La gestion de l’eau est un défi complexe, et les progrès récents de l’intelligence artificielle peuvent clairement aider à en relever une partie. Cet article présente quelques pistes de réflexions afin de profiter pleinement de la révolution des données pour optimiser l’un de nos biens les plus précieux : l’or bleu.
Avant d’amorcer un projet, il est important de bien comprendre les différences derrière les types de données suivants: numérique, catégorique, continu, discret, nominal et ordinal. Ces connaissances sont essentielles pour cibler la nature statistique des données disponibles et traiter les paramètres en jeu adéquatement.
Durant ces dernières années, on a vu l’essor de l’intelligence artificielle (IA) dans nos vies quotidiennes. En 2020, nous sommes entourés d’applications d’IA. Elle est présente dans nos navigateurs web, nos plateformes de médias sociaux, les appareils photo de nos téléphones portables et elle commence même à se retrouver dans nos voitures.
On a souvent tendance à oublier que la qualité de l’eau est une question de perspective. Les lacs et les rivières fournissent de nombreux services comme l’eau potable, la baignade et l’irrigation, et la perspective de chacun est liée à l’utilisation qu’il en fait. Quand on évalue la santé d’un cours d’eau, on doit être en mesure d’évaluer ces différentes perspectives de la qualité de l’eau conjointement, mais on ne connaît encore que très peu la manière dont elles interagissent dans nos cours d’eau.
En raison des méthodes modernes de traitement de l’eau et d’assainissement dans les pays développés, l’exposition à des agents pathogènes transmis par l’eau potable contaminée est rare. À travers ce billet de blog, j’ai l’intention d’explorer plus en détail le monde des agents pathogènes présents dans les eaux récréatives.