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L’IA appliquée à l’exploration-production chez Total

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L’IA appliquée à l’exploration-production chez Total

L’IA pour aider les ingénieurs en géosciences. (© Total)

Total et Google Cloud ont signé un accord pour développer des solutions d’intelligence artificielle (IA) appliquées à l’analyse des données du sous-sol en phase d’exploration et de production d’hydrocarbures. Ces programmes d’IA permettront aux ingénieurs en géosciences de Total d’accélérer et d’améliorer leurs travaux d’exploration et d’évaluation des gisements de pétrole et de gaz. Ils pourront interpréter des images du sous-sol notamment issues d’études sismiques et automatiser l’analyse de documents techniques.

Dans le cadre de ce partenariat, les experts de Total travailleront aux côtés des experts en machine learning de Google Cloud dans une même équipe basée dans le laboratoire du second en Californie.  

Le groupe français est en effet convaincu que l’intelligence artificielle appliquée à l’industrie pétrolière et gazière est une des voies d’avenir pour optimiser l’interprétation des données du sous-sol. Le groupe a déjà recours à l’IA, par exemple en matière de maintenance prédictive sur ses installations. L’ambition est que d’ici quelques années, ses ingénieurs en géosciences disposent d’un assistant personnel doté d’une intelligence artificielle leur permettant de se focaliser sur les tâches à forte valeur ajoutée de leur métier.

Vingt ans d’IA

Total a commencé à appliquer l’intelligence artificielle pour caractériser les gisements de pétrole et de gaz en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) dès les années 1990. En 2013, il a mis en place la maintenance prédictive des machines tournantes (turbines, pompes, compresseurs) sur ses sites industriels en s’appuyant sur des algorithmes de machine learning. Ce qui a permis de réaliser des économies de plusieurs centaines de millions de dollars. Aujourd’hui, les équipes de Total explorent de multiples applications du machine learning et du deep learning comme la prévision de profils de production, l’analyse automatisée d’images satellites ou l’analyse d’images d’échantillons de roche.

 

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