Abstract FR:

La défaillance des réseaux d'eau constitue un problème majeur en Iran, qui nécessite des investissements importants et l'élaboration d'une stratégie optimale pour la réhabilition des réseaux d'eau. Ce travail constitue une contribution à cet objectif. Il vise le développement des outils pour améliorer la gestion et la maintenance des réseaux d'eau. Il comporte la détermination des principaux facteurs affectant la défaillance des réseaux d'eau, l'élaboration d'un modèle de prévision fondé sur les Réseaux de Neurones Artificiels, et le développement d'un modèle de survie. Ces approches ont été appliquées sur le réseau d'eau de la ville de Sanandaj en Iran. Le travail de thèse a comporté différents parties, notamment: la collecte de données sur le réseau de la ville de Sanandaj, l'analyse spatiale et statistique de ces données, le développement d'un modèle basé sur le Réseau de Neurones Artificiels et l'application de l'approche de survie. L'analyse des données a permis la détermination de principaux facteurs à l'origine de la défaillance des réseaux d'eau. Deux modèles de régression (multiple et Poisson) ont été employés pour la prévision du nombre de défaillances du réseau d'eau. Ces modèles ont été comparés à l'approche Réseau de Neurones Artificiels. La comparaison a montré tout l'intérêt d'utiliser l'approche Réseau de Neurones pour la prévision de la défaillance des réseaux d'eau. L'approche de survie a été utilisée pour étudier la durée de vie et étudier l'impact d'une intervention sur le réseau d'eau.