Total s’associe à Google pour développer des solutions d’intelligence artificielle pour l’E&P

2018-04-25T14:22:41+02:00

Total a signé avec Google Cloud un accord de partenariat  pour développer des programmes d’IA (Intelligence Artificielle) dans le domaine des géosciences. Il s’agit de permettre aux ingénieurs du groupe d’accélérer et d’améliorer la qualité de leurs travaux d’exploration et d’évaluation des gisements de pétrole et de gaz.

Concrètement, cet accord vise à développer des solutions permettant l’interprétation des images du sous-sol, notamment issues d’études sismiques, et d’automatiser l’analyse de documents techniques (Natural Language Processing), précise le groupe pétrolier dans un communiqué publié le 24 avril 2018.

Les experts en géosciences de Total travailleront aux côtés des experts en machine learning de Google Cloud dans une même équipe projet basée dans le laboratoire de Google Cloud (Advanced Solutions Lab) en Californie.

« Notre ambition est que d’ici quelques années, nos ingénieurs 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 », a commenté Kevin McLachlan, directeur de l’Exploration à l’Exploration-Production de Total, dans le communiqué déjà cité.

« Les géosciences sont le domaine différenciateur pour les entreprises pétrolières », explique Jean-Michel Lavergne, directeur Stratégie, Croissance, R&D de Total E&P, dans une vidéo disponible sur le site du groupe. « C’est ce qui nous permet de trouver plus vite et mieux que nos concurrents les nouvelles sources d’hydrocarbures ».

« Cet accord est un test », poursuit l’expert. « On ne sait pas si l’on sera capable de former des machines à reconnaître des failles sur des images sismiques. On se donne deux ans pour tester le concept ».

Total, qui utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour caractériser les gisements d’hydrocarbures depuis les années 1990, a mis en place en 2013 un système de maintenance prédictive des machines tournantes installées sur ses sites d’E&P.

Image : Total/Gilles Leimdorfer

 

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