IA et gestion de l'eau : fuites, réseaux et qualité en 2026
L'eau potable est le service public le plus discret, jusqu'au jour où il manque. Chaque année, 126 milliards de m³ d'eau se perdent dans les réseaux de distribution du monde entier, soit environ 39 milliards de dollars, selon l'étude de référence publiée par l'IWA. Dans l'Union européenne, les pertes nationales varient de 8 % à 57 % selon les États membres, et la Commission a annoncé un seuil européen de fuites d'ici 2028 dans sa stratégie pour la résilience de l'eau du 4 juin 2025. Face à des réseaux vieillissants et à des sécheresses plus fréquentes, les distributeurs misent sur l'IA : détection de fuites par comparaison de débits, compteurs intelligents, prévision de la demande et surveillance de la qualité. Du programme WONE de Lisbonne à De Watergroep en Flandre et à la scale-up bruxelloise Shayp, voici ce que l'IA change pour la gestion de l'eau, vu de Belgique.
Article généré par l'IA. Contenu rédigé avec l'assistance d'un modèle d'intelligence artificielle, puis relu par un humain avant publication. Les chiffres cités renvoient à leurs sources, listées en fin d'article.
d'eau perdus chaque année dans le monde, soit 39 Md$ (IWA, Liemberger & Wyatt)
8 à 57 %
de pertes selon les pays de l'UE ; seuil européen de fuites d'ici 2028 (Commission européenne)
8,5 %
d'eau non facturée à Lisbonne en 2015, contre 23,5 % en 2005, grâce au programme WONE (Climate-ADAPT)
L'eau devient un problème de données
Le secteur de l'eau cumule trois contraintes. D'abord, l'infrastructure est ancienne et enterrée : des dizaines de milliers de kilomètres de conduites, posées parfois il y a un siècle, invisibles jusqu'à la rupture. Ensuite, la ressource se raréfie : sécheresses plus longues, nappes sous pression, conflits d'usage entre agriculture, industrie et ménages. Enfin, les volumes perdus sont énormes : l'étude de Liemberger et Wyatt publiée par l'IWA estime l'eau non facturée mondiale à 126 milliards de m³ par an, valorisés à 39 milliards de dollars, deux à trois fois plus que les estimations antérieures de la Banque mondiale.
L'Europe a pris la mesure du problème. La stratégie européenne pour la résilience de l'eau, adoptée le 4 juin 2025, constate que les pertes nationales varient de 8 % à 57 % selon les États membres et annonce un seuil européen de fuites d'ici 2028 : les pays qui le dépassent devront soumettre des plans d'action nationaux. La stratégie érige aussi le principe « Water Efficiency First » et recommande d'améliorer l'efficacité hydrique de l'UE d'au moins 10 % d'ici 2030, en s'appuyant explicitement sur les compteurs intelligents et la télédétection.
Le marché suit la même pente : selon BCC Research, la gestion intelligente de l'eau devrait passer de 23,7 milliards de dollars en 2025 à 43,7 milliards en 2030, soit une croissance annuelle de 13 %. Pour les distributeurs, l'IA n'est pas un gadget : c'est le seul moyen d'exploiter les millions de mesures que produisent désormais compteurs, capteurs de pression et sondes de qualité.
Fuites : détecter avant de creuser
La lutte contre les fuites est le cas d'usage le plus rentable. Le principe : découper le réseau en zones de mesure (District Metered Areas), suivre les débits en continu, et laisser des modèles d'apprentissage comparer la consommation réelle à la consommation attendue. Un écart persistant, notamment la nuit, signale une fuite probable ; des capteurs acoustiques et des équipes de terrain la localisent ensuite au mètre près, avant que la chaussée ne s'affaisse.
L'exemple européen le plus documenté vient de Lisbonne. Le distributeur EPAL a développé en interne le programme WONE, qui surveille 158 zones de mesure et compare en continu usage attendu et usage réel. Résultat : l'eau non facturée est passée de 23,5 % en 2005 à environ 8,5 % en 2015, soit 135 millions de m³ économisés et près de 68 millions d'euros de gains cumulés en dix ans, pour un investissement initial d'environ 2 millions d'euros. La détection des fuites n'est donc pas qu'une mesure d'adaptation climatique : c'est un investissement rentable.
À retenir
À Lisbonne, chaque euro investi dans la détection des fuites pilotée par les données a rapporté plusieurs fois sa mise : 2 millions d'euros d'investissement initial, 68 millions d'euros d'économies cumulées en dix ans (Climate-ADAPT).
