La prévision des hauteurs d’eau dans les ressources de surface comme les rivières est un problème difficile à cause de la complexité à modéliser le milieu naturel et les multiples effets exogènes environnementaux (pluie, sécheresse, etc.). Chaque année, les usines du Syndicat des eaux d’Île-de-France (Sedif) produisent près de 336 millions de m3 d’eau potable, dont 97 % à partir des eaux de surface. Veolia Eau d’Île-de-France a mis en place un plan de continuité et de secours en situation de crues pour réagir rapidement et gérer efficacement ces événements. Suivant le niveau de gravité, des mesures sont prises en conséquence, pouvant aller jusqu’à l’arrêt d’un site de production. Quelques scénarios de crues ont été simulés par la direction régionale et interdépartementale de l’environnement et de l’énergie (DRIEE) Île-de-France (2012), et quelques résultats de prévision produits par les services de prévision des crues (SPC) sont disponibles sur la plateforme Vigicrues, mais ceux-ci sont localisés aux stations hydrométriques. Le problème reste entier pour prévoir la hauteur d’eau à chaque prise d’eau des usines de production du Sedif. Cette contribution décrit une approche statistique permettant de prévoir des séries temporelles de hauteur d’eau jusqu’à 48 h au niveau des principales usines de production du Sedif en situation de crue. Une modélisation séquentielle est formulée pour traiter les hauteurs d’eau des prises d’eau (mesurées par le service de l’eau) ainsi que les hauteurs d’eau des stations en amont accessibles via l’API Hydrométrie de la plateforme Hub’Eau. La méthode est évaluée expérimentalement sur de vrais épisodes de crues avec des données réelles, puis l’usage de la solution est illustré sur l’épisode de crue de février 2021. Les résultats obtenus permettent de montrer la pertinence de la méthodologie proposée – avec une erreur moyenne autour de 10 cm pour une prévision à 24 h et autour de 20 cm pour une prévision à 48 h – et la faisabilité d’une telle approche comme outil opérationnel en situation de crue.

Forecasting water level from surface resources like rivers or lakes is a challenging problem due to the complexity of modeling the natural environment and multiple environmental effects (rainfall, drought… ). Every year, the Sedif plants produce nearly 336 million m3 of drinking water and 97% of this water is produced from surface resources. Veolia Eau d’Ile-de-France implemented a flood continuity and emergency plan to respond quickly and effectively for mitigating such events. Depending on the severity level, various actions are taken if required, and it may lead to the shutdown of a production site. Few scenarios of flood events have been simulated by the French DRIEE Île-de-France in 2012, and some forecasting results produced by the French “flood event forecast services” (SPC) are available on the Vigicrues plateform but these are located at hydrometric stations. The question remains open to forecast the water level located at each water intake of the Sedif production plants. This paper presents a statistical approach to forecast time series of water level up to 48h located at the main production plants of Sedif during flood events. A sequential modeling is formulated to deal with water level timeseries collected at water intakes as well as water level timeseries measured at upstream gauging stations using the Hub’Eau platform. An experimental study evaluates the proposed method applied on real flood events using real data. Then, the approach is illustrated on the recent flood event occurred in February 2021. The results allow exhibiting the relevancy of the proposed methodology - with an average error of about 10 cm for 24h forecasts and about 20 cm for 48h forecasts - and its feasibility as an operational tool for decision support in flood situations.