Charlotte Haas, en stage de classe de Seconde, a découvert Blue Water Intelligence en observant l’équipe d’ingénierie logicielle au service de l’eau. Cet article fut rédigé par ses soins pendant son stage de 15 jours dans les bureaux de Paris de BWI.
Pour mon stage de seconde, Blue Water Intelligence (BWI) a eu la gentillesse de m’accueillir pendant deux semaines dans ses locaux parisiens.
J’ai pu rencontrer de nombreuses personnes, toutes très intéressantes et motivées dans leur travail. BWI est une entreprise fondée en 2022 par Hemeria Invest. BWI exploite des données pour faire des prévisions sur le débit des rivières.
Son objectif est de permettre aux agriculteurs, aux Etats, aux assurances, aux agences de l’eau (dont le métier est d’établir le débit minimum que doit avoir une rivière) et aux centrales hydroélectriques du monde entier d’avoir des prévisions précises jusqu’à dix jours à l’avance. Elle combine à la fois des innovations technologiques et la résolution d’enjeux environnementaux. Son projet est important car aujourd’hui selon l’ONU 2,3 milliards de personnes sont confrontées au stress hydrique. Ainsi, BWI, grâce à son expertise technique, permet la résilience climatique, en anticipant les sécheresses et les inondations. Par exemple, en Inde, BWI aide le pays à surveiller le fleuve Godavari pour éviter les inondations.
Par exemple, dans le cas des centrales hydroélectriques, elles ont une limite d’électricité qu’elles peuvent mettre dans le réseau. Ainsi, BWI leur permet de savoir combien d’énergie électrique elles vont produire et donc éviter de payer une amende.
J’ai eu l’opportunité d’intégrer l’équipe d’ingénieurs en software. Elle est composée de quatre personnes à Paris. Leur travail est organisé en sprint de deux semaines. Au début de chaque sprint, le CTO (chief technology officer) détermine les tâches à effectuer en s’appuyant sur des objectifs à long terme. Par exemple, un des buts de l’entreprise est de faire des prévisions trois à six mois en amont. Les ingénieurs sont ensuite libres de choisir leurs tâches. En cas de conflit, un arrangement à l’amiable est privilégié sinon le CTO tranche. Chaque tâche se voit attribuer un nombre de points. Un point correspond à une demi journée de travail. En fonction du temps réellement consacré à la tâche, le nombre de points est ajusté.
L’idée de diviser le travail en sprint est issue de la méthode Agile. Celle-ci repose sur quatre valeurs : les interactions entre individus au détriment des processus, l’utilisation d’un logiciel fonctionnel qui remplace la documentation, la promotion des collaborations avec les clients et l’adaptation aux changements. La méthode Agile permet de livrer rapidement des versions intermédiaires du produit.
Les bureaux sont répartis dans plusieurs villes de France (Paris et Toulouse). Une réunion entre les ingénieurs a donc lieu tous les matins à 9h30 pour coordonner l’équipe. Chaque ingénieur explique ce qu’il a fait le jour précédant et ses objectifs pour le jour même. Les échanges se font en anglais car l’équipe est composée de diverses nationalités (française, polonaise, marocaine, libanaise) ce qui permet de découvrir d’autres cultures. Elle est très soudée et s’entraide. En effet, les meilleurs souvenirs que la plupart des ingénieurs ont de BWI sont l’entente de l’équipe. La plupart des ingénieurs sont arrivés il y a environ 22 mois et se sont bien intégrés.
J’ai été étonnée d’apprendre que l’intelligence artificielle est peu utilisée pour des raisons de sécurité. En effet, les ingénieurs ne doivent pas donner leur code à l’IA, de peur qu’elle le réutilise ailleurs sans leur contrôle. En revanche, ils utilisent le deep learning, une des branches de l’IA. Il s’agit d’une technologie qui essaye d’imiter le fonctionnement du cerveau humain en utilisant des neurones artificiels. Entre l’entrée et la sortie du système se situent plusieurs couches de neurones. Chacune de ses couches traite des données et des caractéristiques davantage abstraites. Cela permet au système d’apprendre automatiquement sans être programmé spécifiquement pour chaque tâche. Le deep learning est utilisé dans de nombreux domaines comme la reconnaissance vocale ou d’image, ou encore les jeux vidéo. Il peut traiter des données complexes avec une précision élevée. Cependant, il est long d’entraîner un système et cela nécessite beaucoup de données. Cela reste un outil qui aide les ingénieurs à coder et à développer l’interface.