La logique rejoint celle de la maintenance prédictive industrielle : intervenir avant la panne coûte toujours moins cher que réparer après. Sur un réseau d'eau, l'IA aide aussi à prioriser le renouvellement des conduites : les modèles croisent âge, matériau, pression, historique de casses et nature du sol pour prédire quelles canalisations remplacer en premier.
En Belgique : compteurs numériques et détection intelligente
La Belgique avance concrètement. En Flandre, De Watergroep, qui exploite 34 495 km de conduites pour 3,3 millions de clients, a lancé un plan d'action combinant intelligence artificielle et détection intelligente des fuites : en 2021, ce dispositif lui a permis d'économiser 5 millions de m³ d'eau de plus qu'en 2020. L'entreprise installe par ailleurs 1,5 million de compteurs d'eau numériques d'ici 2030, qui alimenteront les algorithmes en données de consommation quasi temps réel.
De Watergroep s'est aussi associée au spécialiste belge HydroScan (Hydroware) pour détecter les fuites plus vite et plus précisément : le logiciel compare en continu la consommation réelle à la consommation « normale » prédite par des algorithmes, déclenche des alarmes en cas d'écart et quantifie le volume de la fuite. À Bruxelles, Vivaqua surveille quotidiennement la consommation des communes qu'elle dessert et investigue toute hausse suspecte, tandis que la scale-up bruxelloise Shayp équipe bâtiments publics et parcs immobiliers de capteurs et d'algorithmes qui repèrent les fuites internes en temps réel.
Compteurs intelligents
Relevés à distance, profils de consommation, alerte fuite chez le client : la base de données qui rend l'IA possible.
Détection de fuites réseau
Comparaison débit réel / débit prédit par zone de mesure, capteurs acoustiques et priorisation des interventions.
Renouvellement prédictif
Modèles de risque de casse par tronçon pour investir là où le réseau est le plus fragile.
Fuites dans les bâtiments
Capteurs sur le compteur et algorithmes de profil : chasses d'eau qui coulent, conduites percées, robinets oubliés.
Prévoir la demande, piloter le réseau, surveiller la qualité
Au-delà des fuites, l'IA sert à prévoir la demande : les modèles croisent météo, saisonnalité, jours fériés et historique pour anticiper les pics de consommation et dimensionner production et pompage. Comme le pompage et le traitement sont énergivores, optimiser les horaires de pompage en fonction de la demande prévue et des prix de l'électricité réduit la facture énergétique des distributeurs.
La qualité de l'eau profite du même outillage : des sondes mesurent en continu turbidité, chlore ou conductivité, et des modèles de détection d'anomalies signalent toute dérive avant qu'elle n'atteigne le robinet. Dans les stations d'épuration, l'IA ajuste l'aération des bassins, premier poste de consommation électrique, et anticipe les à-coups de charge liés aux pluies. Enfin, les jumeaux numériques de réseaux d'eau permettent de simuler une casse, une pollution ou un nouveau quartier avant de toucher au réseau réel.
Ce que dit la réglementation
L'eau est un secteur régulé, et l'usage de l'IA y est encadré à plusieurs niveaux.
Stratégie résilience de l'eau et directive eau potable. La stratégie du 4 juin 2025 annonce un seuil européen de fuites d'ici 2028 ; la directive (UE) 2020/2184 impose déjà aux États membres d'évaluer leurs taux de fuite et de les réduire.
NIS2. Eau potable et eaux usées figurent parmi les secteurs hautement critiques de la directive (UE) 2022/2555 : obligations de cybersécurité renforcées pour les distributeurs, y compris sur leurs systèmes d'IA et de télégestion.
AI Act. Les systèmes d'IA utilisés comme composants de sécurité dans la gestion et l'exploitation de la fourniture d'eau relèvent du haut risque : gestion des risques, supervision humaine et documentation s'imposent.
RGPD. Les données des compteurs intelligents révèlent les habitudes de vie des ménages : ce sont des données personnelles, soumises à minimisation, bases légales et analyses d'impact.
Passer à l'action
1
Cartographier les données
Compteurs, capteurs de pression, SCADA, historiques de casses et de consommation : recenser ce qui existe et évaluer sa qualité.
2
Commencer par les fuites
Découper le réseau en zones de mesure et déployer la détection d'anomalies : c'est le cas d'usage au ROI le plus rapide et le mieux documenté.
3
Cadrer la conformité
Aligner le projet sur NIS2, l'AI Act et le RGPD dès la conception, en particulier pour les données de compteurs intelligents.
4
Industrialiser
Passer du pilote à l'exploitation avec MLOps, surveillance de dérive des modèles et boucle de réentraînement continue.
Questions fréquentes
Comment l'IA détecte-t-elle les fuites d'eau ?
