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title: Mieux connaître ses actifs, mieux décider
description: La transition énergétique du secteur hydroélectrique dépend de la capacité à mieux connaître, optimiser et prolonger la durée de vie des infrastructures.
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# Mieux connaître ses actifs, mieux décider

## La transition énergétique ne repose pas uniquement sur la construction de nouveaux actifs. Elle dépend également de la capacité des organisations à mieux connaître, maintenir, optimiser et prolonger la durée de vie des infrastructures déjà en service.

Cette réalité est particulièrement marquée dans le secteur hydroélectrique. De nombreuses centrales, barrages, ouvrages civils, équipements hydroélectromécaniques et actifs électriques ont été conçus il y a plusieurs décennies, dans un contexte d’exploitation bien différent de celui d’aujourd’hui. Alors que ces infrastructures vieillissent, les exigences à leur égard ne cessent d’augmenter : disponibilité accrue, flexibilité opérationnelle, performance soutenue et tolérance réduite aux interruptions de service.

Autrement dit, les infrastructures sont plus âgées, mais elles sont appelées à jouer un rôle encore plus stratégique.

Dans ce contexte, l’enjeu dépasse la simple décision de remplacer ou de réhabiliter un actif. Il faut dorénavant savoir comment prendre les bonnes décisions au bon moment afin de maximiser la valeur des actifs tout en conciliant coûts, risques, performance et niveaux de service.

C’est précisément là que la maturité en gestion d’actifs devient un levier déterminant.

### **La connaissance de l'actif : le fondement de la maturité**

Dans les modèles de maturité inspirés de l’Institute of Asset Management, une organisation mature ne cherche pas seulement à inventorier ses actifs ou à documenter leur état. Elle utilise la connaissance de ses actifs pour soutenir des décisions cohérentes avec ses objectifs d’affaires et créer de la valeur durable tout au long de leur cycle de vie.

La connaissance de l’actif n’est donc pas une fin en soi. Elle est le fondement qui permet d’évaluer les différentes options de gestion : maintenir, réparer, réhabiliter, remplacer, prolonger la vie utile ou accepter un risque maîtrisé.

Or, dans plusieurs organisations, cette connaissance existe, mais elle est fragmentée.

Elle se trouve dans des rapports d’inspection, des fichiers Excel, des dessins annotés, des historiques de maintenance, des bases de données partielles ou, trop souvent, dans la mémoire des gens. Lorsqu’ils quittent l’organisation, une partie de la connaissance de l’actif disparaît avec eux. Ce n’est pas seulement une perte de savoir-faire. C’est une perte de capacité décisionnelle.

On peut avoir beaucoup de données sans avoir une véritable connaissance.

La différence se trouve dans la structure, la qualité, la cohérence et l’interprétation de l’information.

**Comprendre le comportement et le vieillissement des actifs**

Avant de vouloir prédire l’avenir d’un actif, il faut d’abord comprendre comment il se comporte et comment il vieillit.

Deux actifs du même âge ne se dégradent pas nécessairement au même rythme. Leur évolution dépend de nombreux facteurs : environnement d’exploitation, sollicitations mécaniques, cycles thermiques, qualité des matériaux, historique d’entretien, modes de dégradation, réparations antérieures, changements d’usage et conditions d’exploitation.

Dans le domaine hydroélectrique, cette réalité est particulièrement visible. On ne mesure pas le comportement d’un groupe turbine-alternateur de la même façon que celui d’un barrage, d’une conduite forcée, d’une vanne de fond ou d’un évacuateur de crues. Les paramètres ne sont pas les mêmes. Les mécanismes de dégradation ne sont pas les mêmes. Les conséquences d’une défaillance ne sont pas les mêmes.

Pour certains actifs dynamiques, les vibrations, les températures, les cycles de démarrage, la cavitation ou la fatigue peuvent être déterminants. Pour des ouvrages civils, il faudra plutôt comprendre les déplacements, les sous-pressions, la piézométrie, les réactions chimiques du béton, l’érosion, la fissuration ou les effets du vieillissement des matériaux.