Les outils utilisés incluent Git (qui permet de travailler sur un projet à plusieurs, de suivre les modifications et de revenir facilement en arrière), Docker (qui s’assure qu’une application fonctionne partout) et Python (un langage de programmation).
Lorsqu’un client potentiel est repéré dans un pays, ils se focalisent sur la data de la région. Une fois le contrat signé, BWI a 45 jours pour montrer un premier résultat. Ce délai est assez court et les ingénieurs travaillent parfois sous pression. BWI vend ses services sous forme d’abonnements. Les clients viennent de toute la planète. Par exemple, le Sénégal travaille avec BWI dans le domaine de l’agriculture, un enjeu alimentaire important. L’entreprise se sert des satellites de manière indirecte. A la place de gérer ses satellites, elle stocke des images de satellites tiers dans le cloud, et leur système utilise les photographies pour les prévisions. Elle transforme donc des images en données exploitables. Les radars météorologiques sont aussi utilisés.
J’ai pu découvrir l’interface, qui est le cœur du projet de BWI. Il s’agit d’une carte du monde où l’on voit toutes les données en temps réel et les prévisions du débit. Sur l’interface, les points désignent une station virtuelle, c’est-à-dire un point de mesure numérisé situé sur un plan d’eau. Ces stations donnent la possibilité de voir les prévisions du débit de la rivière sur dix jours avec des graphiques qui affichent les mesures toutes les dix minutes. Ce système virtuel est beaucoup plus pratique et efficace que les appareils de mesures physiques. En effet, ces derniers nécessitent de l’entretien et coûtent cher à installer, tandis qu’avec les stations virtuelles, le client peut créer autant de stations nécessaires sur les réseaux hydrographiques couverts par BWI sans installer de stations physiques. Pour chaque zone couverte par BWI, un indice de fiabilité des prévisions est donné. Des tutoriels sont mis à disposition des utilisateurs pour faciliter l’utilisation de l’interface.
J’ai assisté à un release. Il s’agit du moment pendant lequel les ingénieurs intègrent leur code dans le code de base. Un release est stressant car en cas de bug informatique les clients n’auront pas accès à l’interface. Un release est effectué tous les deux à trois mois environ. A chaque fois, le CTO nomme un responsable du release qui est chargé de veiller au bon déroulement de l’opération. Celle-ci dure quelques heures.
En plus d’observer l’équipe d’ingénieurs, j’ai pu apprendre à coder sur GIT de manière basique grâce à un tutoriel, assister aux réunions d’équipe et interagir avec les ingénieurs qui ont répondu à mes questions. J’ai compris l’importance du travail en équipe et de la collaboration surtout en cas de blocage et j’ai découvert le métier d’ingénieur logiciel dont je me faisais une image entièrement différente. Chez BWI, l’ingénieur en software est chargé de développer, de tester et de maintenir le système de traitement des données satellites.
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Cela a renforcé mon envie de prendre SNT (science numérique et technologique) en spécialité pour mon année de première.
Ce stage a renforcé mon intérêt pour l’informatique et m’a permis de confirmer que j’ai envie de travailler dans l’ingénierie de l’eau. J’ai pu comprendre comment l’exploitation de données peut avoir des résultats concrets et positifs pour l’environnement. En effet, la technologie est très puissante et si elle a assez d’informations, peut faire une vraie différence ce dont je ne me rendais pas compte. Je trouve la mission de BWI remarquable, car elle répond à un enjeu stratégique majeur pour notre planète, avec une précision impressionnante.
Voir cette entreprise travailler m’a vraiment motivée et m’a donné envie de faire moi aussi partie d’un projet aussi intéressant et utile. Cela m’a aussi permis d’observer la diversité des métiers liés à la gestion de l’eau.