Le réseau est découpé en zones de mesure et des modèles comparent en continu la consommation réelle à la consommation prévue : tout écart persistant, notamment la nuit, signale une fuite probable, ensuite localisée par capteurs acoustiques. À Lisbonne, ce principe a fait passer l'eau non facturée de 23,5 % à environ 8,5 % en dix ans ; en Flandre, De Watergroep a économisé 5 millions de m³ supplémentaires en un an.
Qu'est-ce que l'eau non facturée (non-revenue water) ?
La différence entre le volume injecté dans le réseau et le volume facturé : fuites, compteurs défaillants, branchements illégaux. L'étude de Liemberger et Wyatt (IWA, 2019) l'estime à 126 milliards de m³ par an dans le monde, soit environ 39 milliards de dollars.
Que prévoit l'Europe contre les fuites d'eau ?
La stratégie européenne pour la résilience de l'eau (4 juin 2025) constate des pertes nationales de 8 à 57 % et annonce un seuil européen de fuites d'ici 2028, avec plans d'action nationaux pour les pays qui le dépassent, le principe « Water Efficiency First » et un objectif d'efficacité hydrique d'au moins 10 % d'ici 2030.
L'IA dans le secteur de l'eau est-elle réglementée ?
Oui : NIS2 classe l'eau potable et les eaux usées parmi les secteurs hautement critiques, l'AI Act encadre les systèmes d'IA utilisés comme composants de sécurité des infrastructures critiques, et le RGPD s'applique aux données des compteurs intelligents.
Sources
Liemberger R. et Wyatt A., Quantifying the global non-revenue water problem, Water Supply 19(3), IWA Publishing, 2019 (126 milliards de m³ d'eau non facturée par an dans le monde, valorisés à 39 milliards de dollars). iwaponline.com
Commission européenne, Stratégie européenne pour la résilience de l'eau, communication du 4 juin 2025 (pertes nationales de 8 % à 57 % ; seuil européen de fuites d'ici 2028 et plans d'action nationaux ; principe « Water Efficiency First » ; objectif d'efficacité hydrique d'au moins 10 % d'ici 2030). commission.europa.eu
Climate-ADAPT (Agence européenne pour l'environnement), Private investment in a leakage monitoring program to cope with water scarcity in Lisbon, Portugal (programme WONE d'EPAL : eau non facturée de 23,5 % en 2005 à environ 8,5 % en 2015 ; 135 millions de m³ et environ 68 millions d'euros économisés en dix ans ; 158 zones de mesure ; environ 2 millions d'euros d'investissement initial). climate-adapt.eea.europa.eu
De Watergroep, Jaarresultaten 2021, 10 juin 2022 (5 millions de m³ économisés en plus qu'en 2020 grâce à l'IA et à la détection intelligente des fuites ; 1,5 million de compteurs numériques d'ici 2030 ; 34 495 km de conduites ; 3,3 millions de clients). dewatergroep.be
De Watergroep et Hydroware (HydroScan), Hydroware en De Watergroep slaan handen in elkaar om waterlekken sneller, efficiënter en preciezer op te sporen (comparaison continue entre consommation réelle et consommation prédite par algorithmes, alarmes et quantification des fuites). dewatergroep.be
BCC Research, Global Smart Water Management Market (23,7 milliards de dollars en 2025, 43,7 milliards en 2030, croissance annuelle de 13 %). bccresearch.com
Union européenne, Règlement (UE) 2024/1689 (AI Act), directive (UE) 2022/2555 (NIS2) et directive (UE) 2020/2184 (eau potable) : IA composant de sécurité des infrastructures critiques classée à haut risque ; eau potable et eaux usées secteurs hautement critiques ; évaluation obligatoire des taux de fuite. eur-lex.europa.eu
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Article généré par l'IA. Contenu rédigé avec l'assistance d'un modèle d'intelligence artificielle, puis relu par un humain avant publication. Les chiffres cités renvoient à leurs sources, listées en fin d'article.
AI en waterbeheer: lekken, netten en kwaliteit in 2026
Drinkwater is de stilste openbare dienst, tot de dag dat het ontbreekt. Elk jaar gaat wereldwijd 126 miljard m³ water verloren in de distributienetten, goed voor ongeveer 39 miljard dollar, volgens de referentiestudie gepubliceerd door de IWA. In de Europese Unie variëren de nationale verliezen van 8 % tot 57 % naargelang de lidstaat, en de Commissie kondigde in haar strategie voor waterveerkracht van 4 juni 2025 een Europese lekkagedrempel aan tegen 2028. Geconfronteerd met verouderende netten en frequentere droogtes zetten de waterbedrijven in op AI: lekdetectie door debietvergelijking, slimme meters, vraagvoorspelling en kwaliteitsbewaking. Van het WONE-programma in Lissabon tot De Watergroep in Vlaanderen en de Brusselse scale-up Shayp: dit verandert AI voor het waterbeheer, bekeken vanuit België.
