L’intelligence artificielle permet à CANN Forecast d’estimer de manière beaucoup plus fiable les ruptures de canalisation et la concentration d’E. coli dans les rivières. Montréal et Lévis font partie des clients de la jeune pousse montréalaise qui s’apprête à attaquer le marché nord-américain.

Samuel Larochelle, Collaboration spéciale Samuel Larochelle, Collaboration spéciale
La Presse

La méthode traditionnelle pour tester la qualité d’un plan d’eau consiste à prendre un échantillon, à l’analyser en laboratoire et à attendre 24 heures pour obtenir les résultats. Un délai dangereux pour la santé publique, selon les dirigeants de CANN Forecast, une entreprise née au terme d’une compétition visant à trouver des solutions technologiques dans le domaine de l’eau.

Trouver l’idée

Composée de huit personnes possédant des expertises variées (sciences, programmation, marketing, informatique, mathématiques, qualité de l’eau), l’équipe a trouvé comment mieux faire. « Notre modèle se base sur les précipitations et les débordements d’eaux usées dans le fleuve Saint-Laurent dans les heures précédentes, explique la directrice générale Naysan Saran. Notre méthode est plus sécuritaire pour la gestion des plages, en raison des délais beaucoup plus courts. »

Grande gagnante du concours AquaHacking en 2016, CANN Forecast a été mandatée par la Ville de Montréal à l’été 2017. Peu après, Lévis a fait appel à elle. Dans ce cas, la marée est prise en considération. « Quand la marée arrive, la quantité de contamination fécale est diluée par une plus grande quantité d’eau, souligne Nicolas St-Gelais, directeur scientifique. Lorsque la marée quitte, la concentration est moins grande, et les mouvements d’eau peuvent faire bouger la contamination. »

Prévoir les ruptures

Ravie du travail de l’entreprise, la Ville de Montréal a renouvelé son contrat en 2018. Mieux encore, la Direction des Réseaux d'Eau a fait appel à son équipe pour trouver une solution aux problèmes de ruptures de canalisation.

Les aqueducs approchent de leur fin de vie. Ça casse un peu partout, surtout en hiver. Et ça cause des problèmes de qualité d’eau potable qui coûtent très cher.

Naysan Saran, directrice générale de CANN Forecast

Chaque ville dispose d’un budget pour réparer son réseau, mais sans trop savoir où réparer. Un vieux modèle théorique basé sur le matériau des conduites et leur âge tente de prévoir les casses, mais sans grand succès : certaines vieilles conduites durent plus longtemps que d’autres bien plus jeunes.

Mise au défi en mars 2018, CANN Forecast a présenté un modèle 10 fois plus performant. « On utilise le matériau, son âge, l’historique des bris, la pression des tuyaux, leur localisation et d’autres variables, énumère Mme Saran. On prédit les bris de façon plus exacte. »

L’avenir

Brillants, mais jeunes, et proposant des idées jamais testées ailleurs, les entrepreneurs ont travaillé fort pour établir leur crédibilité. « On est allé chercher du soutien de différents partenaires, comme Environnement Canada, l’Institut d’intelligence artificielle du Québec, des professeurs en statistique de l’Université McGill et en hydrologie urbaine de l’INRS », dit-elle.

Leurs succès avec la Ville de Montréal ont aussi beaucoup aidé. « Maintenant, on a plus de traction. Les gens nous contactent. »

Travaillant avec neuf municipalités au Québec, en Ontario et dans les Maritimes, CANN Forecast souhaite se positionner dans les prochains mois dans le reste du Canada et aux États-Unis. « On a une longueur d’avance sur la compétition et on veut en profiter pour que l’expertise québécoise puisse rayonner. »