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Le bassin du Ziz sous l’œil de l’IA explicable
Dans le sud-est marocain, des chercheurs ont développé un modèle innovant capable de prédire et d’expliquer la qualité de l’eau du bassin du Ziz. Fondée sur l’intelligence artificielle explicable (XAI), cette approche combine performance scientifique et transparence, offrant aux gestionnaires publics un outil inédit pour surveiller cette ressource vitale.
L’étude, menée par des chercheurs des universités Moulay Ismaïl, Ibn Tofail et Mohammed V, applique des méthodes d’apprentissage automatique à l’analyse de 80 stations couvrant le bassin. L’indice global Water Quality Index (WQI) a été calculé à partir de 25 paramètres physico-chimiques et métalliques, permettant de classer l’eau selon cinq niveaux de qualité.
Trois algorithmes ont été testés : forêt aléatoire, XGBoost et gradient boosting. Le gradient boosting s’est montré le plus précis, avec un coefficient de détermination R² de 0,91. Pour dépasser l’opacité des modèles, la méthode SHAP a été utilisée, attribuant à chaque paramètre une valeur de contribution à la qualité de l’eau. Les résultats identifient le plomb, le cadmium et les nitrates comme les principaux polluants, issus des activités industrielles et agricoles.
Le bassin du Ziz, situé dans la province d’Errachidia, connaît des contrastes hydrologiques et climatiques extrêmes, rendant l’eau douce rare et fragile. Grâce à ce modèle, les décideurs peuvent désormais visualiser l’impact précis de chaque facteur sur la qualité de l’eau et mieux planifier la gestion des ressources.
Cette approche marque un tournant pour la surveillance des eaux au Maroc. En alliant intelligence artificielle et explicabilité, elle ouvre la voie à une gestion durable et transparente, pouvant être étendue à d’autres bassins versants. Les chercheurs soulignent que protéger la qualité de l’eau reste un enjeu crucial pour la santé publique, l’agriculture et les écosystèmes locaux.