Thèse CIFRE : De la prévision à la prise de décision sous incertitude : vers une meilleure gestion des ressources en eau (LabCom aiQua)

Aquasys recrute un(e) doctorant(e) risque en hydrologie/hydraulique pour une thèse CIFRE (salarié Aquasys) au cœur d’un enjeu critique : transformer l’analyse prédictive hydrologique par IA en décisions de gestion de la ressource en eau, puis les éprouver sur des territoires pilotes.

Aquasys, éditeur SaaS à la pointe de la gestion de la ressource en eau

Aquasys est un acteur pionnier de la water tech. Nous développons et opérons une solution SaaS puissante et intuitive pour aider les territoires, l’agriculture irriguée et les industriels à piloter la ressource en eau de manière dynamique, efficiente et durable. Notre mission est centrée sur la gestion : rendre la donnée exploitable, objectiver les arbitrages et sécuriser la décision dans des contextes hydrologiques de plus en plus contraints par le changement climatique.

Devenus experts de la donnée hydrologique, nous investissons massivement pour rendre nos outils numériques plus puissants et plus utiles à la décision grâce à l’IA. Nos efforts se concentrent sur l’analyse hydrologique prédictive par IA et sur la prise de décision dans l’incertain. Pour réussir cette transition, nous avons noué des partenariats scientifiques de premier plan, notamment avec l’Université Gustave Eiffel et INRAE, au travers de programmes pluriannuels tels que le LabCom aiQua (www.aiqua.fr). Ces partenariats nous maintiennent à l’état de l’art et nous donnent un accès précoce aux avancées scientifiques.

En 2026, les premiers travaux arrivent à maturité et nous lançons des expérimentations en conditions opérationnelles sur trois cas d’usage : 

• la prévention du risque de pénurie pour le service d’eau potable, en partenariat avec un exploitant de premier plan 
• la gestion dynamique de l’irrigation, en partenariat avec la Chambre d’Agriculture des Pays de la Loire 
• le soutien d’étiage, avec une société d’aménagement régionale.

Passer de l’analyse prédictive hydrologique à la décision de gestion

La volatilité croissante des hydrosystèmes (sécheresses, étiages plus longs, incertitudes sur les trajectoires) met sous tension des modèles de gestion encore largement fondés sur des valeurs déterministes. Dans le même temps, l’IA offre aujourd’hui des capacités nouvelles pour produire des indicateurs prédictifs (probabilités de tension, trajectoires de débits/niveaux, risques de dépassement de seuils, etc.), mais la transformation de ces informations en décisions opérationnelles reste un verrou : comment décider quoi faire, quand, et avec quel niveau de prudence, en présence d’incertitudes multiples (climat, hydrologie, demande, fonctionnement des ouvrages, contraintes réglementaires) ? L’incertitude affectant les prévisions est une donnée clé de la décision.

L’enjeu central de la thèse est de concevoir les principes de pilotage dynamique optimal de la ressource en eau, c’est-à-dire des règles, mécanismes et arbitrages permettant d’adapter en continu les décisions de gestion quantitative à partir d’informations prédictives incertaines.

La conception de cette couche décisionnelle et sa transformation en services numériques prendra appui sur les prévisions hydrologiques, mais aussi de demande en eau développées dans le cadre du LabCom aiQua et sur la prise en compte et la formalisation des marges de manœuvre et enjeux des usagers de l’eau et des contraintes de gestion des ressources. Le travail se situera à l’interface entre les chercheurs développant les modèles de prévision, les utilisateurs finaux et l’équipe de développement logiciel. Il s’agira de construire et faire le lien entre les indicateurs prédictifs (scénarios, probabilités, niveaux de confiance) et les décisions concrètes (seuils, déclenchement d’actions, plans de prélèvement ou de lâchers d’eau optimaux, etc.), par l’étude structurelles dynamiques des systèmes de gestion d’eau, du point de vue prévisionnel mais aussi opérationnel et expérimental en tenant compte des aspects probabilistes et des conséquences induites par les incertitudes de modélisation et des contraintes de gestion techniques et humaines.

Ce travail sera abordé par le prisme du risque et de la sureté de fonctionnement au sens industriel, par :

• La quantification des caractéristiques des systèmes de gestion d’eau pour estimer leur fiabilité, maintenabilité et disponibilité
• L’identification, la quantification et l’analyse des conséquences des aléas et risques de l’ensemble de la chaîne de décision pour en assurer la maîtrise
• L’estimation de la fiabilité basée sur le retour d'expérience (REX)
• L’optimisation des stratégies de décision via notamment l’analyse coûts/bénéfices

Le poste : recherche appliquée exigeante, orientée résultats

Le poste est rattaché à la direction R&D d’Aquasys et s’inscrit dans le laboratoire commun (LabCom) mis en place entre Aquasys et l’Université Gustave Eiffel (www.aiqua.fr).

Vous serez co-encadré(e) côté Aquasys par le Directeur Innovation et côté académique par Éric Gaume, directeur adjoint du département Géotechnique Environnement Risques Naturels et Sciences de la Terre (GERS) de l’Université Gustave Eiffel, professeur d’hydrologie de l’École des Ponts ParisTech.

La thèse vise à développer des outils d’aide à la décision (Decision Support System – DSS) pour la gestion quantitative de l’eau.

Ces outils s’appuieront sur des indicateurs d’analyse prédictive par IA en cours de développement à l’Université Gustave Eiffel, et industrialisés / intégrés dans des solutions opérationnelles par Aquasys (ingénierie logicielle, robustesse, exploitation, déploiement, intégration de données, UX et interopérabilité).

Missions

Vous porterez le volet « décision sous incertitudes », en prise directe avec les travaux d’analyse hydrologique prédictive menés dans le cadre du partenariat aiQua.

1/ Vous analyserez et formaliserez, au contact de nos partenaires terrain, les multiples contextes de décision.

2/ Vous définirez les principes conceptuels permettant de coupler décision et indicateurs prédictifs, selon différentes stratégies de décision.

3/ Vous développerez les composants logiciels permettant d’opérationnaliser ces principes et accompagnerez la conception des écrans utilisateurs.

4/ Vous testerez en conditions opérationnelles les nouveaux services numériques sur les territoires pilotes, dans une logique d’amélioration continue et d’industrialisation.

Au-delà de la thèse, le poste a vocation à prendre une place centrale dans l’équipe R&D d’Aquasys et à poursuivre les travaux autour de la gestion hydrologique dans l’incertain.

Profil recherché : sureté de fonctionnement/risque industriel + hydrologie / hydraulique/ sciences de la Terre

Nous recherchons un profil de haut niveau (école d’ingénieur ou M2 recherche), avec une double culture hydrologie–sciences de la Terre (ou équivalent) et statistiques et sureté de fonctionnement ou risques industriels, à l’aise au sein d’une structure agile en forte croissance.

Formation : Grande École (École Polytechnique, École des Ponts, AgroParisTech ou équivalent) avec une spécialisation ou une expérience significative en sureté de fonctionnement/risque industriel et hydrologie, hydraulique, sciences de la Terre ou environnement.

Compétences : 

• solides bases en probabilités et statistiques, avec un intérêt démontré pour la décision sous incertitude (optimisation, robustesse, multi-objectif…) ; 
• bon niveau en Python (modélisation) ; 
• rigueur scientifique, sens du terrain, autonomie, capacité à produire un outil utile et déployable ; 
• à l’aise en anglais.