Artikel gegenereerd door AI. Tekst opgesteld met de hulp van een AI-model en door een mens nagelezen vóór publicatie. De vermelde cijfers verwijzen naar hun bronnen, onderaan dit artikel.
water gaat jaarlijks wereldwijd verloren, goed voor 39 mld$ (IWA, Liemberger & Wyatt)
8 tot 57 %
verliezen naargelang het EU-land; Europese lekkagedrempel tegen 2028 (Europese Commissie)
8,5 %
niet-gefactureerd water in Lissabon in 2015, tegenover 23,5 % in 2005, dankzij WONE (Climate-ADAPT)
Water wordt een dataprobleem
De watersector stapelt drie beperkingen op. Eerst is er de infrastructuur: oud en ondergronds, tienduizenden kilometers leidingen, soms een eeuw geleden gelegd, onzichtbaar tot ze breken. Vervolgens wordt de hulpbron schaarser: langere droogtes, grondwater onder druk, gebruiksconflicten tussen landbouw, industrie en gezinnen. Ten slotte zijn de verloren volumes enorm: de studie van Liemberger en Wyatt, gepubliceerd door de IWA, raamt het wereldwijde niet-gefactureerde water op 126 miljard m³ per jaar, met een waarde van 39 miljard dollar, twee tot drie keer meer dan de eerdere ramingen van de Wereldbank.
Europa heeft de omvang van het probleem erkend. De Europese strategie voor waterveerkracht, aangenomen op 4 juni 2025, stelt vast dat de nationale verliezen variëren van 8 % tot 57 % naargelang de lidstaat en kondigt een Europese lekkagedrempel aan tegen 2028: landen die deze overschrijden, moeten nationale actieplannen indienen. De strategie verheft ook het principe « Water Efficiency First » en beveelt aan de waterefficiëntie van de EU met minstens 10 % te verbeteren tegen 2030, met expliciete verwijzing naar slimme meters en teledetectie.
De markt volgt dezelfde curve: volgens BCC Research groeit slim waterbeheer van 23,7 miljard dollar in 2025 naar 43,7 miljard in 2030, een jaarlijkse groei van 13 %. Voor de waterbedrijven is AI geen gadget: het is de enige manier om de miljoenen metingen te benutten die meters, druksensoren en kwaliteitssondes voortaan produceren.
Lekken: detecteren vóór het graven
De strijd tegen lekken is de meest rendabele toepassing. Het principe: het net opdelen in meetzones (District Metered Areas), de debieten continu volgen en lerende modellen het werkelijke verbruik laten vergelijken met het verwachte verbruik. Een aanhoudende afwijking, vooral 's nachts, wijst op een waarschijnlijk lek; akoestische sensoren en terreinploegen lokaliseren het vervolgens tot op de meter, vóór het wegdek verzakt.
Het best gedocumenteerde Europese voorbeeld komt uit Lissabon. Waterbedrijf EPAL ontwikkelde intern het programma WONE, dat 158 meetzones bewaakt en continu verwacht en werkelijk gebruik vergelijkt. Resultaat: het niet-gefactureerde water daalde van 23,5 % in 2005 naar ongeveer 8,5 % in 2015, goed voor 135 miljoen m³ bespaard water en bijna 68 miljoen euro aan gecumuleerde winst in tien jaar, voor een initiële investering van ongeveer 2 miljoen euro. Lekdetectie is dus niet alleen een klimaatadaptatiemaatregel: het is een rendabele investering.
Onthoud
In Lissabon bracht elke euro die in datagestuurde lekdetectie werd geïnvesteerd een veelvoud op: 2 miljoen euro initiële investering, 68 miljoen euro gecumuleerde besparingen in tien jaar (Climate-ADAPT).
De logica sluit aan bij voorspellend onderhoud in de industrie: ingrijpen vóór de panne kost altijd minder dan herstellen erna. Op een waternet helpt AI ook de leidingvernieuwing te prioriteren: modellen kruisen leeftijd, materiaal, druk, breukhistoriek en bodemtype om te voorspellen welke leidingen eerst vervangen moeten worden.
