Emmergence projet SEQUAE (Sciences des données Environnement QUAlite Eau) 23-24

Le projet SEQUAE élaborera une approche méthodologique innovante permettant in fine l’analyse prédictive de la qualité de l’eau, en faisant collaborer de façon pluridisciplinaire trois laboratoires de l’UCA. L’étude de faisabilité et de transfert de cette méthodologie sera accompagnée par la communauté de communes de Sumène-Artense, qui est le 4ème partenaire de ce projet. L’originalité de la méthodologie résidera d’une part dans l’analyse de l’eau, qui se basera sur le développement (i) d’un biomarqueur Sentinelle utilisant le modèle sang du poisson, (ii) d’un modèle d’étude de toxicité utilisant un modèle de nématode C. elegans, et d’autre part sur (iii) la science des données pour la génération de prédictions sur la qualité de l’eau à partir des données biologiques hétérogènes. Les facteurs de risques de ce projet résident dans la collecte des données, la corrélation entre les résultats d’analyses et la pollution de l’eau, la qualité des données (temporalité, incertitude sur ces données hétérogènes et son impact négatif sur la prédiction) et le choix du modèle prédictif qui doit donner des résultats fiables dans un temps suffisamment long pour mettre en place des actions.