La désinfection de l’eau potable prévient la propagation de maladies hydriques mortelles en éliminant les agents infectieux comme les bactéries, les virus et les parasites. Sans désinfection, même une eau d’apparence claire peut transporter des agents pathogènes susceptibles de provoquer des maladies graves, voire mortelles, en particulier chez les enfants, les personnes âgées et les personnes immunodéprimées. Avant la mise en place des procédés de désinfection de l’eau, les épidémies de maladies hydriques comme le choléra, la typhoïde et la dysenterie faisaient régulièrement des victimes, décimant des villes et même des pays. La désinfection de l’eau potable est l’une des avancées les plus importantes en matière de santé publique de l’histoire humaine.
Cependant, les produits chimiques couramment utilisés pour désinfecter l’eau, comme le chlore ou la chloramine, réagissent également avec la matière organique, ces minuscules particules de carbone organique dissous naturellement présentes dans l’eau provenant de sources naturelles comme les rivières, les lacs ou les aquifères. Lorsque ces produits chimiques réagissent avec la matière organique, ils forment des sous-produits pouvant être nocifs pour la santé humaine. Certains de ces sous-produits de désinfection, que les scientifiques appellent SPD, ont été impliqués dans certains cancers et problèmes de reproduction. Par exemple, des SPD comme les trihalométhanes et les acides haloacétiques ont été liés à des risques accrus de cancer de la vessie ainsi qu’à un développement fœtal altéré.
L’Agence de protection de l’environnement (EPA) a établi des normes pour les niveaux de sécurité de certains de ces sous-produits présents dans l’eau potable, mais pas pour tous, explique le professeur assistant Tao Ye du Stevens Institute of Technology, qui utilise l’IA pour analyser des données environnementales afin de comprendre les interactions complexes de divers composés chimiques. « Il y a 11 sous-produits réglementés par l’EPA, » indique-t-il. « Cependant, la recherche a jusqu’ici identifié plusieurs centaines d’autres, dont nous ne savons pas grand-chose — et ils pourraient être plus toxiques que ceux qui sont réglementés. »
Bien que comprendre comment la chimie de ces composés peut affecter la santé humaine soit important, les tester en conditions de laboratoire est difficile. « Les tests de toxicité traditionnels en laboratoire sont souvent longs, fastidieux et coûteux, ce qui limite le nombre de sous-produits de désinfection pouvant être évalués, » souligne Ye. C’est là que l’IA peut aider, note-t-il. « L’IA et l’apprentissage automatique transforment fondamentalement ce processus en permettant un criblage de toxicité rapide et évolutif, nous autorisant à évaluer des centaines de composés qu’il serait autrement impraticable de tester expérimentalement. »
Pour accélérer la recherche sur les SPD, Ye, son doctorant Rabbi Sikder et leur collaborateur Peng Gao de la Harvard T.H. Chan School of Public Health, ont construit un modèle d’IA pour aider à évaluer les sous-produits de désinfection et leur toxicité.
Premièrement, les chercheurs ont épluché les études scientifiques pour trouver les données de toxicité disponibles issues des tests expérimentaux de plus de 200 produits chimiques. Ensuite, ils ont entraîné le modèle d’IA sur ces données pour prédire la toxicité potentielle d’autres produits chimiques.
« Nous avons utilisé les données de tests en laboratoire rapportées dans la littérature antérieure, » explique Sikder. « Nous avons collecté les noms chimiques, leurs structures chimiques, ainsi que les conditions d’exposition expérimentales et leurs valeurs de toxicité correspondantes. Nous avons trouvé des valeurs de toxicité pour 227 produits chimiques connus et les avons utilisées pour construire un modèle prédictif d’apprentissage automatique afin de prédire la toxicité des produits inconnus. »
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Le modèle a pu prédire la toxicité de 1163 sous-produits du processus de nettoyage. Le modèle a également révélé que la toxicité potentielle de certains sous-produits était de 2 à 10 fois supérieure à celle de certains produits chimiques réglementés par l’EPA, indique Sikder. L’équipe a présenté ses découvertes dans l’article intitulé Multi-Endpoint Semi-Supervised Learning Identifies High- Priority Unregulated Disinfection Byproducts, publié dans le journal Environmental Science & Technology Letters le 15 janvier 2026.
Cela signifie-t-il que votre eau du robinet n’est pas sûre à boire? « Pas du tout, » explique Ye. Votre verre moyen d’eau du robinet ne contiendra jamais tous ces sous-produits nocifs réunis. C’est un nombre total de composés pouvant théoriquement se former, en fonction de la matière organique présente dans l’eau et des produits chimiques utilisés pour la nettoyer. Dans différentes parties du monde, l’eau contient différentes matières organiques et différents produits chimiques sont utilisés pour la traiter, insiste Ye. « Ce que nous faisons ici est notre devoir de diligence pour voir ce qui pourrait nécessiter une réglementation supplémentaire, selon ce qu’il y a dans l’eau et ce que vous utilisez pour la nettoyer, » affirme-t-il. « Dans l’ensemble, notre eau du robinet est sûre à boire, et notre recherche vise à la rendre encore plus sûre. » Sikder ajoute que maintenant que le modèle d’IA existe et est disponible, d’autres scientifiques peuvent y accéder pour mieux comprendre la chimie des SPD.
Pour ceux qui restent préoccupés, Ye partage ses conseils sur la façon d’éliminer les sous-produits de désinfection de leur eau du robinet.
« En tant que chercheurs, nous essayons toujours de faire deux choses — faire progresser la science et informer le public. La première chose dans ce cas est de comprendre les mécanismes derrière la formation de composés toxiques. Et la seconde est de savoir comment réduire ces produits chimiques dans notre eau du robinet, ce que vous pouvez faire de deux façons différentes. Vous pouvez filtrer l’eau avec divers filtres ménagers largement disponibles. Ou vous pouvez la faire bouillir car lorsque vous la faites bouillir, ces produits chimiques s’évaporent, » explique Ye. « Les deux méthodes sont faciles à faire à la maison. »
Article : Multi-Endpoint Semi-Supervised Learning Identifies High- Priority Unregulated Disinfection Byproducts – Journal : Environmental Science & Technology Letters – DOI : Lien vers l’étude
Source : Stevens IT