In België: digitale meters en slimme detectie
België boekt concrete vooruitgang. In Vlaanderen lanceerde De Watergroep, dat 34 495 km leidingen uitbaat voor 3,3 miljoen klanten, een actieplan dat artificiële intelligentie en slimme lekdetectie combineert: in 2021 bespaarde het daarmee 5 miljoen m³ water meer dan in 2020. Het bedrijf installeert bovendien 1,5 miljoen digitale watermeters tegen 2030, die de algoritmes voeden met quasi realtime verbruiksdata.
De Watergroep werkt ook samen met de Belgische specialist HydroScan (Hydroware) om lekken sneller en preciezer op te sporen: de software vergelijkt continu het werkelijke verbruik met het « normale » verbruik dat algoritmes voorspellen, genereert alarmen bij afwijkingen en kwantificeert het lekvolume. In Brussel monitort Vivaqua dagelijks het verbruik van de gemeenten die het bedient en onderzoekt het elke verdachte stijging, terwijl de Brusselse scale-up Shayp openbare gebouwen en vastgoedparken uitrust met sensoren en algoritmes die interne lekken in realtime opsporen.
Slimme meters
Meterstanden op afstand, verbruiksprofielen, lekalarm bij de klant: de databasis die AI mogelijk maakt.
Lekdetectie op het net
Vergelijking werkelijk / voorspeld debiet per meetzone, akoestische sensoren en prioritering van interventies.
Voorspellende vernieuwing
Breukrisicomodellen per leidingvak om te investeren waar het net het kwetsbaarst is.
Lekken in gebouwen
Sensoren op de meter en profielalgoritmes: lopende spoelbakken, doorboorde leidingen, vergeten kranen.
Vraag voorspellen, net sturen, kwaliteit bewaken
Naast lekken dient AI om de vraag te voorspellen: modellen kruisen weer, seizoenspatronen, feestdagen en historiek om verbruikspieken te anticiperen en productie en pompwerking te dimensioneren. Omdat pompen en zuiveren energie-intensief zijn, drukt het optimaliseren van pompuren op basis van de voorspelde vraag en de elektriciteitsprijzen de energiefactuur van de waterbedrijven.
De waterkwaliteit profiteert van dezelfde gereedschapskist: sondes meten continu troebelheid, chloor of geleidbaarheid, en anomaliedetectiemodellen signaleren elke afwijking vóór ze de kraan bereikt. In waterzuiveringsstations stuurt AI de beluchting van de bekkens bij, de grootste elektriciteitsverbruiker, en anticipeert ze op vuilvrachtpieken bij regen. Tot slot laten digitale tweelingen van waternetten toe een breuk, een vervuiling of een nieuwe wijk te simuleren vóór er aan het echte net wordt geraakt.
Wat de regelgeving zegt
Water is een gereguleerde sector, en het gebruik van AI wordt er op meerdere niveaus omkaderd.
Strategie waterveerkracht en drinkwaterrichtlijn. De strategie van 4 juni 2025 kondigt een Europese lekkagedrempel aan tegen 2028; richtlijn (EU) 2020/2184 verplicht de lidstaten nu al hun lekverliezen te evalueren en te verminderen.
NIS2. Drinkwater en afvalwater behoren tot de hoogkritieke sectoren van richtlijn (EU) 2022/2555: verscherpte cyberbeveiligingsverplichtingen voor de waterbedrijven, ook voor hun AI- en telemetriesystemen.
AI Act. AI-systemen die als veiligheidscomponent dienen in het beheer en de exploitatie van de watervoorziening vallen onder hoog risico: risicobeheer, menselijk toezicht en documentatie zijn verplicht.
AVG. Data van slimme meters onthullen de leefgewoonten van gezinnen: het zijn persoonsgegevens, onderworpen aan minimalisering, rechtsgronden en effectbeoordelingen.
Aan de slag
1
Data in kaart brengen
Meters, druksensoren, SCADA, breuk- en verbruikshistoriek: inventariseren wat bestaat en de kwaliteit ervan beoordelen.
2
Beginnen met lekken
Het net opdelen in meetzones en anomaliedetectie uitrollen: de toepassing met de snelste en best gedocumenteerde ROI.
3
Conformiteit omkaderen
Het project vanaf het ontwerp afstemmen op NIS2, de AI Act en de AVG, in het bijzonder voor slimme-meterdata.
4
Industrialiseren
Van piloot naar exploitatie met MLOps, driftbewaking van de modellen en een continue hertrainingslus.
Veelgestelde vragen
Hoe detecteert AI waterlekken?
Het net wordt opgedeeld in meetzones en modellen vergelijken continu het werkelijke met het verwachte verbruik: elke aanhoudende afwijking, vooral 's nachts, wijst op een waarschijnlijk lek, dat vervolgens met akoestische sensoren wordt gelokaliseerd. In Lissabon daalde het niet-gefactureerde water zo van 23,5 % naar ongeveer 8,5 % in tien jaar; in Vlaanderen bespaarde De Watergroep 5 miljoen m³ extra in één jaar.