C’est cette compréhension du comportement qui permet de passer d’une logique de constat à une logique de gestion du cycle de vie.

Il ne suffit pas d’établir si un actif est en bon ou en mauvais état. Il faut aussi comprendre les effets de son état sur sa fonction, sa performance, sa durée de vie restante, les risques associés et la valeur qu’il génère.

### **Le rôle essentiel d'un cadre d'inspection et d'évaluation de condition**

Il est fréquent que les organisations souhaitent développer des tableaux de bord avancés, des jumeaux numériques, des indices d’état de santé ou des modèles d’intelligence artificielle avant d’avoir standardisé leurs inspections et structuré leurs données.

Pourtant, la qualité des décisions ne peut jamais être supérieure à la qualité de l’information qui les alimente.

Un cadre d’inspection et d’évaluation de condition est donc essentiel. Il permet de transformer des observations terrain en information exploitable. Il donne une structure commune à la façon de regarder, décrire, mesurer, coter et suivre l’état des actifs.

Un tel cadre devrait notamment inclure :

- une taxonomie claire des actifs et de leurs composantes;
- une nomenclature uniforme des défauts;
- des critères objectifs de cotation de condition;
- une distinction entre l’état des matériaux, le comportement fonctionnel et le comportement structural;
- une compréhension des mécanismes de dégradation;
- une méthode d’intégration de la criticité;
- des règles d’escalade vers des inspections plus détaillées ou des analyses d’ingénierie;
- une structure de données compatible avec les outils numériques et la GMAO.

Sans référentiel commun, chaque inspection reste ponctuelle. Un cadre structuré permet plutôt d’en tirer une connaissance qui s’enrichit au fil du temps.

C’est cette connaissance qui permet de suivre l’évolution des actifs dans le temps, de comparer des installations entre elles, de détecter des tendances, de prioriser les interventions et d’appuyer les décisions d’investissement.

### **De la donnée à la décision**

Pour les responsables de l’ingénierie, de l’exploitation et de la gestion d’actifs, l’enjeu dépasse désormais la technique : il touche aussi la gestion de l’information et l’organisation.

Les données peuvent provenir de plusieurs sources : rapports d’inspection, historiques de maintenance, GMAO, télémétrie, capteurs, essais non destructifs, analyses de matériaux, modélisations, études structurales ou observations terrain. Ces données n’ont pas toutes la même fréquence, la même précision, la même fiabilité ni le même niveau de confiance.

Le rôle d’une démarche mature est de donner un sens à cet ensemble d’informations.

La collecte de données ne suffit pas : celles-ci doivent permettre de répondre à des enjeux de gestion :

- Est-ce que l’actif est encore apte à remplir sa fonction?
- Quels mécanismes influencent son vieillissement?
- Le niveau de confiance de l’évaluation est-il suffisant?
- Quels sont les risques si l’intervention est reportée?
- Quelle option maximise la valeur sur le cycle de vie?
- L’intervention devrait-elle être traitée en OPEX ou en CAPEX?
- L’information disponible est-elle suffisante pour estimer la durée de vie résiduelle?

C’est à ce niveau que la connaissance devient stratégique.

Face à un comité de direction, on ne peut pas seulement parler d’une fissure, d’une vibration, d’une perte d’épaisseur ou d’un défaut de revêtement. Il faut être capable de traduire ces observations en impact sur les risques, la disponibilité, la performance, les niveaux de service et les investissements futurs.

### **L'intelligence artificielle : un accélérateur, pas un substitut au jugement**

L’intelligence artificielle aura certainement un rôle important à jouer dans la gestion des actifs.

Elle peut accélérer l’analyse de grands volumes de rapports historiques, aider à structurer des données non uniformes, soutenir l’analyse d’images, détecter des tendances, améliorer la recherche d’information et contribuer à la normalisation des observations.

Mais il faut l’utiliser avec un sens critique.

