cas d’usage sur l’eau potable, par exemple, cherchait à « caractériser les risques de défaillances » et à « évaluer les besoins en renouvellement des canalisationsSite web France Data Réseau, page du cas d’usage « eau potable » : https://www.francedatareseau.fr/cas-dusage/eau-potable». Dans ce cas ce n’était pas l’inventaire des canalisations qui posait problème mais le détail de leur description.
Deux catégories de données concentraient l’attention des collectivités au sein de ce groupe de travail. D’une part les données relatives au diamètre, au matériau et à la période de pose des canalisations (selon les collectivités ces données étaient plus ou moins présentes, pour tout ou partie des canalisations inventoriées, et avec des variantes dans les libellés de matériaux par exemple). D’autre part, les données relatives à l’historique des défaillances recensées. Ici encore, toutes les collectivités n’avaient pas forcément un historique, ou le détail de l’intervention ou le tronçon concerné. Au-delà de souligner les différences de pratiques et de patrimoine entre territoires, ce cas d’usage a permis de soulever la difficulté de caractériser l’état d’un réseau et son « besoin de renouvellement ». Qu’est-ce que disent ces données de l’état du réseau, de sa fragilité, de son espérance de vie attendue ? Si l’accent était mis sur l’historique de défaillances comme variable clé à consolider pour estimer des taux de casse attendus ou le besoin en renouvellement futur, ce cas d’usage a également contribué à soulever les limites de ce raisonnement pour la compréhension des défaillances : est-ce tel matériau ou tel niveau de vieillissement qui rend plus probable la casse ? Ou est-ce telle zone qui, du fait de la pression du trafic routier par exemple, connaît le plus de contraintes sur les canalisations ? Sans être exhaustives, ces premières questions restent ouvertes et à étudier localement.
In fine, si l’ambition de ce type de projets reste tournée vers des modèles de prévision et d’aide à la décision (allant même vers l’intelligence artificielle), on voit qu’ils sont largement dépendants non pas seulement de connaissances à reconstituer mais aussi et surtout d’hypothèses de départ à définir sur ces problématiques. Il est alors important de souligner l’importance de ces questionnements qui alimentent des choix politiques, techniques et financiers et façonnent la gestion patrimoniale des réseaux.