Wat is niet-gefactureerd water (non-revenue water)?
Het verschil tussen het volume dat in het net wordt geïnjecteerd en het volume dat aan klanten wordt gefactureerd: lekken, defecte meters, illegale aftakkingen. De studie van Liemberger en Wyatt (IWA, 2019) raamt het op 126 miljard m³ per jaar wereldwijd, ongeveer 39 miljard dollar.
Wat plant Europa tegen waterlekken?
De Europese strategie voor waterveerkracht (4 juni 2025) stelt nationale verliezen van 8 tot 57 % vast en kondigt een Europese lekkagedrempel aan tegen 2028, met nationale actieplannen voor landen die deze overschrijden, het principe « Water Efficiency First » en een doelstelling van minstens 10 % waterefficiëntie tegen 2030.
Is AI in de watersector gereguleerd?
Ja: NIS2 rekent drinkwater en afvalwater tot de hoogkritieke sectoren, de AI Act omkadert AI-systemen die als veiligheidscomponent van kritieke infrastructuur dienen, en de AVG geldt voor slimme-meterdata.
Bronnen
Liemberger R. en Wyatt A., Quantifying the global non-revenue water problem, Water Supply 19(3), IWA Publishing, 2019 (126 miljard m³ niet-gefactureerd water per jaar wereldwijd, met een waarde van 39 miljard dollar). iwaponline.com
Europese Commissie, Europese strategie voor waterveerkracht, mededeling van 4 juni 2025 (nationale verliezen van 8 % tot 57 %; Europese lekkagedrempel tegen 2028 en nationale actieplannen; principe « Water Efficiency First »; doelstelling van minstens 10 % waterefficiëntie tegen 2030). commission.europa.eu
Climate-ADAPT (Europees Milieuagentschap), Private investment in a leakage monitoring program to cope with water scarcity in Lisbon, Portugal (WONE-programma van EPAL: niet-gefactureerd water van 23,5 % in 2005 naar ongeveer 8,5 % in 2015; 135 miljoen m³ en ongeveer 68 miljoen euro bespaard in tien jaar; 158 meetzones; ongeveer 2 miljoen euro initiële investering). climate-adapt.eea.europa.eu
De Watergroep, Jaarresultaten 2021, 10 juni 2022 (5 miljoen m³ meer bespaard dan in 2020 dankzij AI en slimme lekdetectie; 1,5 miljoen digitale watermeters tegen 2030; 34 495 km leidingen; 3,3 miljoen klanten). dewatergroep.be
De Watergroep en Hydroware (HydroScan), Hydroware en De Watergroep slaan handen in elkaar om waterlekken sneller, efficiënter en preciezer op te sporen (continue vergelijking tussen werkelijk verbruik en door algoritmes voorspeld verbruik, alarmen en kwantificering van lekken). dewatergroep.be
BCC Research, Global Smart Water Management Market (23,7 miljard dollar in 2025, 43,7 miljard in 2030, jaarlijkse groei van 13 %). bccresearch.com
Europese Unie, Verordening (EU) 2024/1689 (AI Act), richtlijn (EU) 2022/2555 (NIS2) en richtlijn (EU) 2020/2184 (drinkwater): AI als veiligheidscomponent van kritieke infrastructuur geldt als hoog risico; drinkwater en afvalwater zijn hoogkritieke sectoren; verplichte evaluatie van lekverliezen. eur-lex.europa.eu
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Artikel gegenereerd door AI. Tekst opgesteld met de hulp van een AI-model en door een mens nagelezen vóór publicatie. De vermelde cijfers verwijzen naar hun bronnen, onderaan dit artikel.
AI and Water Management: Leaks, Networks and Quality in 2026
Drinking water is the quietest public service, until the day it runs short. Every year, 126 billion m³ of water are lost in distribution networks worldwide, worth about 39 billion dollars, according to the reference study published by the IWA. In the European Union, national losses range from 8% to 57% depending on the member state, and the Commission announced an EU-wide leakage threshold by 2028 in its Water Resilience Strategy of 4 June 2025. Facing ageing networks and more frequent droughts, utilities are turning to AI: leak detection through flow comparison, smart meters, demand forecasting and quality monitoring. From Lisbon's WONE programme to De Watergroep in Flanders and Brussels scale-up Shayp, here is what AI changes for water management, seen from Belgium.
