TotalEnergies mise sur l'IA pour mieux explorer les réservoirs pétroliers

Une utilisation de l’IA qui promet de réduire une partie de l’incertitude technique, sans faire disparaître le risque inhérent à la recherche de nouveaux gisements.

TotalEnergies et Mistral veulent accélérer la lecture du sous-sol

TotalEnergies vient d’annoncer un nouveau partenariat avec Mistral consacré à l’exploration pétrolière et gazière. L’accord doit mobiliser plus de 100 millions d’euros pendant trois ans. Son objectif est précis : concevoir une nouvelle génération de modèles de frontière capables d’assister les géoscientifiques dans l’exploration, la caractérisation et le développement des réservoirs.

L’investissement intervient au moment où l’intelligence artificielle commence à sortir des laboratoires pour se mettre au service de l’industrie énergétique. Il faut savoir que l’exploration des hydrocarbures consiste d’abord à interpréter des signaux. Données sismiques, informations géologiques, modèles de réservoirs et documents techniques doivent être croisés afin de comprendre la structure du sous-sol et d’identifier les zones qui méritent des investigations supplémentaires. Or, la quantité d’informations disponible peut dépasser les capacités d’une analyse manuelle exhaustive. L’intérêt de l’IA se trouve précisément là : traiter rapidement un grand nombre de données, détecter des relations difficiles à examiner une par une et présenter aux spécialistes plusieurs hypothèses plutôt qu’un scénario unique.

TotalEnergies entend donner à ces modèles une base particulièrement vaste. Le groupe chiffre à près de 10 pétaflops la ressource numérique associée au programme et évoque près d’un siècle de connaissances accumulées en géosciences et en ingénierie des réservoirs. L’enjeu ne consiste donc pas seulement à disposer d’un grand modèle généraliste, mais à l’ancrer dans le patrimoine technique propre au pétrolier.

Mistral doit apporter ses modèles et son expertise dans l’IA dite agentique. Contrairement à un assistant conversationnel utilisé pour répondre à une question isolée, cette approche vise à enchaîner plusieurs tâches au sein d’un processus plus complexe : rechercher des informations, les confronter, exécuter des traitements puis produire différents scénarios soumis aux ingénieurs. TotalEnergies et Mistral vont pour cela constituer un laboratoire scientifique commun, réunissant spécialistes du sous-sol et chercheurs en intelligence artificielle.

Le projet a aussi une dimension industrielle et stratégique. Les partenaires veulent créer des modèles propriétaires dans un environnement numérique européen. Le sous-sol constitue un patrimoine particulièrement sensible pour une compagnie pétrolière : interprétations géologiques, caractéristiques des réservoirs et historiques techniques peuvent déterminer la valeur d’un permis ou l’intérêt d’un futur forage. La question n’est donc pas uniquement de savoir quel modèle est le plus performant. Elle concerne également le contrôle des données, la confidentialité des informations et la propriété intellectuelle.

Ce que l’IA change dans les réservoirs de pétrole et de gaz

L’intelligence artificielle ne peut pas confirmer à elle seule la présence d’un gisement commercial. En revanche, elle peut modifier la manière dont les géologues et ingénieurs explorent le champ des possibles. TotalEnergies indique que les modèles développés avec Mistral devront intégrer, traiter et interpréter de grandes quantités de données afin de générer plusieurs scénarios. Le gain attendu tient autant à la vitesse d’analyse qu’à la capacité de comparer davantage d’hypothèses avant une décision.

Cette faculté devient particulièrement intéressante lorsqu’il faut arbitrer entre plusieurs perspectives d’exploration. Des structures géologiques voisines peuvent présenter des caractéristiques proches tout en aboutissant à des résultats radicalement différents. Dans ce contexte, l’IA peut aider à trier l’information, mettre en relation des observations dispersées et faire remonter des configurations que l’équipe humaine examinera ensuite. S&P Global souligne que cette capacité d’aide à la décision explique l’intérêt croissant de l’amont pétrolier pour ces technologies, dans une activité où l’incertitude reste élevée.

Le même raisonnement s’applique après une découverte. Un réservoir n’est pas une poche homogène qu’il suffirait de vider. Sa géométrie, ses propriétés et son comportement évoluent au fur et à mesure de la production. Les modèles de TotalEnergies et Mistral doivent donc également produire des scénarios pour le développement des gisements, l’optimisation des projets et la prolongation de leur durée de vie. L’IA devient alors un outil d’ingénierie : elle aide à comparer des options et à réinterpréter continuellement des données nouvelles.

TotalEnergies applique déjà l’IA aux réservoirs de pétrole et de gaz

Le partenariat avec Mistral ne part pas de zéro. La Digital Factory de TotalEnergies regroupait déjà environ 300 développeurs, data scientists et spécialistes du numérique et avait développé plus de 100 solutions, dont une soixantaine utilisant des technologies allant de l’apprentissage automatique à l’IA générative. Ces chiffres, rapportés par le média à partir de la stratégie numérique antérieure du groupe, montrent que la nouvelle alliance vise moins à découvrir l’IA qu’à la spécialiser davantage pour les géosciences.

Surtout, un projet géoscientifique commence déjà à prendre forme sur le terrain. TotalEnergies prévoyait de lancer avec de grandes entreprises une initiative d’intelligence artificielle destinée à soutenir l’exploration des blocs pétroliers offshore de l’Angola. Le bassin angolais devait être le premier terrain d’application. L’information est significative : elle rapproche les ambitions technologiques des décisions concrètes d’exploration.

L’enjeu est important pour le groupe français. TotalEnergies extrait environ 450.000 barils par jour en Angola, alors que le pays cherche à maintenir sa production autour d’un million de barils quotidiens. Dans des bassins exploités depuis longtemps, continuer à renouveler les réserves suppose de mieux repérer les zones encore prometteuses. L’IA peut faciliter cette recherche en permettant aux équipes de revisiter de grands ensembles de données avec de nouvelles méthodes d’analyse.

Cette efficacité numérique possède cependant plusieurs lectures sur le plan environnemental. S&P Global observe que l’IA peut contribuer à réduire des coûts, améliorer la productivité et diminuer certaines émissions opérationnelles grâce à une exploitation plus fine des équipements et des processus. Dans le programme TotalEnergies-Mistral, toutefois, l’objectif annoncé porte explicitement sur l’exploration de nouveaux gisements, la caractérisation des réservoirs et la prolongation de projets existants. Aucun des documents consultés ne fournit à ce stade d’estimation chiffrée d’une éventuelle réduction d’émissions liée à ce programme particulier.

Patrick Pouyanné considère pour sa part que l’intelligence artificielle peut « créer le plus de valeur pour nos activités » dans l’exploration et l’ingénierie des réservoirs. La logique économique apparaît clairement : mieux exploiter un patrimoine de données qui s’est constitué pendant des décennies afin d’augmenter la quantité d’informations réellement mobilisable au moment de prendre une décision.