Dans le domaine des infrastructures critiques, les décisions sont importantes et les risques sont élevés. Une mauvaise interprétation peut entraîner des coûts majeurs, affecter la sécurité, réduire la fiabilité du service ou mener à des investissements mal priorisés.

L’intelligence artificielle ne remplace donc pas la connaissance de l’actif. Elle peut l’amplifier lorsque les données sont fiables, structurées et interprétées par des experts. Elle peut aider à mieux exploiter l’information disponible, mais elle ne porte pas la responsabilité de la décision.

Le jugement d’ingénierie, la compréhension du contexte opérationnel et la gestion du risque demeurent essentiels.

Avant de parler d’algorithmes, il faut d’abord parler de compréhension du comportement des actifs.

### **L'indice d'état de santé : un résultat, pas un point de départ**

C’est seulement lorsque ces fondations sont en place qu’un indice d’état de santé devient réellement utile.

Un indice d’état de santé n’est pas simplement une formule mathématique, un tableau de bord ou un score synthétique. C’est le résultat d’une démarche structurée de connaissance des actifs.

Pour être crédible, il doit être alimenté par :

- des inspections cohérentes;
- des données de condition fiables;
- une compréhension des mécanismes de dégradation;
- une évaluation de la criticité;
- une connaissance du comportement de l’actif;
- un niveau de confiance explicite;
- et un jugement d’ingénierie rigoureux.

Il doit aussi éviter les pièges des moyennes trop simples.

Une accumulation de défauts mineurs ne devrait pas masquer un défaut critique. À l’inverse, un défaut localisé ne devrait pas nécessairement mener à une conclusion alarmiste si son impact réel est maîtrisé. L’indice doit donc être construit par composante, avec des seuils de criticité, des règles d’escalade et une compréhension claire des modes de défaillance.

L’indice d’état de santé devient alors un pont entre l’ingénierie et la direction. Il permet de mieux arbitrer entre entretien courant, réhabilitation, remplacement, prolongation de vie et acceptation du risque. Il permet aussi de relier les décisions techniques aux enjeux de valeur, de performance et de cycle de vie.

Sa pertinence repose toutefois sur une compréhension claire de ses composantes.

### **Une approche progressive et mature**

Une organisation moins mature inspecte ses actifs.

Une organisation plus avancée structure les données issues de ses inspections.

Une organisation performante intègre ces connaissances dans ses processus décisionnels afin d’optimiser les coûts, les risques, la performance et les niveaux de service sur l’ensemble du cycle de vie des actifs.

C’est cette progression qui permet de passer d’une gestion réactive à une gestion réellement durable.

La durabilité des actifs ne consiste pas simplement à prolonger leur vie utile le plus longtemps possible. Elle consiste à prendre les bonnes décisions, au bon moment, avec le bon niveau d’information.

Prolonger la durée de vie d’un actif est judicieux lorsque la décision repose sur une évaluation claire de son état, de son comportement, des risques et de la valeur qu’il génère. À l’inverse, reporter une intervention sans information suffisante peut accroître considérablement les risques : interruption imprévue, réparation d’urgence, perte de production, incident de sécurité ou impact environnemental.

La durabilité technique et la durabilité environnementale se rejoignent ici. Réhabiliter au bon moment, éviter les remplacements prématurés, réduire les interventions d’urgence et maximiser la performance des actifs existants contribuent directement à une meilleure utilisation des ressources.

Dans un contexte où les infrastructures hydroélectriques sont appelées à soutenir la transition énergétique pendant encore plusieurs décennies, la qualité des décisions devient un enjeu aussi important que les investissements eux-mêmes. Les organisations qui sauront transformer les données sur leurs actifs en connaissance exploitable seront mieux outillées pour prioriser leurs interventions, optimiser leurs investissements et maximiser la valeur de leurs infrastructures à long terme.

Mieux connaître ses infrastructures n’est pas seulement une question de suivi technique. C’est le point de départ de décisions plus éclairées, plus résilientes et plus durables. 

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