Article generated by AI. Content written with the help of an artificial intelligence model and reviewed by a human before publication. The figures cited point to their sources, listed at the end of the article.
of water lost every year worldwide, worth $39bn (IWA, Liemberger & Wyatt)
8 to 57%
losses depending on the EU country; EU-wide leakage threshold by 2028 (European Commission)
8.5%
non-revenue water in Lisbon in 2015, down from 23.5% in 2005, thanks to WONE (Climate-ADAPT)
Water is becoming a data problem
The water sector faces three compounding constraints. First, the infrastructure is old and buried: tens of thousands of kilometres of pipes, some laid a century ago, invisible until they fail. Second, the resource is getting scarcer: longer droughts, stressed aquifers, competing demands from agriculture, industry and households. Third, the volumes lost are enormous: the Liemberger and Wyatt study published by the IWA estimates global non-revenue water at 126 billion m³ per year, valued at 39 billion dollars, two to three times higher than earlier World Bank estimates.
Europe has taken stock of the problem. The European Water Resilience Strategy, adopted on 4 June 2025, notes that national leakage levels vary from 8% to 57% across member states and announces an EU-wide leakage threshold by 2028: countries exceeding it will have to submit national action plans. The strategy also promotes the "Water Efficiency First" principle and recommends improving the EU's water efficiency by at least 10% by 2030, explicitly relying on smart water metering and remote sensing.
The market follows the same slope: according to BCC Research, smart water management is set to grow from 23.7 billion dollars in 2025 to 43.7 billion in 2030, a 13% annual growth rate. For utilities, AI is not a gimmick: it is the only way to exploit the millions of readings that meters, pressure sensors and quality probes now produce.
Leaks: detect before you dig
Fighting leaks is the most profitable use case. The principle: divide the network into District Metered Areas, monitor flows continuously, and let machine learning models compare actual consumption against expected consumption. A persistent gap, especially at night, signals a probable leak; acoustic sensors and field teams then pinpoint it to the metre, before the road caves in.
The best documented European example comes from Lisbon. Utility EPAL developed its WONE programme in-house, monitoring 158 metered areas and continuously comparing expected and actual usage. The result: non-revenue water fell from 23.5% in 2005 to around 8.5% in 2015, saving 135 million m³ and close to 68 million euros in cumulative gains over ten years, for an initial investment of about 2 million euros. Leak detection is therefore not just a climate adaptation measure: it is a profitable investment.
Key takeaway
In Lisbon, every euro invested in data-driven leak detection paid back several times over: 2 million euros of initial investment, 68 million euros of cumulative savings in ten years (Climate-ADAPT).
The logic mirrors industrial predictive maintenance: acting before the failure always costs less than repairing after it. On a water network, AI also helps prioritise pipe renewal: models cross-reference age, material, pressure, burst history and soil type to predict which mains to replace first.
In Belgium: digital meters and smart detection
Belgium is making concrete progress. In Flanders, De Watergroep, which operates 34,495 km of pipes for 3.3 million customers, launched an action plan combining artificial intelligence and smart leak detection: in 2021, it saved 5 million m³ more water than in 2020. The company is also installing 1.5 million digital water meters by 2030, feeding its algorithms with near real-time consumption data.
De Watergroep has also teamed up with Belgian specialist HydroScan (Hydroware) to find leaks faster and more precisely: the software continuously compares actual consumption against the "normal" consumption predicted by algorithms, raises alarms on deviations and quantifies the leak volume. In Brussels, Vivaqua monitors the daily consumption of the municipalities it serves and investigates any suspicious increase, while Brussels scale-up Shayp equips public buildings and property portfolios with sensors and algorithms that spot internal leaks in real time.
Smart meters
Remote readings, consumption profiles, customer leak alerts: the data foundation that makes AI possible.
Network leak detection
Actual versus predicted flow per metered area, acoustic sensors and prioritised interventions.
Predictive renewal
Burst-risk models per pipe section to invest where the network is most fragile.
Leaks inside buildings
Sensors on the meter and profiling algorithms: running toilets, pierced pipes, forgotten taps.
Forecast demand, steer the network, watch quality
Beyond leaks, AI serves to forecast demand: models combine weather, seasonality, holidays and history to anticipate consumption peaks and size production and pumping. Since pumping and treatment are energy-intensive, optimising pumping schedules against forecast demand and electricity prices cuts utilities' energy bills.
Water quality benefits from the same toolbox: probes continuously measure turbidity, chlorine or conductivity, and anomaly detection models flag any drift before it reaches the tap. In wastewater treatment plants, AI adjusts basin aeration, the largest electricity consumer, and anticipates load surges caused by rain. Finally, digital twins of water networks make it possible to simulate a burst, a contamination or a new neighbourhood before touching the real network.
What the regulations say
Water is a regulated sector, and the use of AI in it is framed at several levels.
Water Resilience Strategy and Drinking Water Directive. The 4 June 2025 strategy announces an EU-wide leakage threshold by 2028; Directive (EU) 2020/2184 already requires member states to assess and reduce their leakage rates.
NIS2. Drinking water and wastewater are among the highly critical sectors of Directive (EU) 2022/2555: reinforced cybersecurity obligations for utilities, including their AI and telemetry systems.
AI Act. AI systems used as safety components in the management and operation of water supply fall under high risk: risk management, human oversight and documentation are required.
GDPR. Smart meter data reveals households' living habits: it is personal data, subject to minimisation, legal bases and impact assessments.
Taking action
1
Map the data
Meters, pressure sensors, SCADA, burst and consumption history: inventory what exists and assess its quality.
2
Start with leaks
Divide the network into metered areas and deploy anomaly detection: the use case with the fastest, best documented ROI.
3
Frame compliance
Align the project with NIS2, the AI Act and GDPR from the design stage, especially for smart meter data.
4
Industrialise
Move from pilot to operations with MLOps, model drift monitoring and a continuous retraining loop.
Frequently asked questions
How does AI detect water leaks?
The network is divided into metered areas and models continuously compare actual against expected consumption: any persistent gap, especially at night, signals a probable leak, which acoustic sensors then pinpoint. In Lisbon, this principle brought non-revenue water from 23.5% down to around 8.5% in ten years; in Flanders, De Watergroep saved an extra 5 million m³ in a single year.
What is non-revenue water?
The difference between the volume injected into the network and the volume billed to customers: leaks, faulty meters, illegal connections. The Liemberger and Wyatt study (IWA, 2019) estimates it at 126 billion m³ per year worldwide, worth about 39 billion dollars.
What is Europe planning against water leaks?
The European Water Resilience Strategy (4 June 2025) notes national losses of 8 to 57% and announces an EU-wide leakage threshold by 2028, with national action plans for countries exceeding it, the "Water Efficiency First" principle and a target of at least 10% water efficiency improvement by 2030.
Is AI in the water sector regulated?
Yes: NIS2 lists drinking water and wastewater among the highly critical sectors, the AI Act frames AI systems used as safety components of critical infrastructure, and GDPR applies to smart meter data.
Sources
Liemberger R. and Wyatt A., Quantifying the global non-revenue water problem, Water Supply 19(3), IWA Publishing, 2019 (126 billion m³ of non-revenue water per year worldwide, worth 39 billion dollars). iwaponline.com
European Commission, European Water Resilience Strategy, Communication of 4 June 2025 (national leakage levels from 8% to 57% ; EU-wide leakage threshold by 2028 and national action plans ; "Water Efficiency First" principle ; target of at least 10% water efficiency improvement by 2030). commission.europa.eu
Climate-ADAPT (European Environment Agency), Private investment in a leakage monitoring program to cope with water scarcity in Lisbon, Portugal (EPAL's WONE programme: non-revenue water from 23.5% in 2005 to around 8.5% in 2015 ; 135 million m³ and about 68 million euros saved over ten years ; 158 metered areas ; about 2 million euros of initial investment). climate-adapt.eea.europa.eu
De Watergroep, Jaarresultaten 2021, 10 June 2022 (5 million m³ more saved than in 2020 thanks to AI and smart leak detection ; 1.5 million digital water meters by 2030 ; 34,495 km of pipes ; 3.3 million customers). dewatergroep.be
De Watergroep and Hydroware (HydroScan), Hydroware en De Watergroep slaan handen in elkaar om waterlekken sneller, efficiënter en preciezer op te sporen (continuous comparison between actual consumption and algorithm-predicted consumption, alarms and leak quantification). dewatergroep.be
BCC Research, Global Smart Water Management Market (23.7 billion dollars in 2025, 43.7 billion in 2030, 13% annual growth). bccresearch.com
European Union, Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act), Directive (EU) 2022/2555 (NIS2) and Directive (EU) 2020/2184 (Drinking Water): AI as a safety component of critical infrastructure classified as high risk ; drinking water and wastewater listed as highly critical sectors ; mandatory assessment of leakage rates. eur-lex.europa.eu
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Molderez Consult helps Belgian utilities, intermunicipal companies and industrial players target high-ROI AI use cases, frame AI Act, NIS2 and GDPR compliance, and industrialise their models from pilot to production.
Article generated by AI. Content written with the help of an artificial intelligence model and reviewed by a human before publication. The figures cited point to their sources, listed at the end of the article.