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L'industrie pétrolière et gazière se met aussi à l'intelligence artificielle (IA) générative, pour faciliter le travail des équipes sur le terrain, la conformité réglementaire ou améliorer son bilan carbone.
Avant même l'arrivée de ChatGPT, l'interface qui produit du contenu en réponse à une demande en langage courant, le secteur était déjà très friand d'IA traditionnelle, réservée aux programmeurs.
Lors de la conférence CERAWeek en mars, le patron de Chevron, Mike Wirth, mentionnait ainsi l'imagerie souterraine ou la planification de production dans le bassin permien, plus grand gisement de gaz et pétrole de schiste aux Etats-Unis.
Mais "extraire les données copieuses générées par le forage est traditionnellement difficile pour les grands acteurs du secteur", a récemment écrit Tim Hafke, de la société d'analyse de données AlphaSense.
"Ces informations viennent de sources variées", ce qui "les rend difficiles à synthétiser sous forme digestible. C'est là que l'IA générative intervient", poursuit-il.
Cette version de l'IA plus accessible -- car consultable via une interface en langage courant -- autorise aussi à sonder les répliques numériques de raffineries et terminaux GNL (gaz naturel liquéfié), appelés jumeaux numériques, qui se généralisent dans le secteur.
Ces copies numériques permettent notamment de résoudre des problèmes opérationnels rencontrés par les installations physiques.
Le secteur de l'énergie s'appuie aussi sur des modèles d'IA dits prédictifs, qui anticipent l'usure des équipements pour pouvoir les remplacer avant qu'ils n'atteignent leur point de rupture.
Pour Matthew Kerner, responsable de l'informatique à distance (cloud) dans l'industrie chez Microsoft, c'est l'un des points d'entrée de l'IA générative, qui permet d'obtenir une réponse détaillée, de créer une image ou un son à partir d'une demande écrite en langage courant.
"Certains de nos clients utilisent (l'IA générative) pour comprendre pourquoi les modèles font ces prédictions", a expliqué le responsable lors d'une table ronde à CERAWeek. "L'IA générative est un peu comme un boulon qui relie à d'autres interfaces d'IA."
« Offrir du contexte »
Sur le terrain, un employé peut demander, via l'IA générative, "quelle est la température, la pression, l'humidité (de l'équipement) qui pose problème et leurs variations", ce qui permet d'établir un diagnostic, prolonge Rob McGreevy, d'Aveva, spécialiste des logiciels pour l'industrie.
L'IA générative peut offrir du "contexte à des gens qui doivent prendre une décision, même si elle sort de leur domaine d'expertise", insiste Matthew Babin, de la société d'analyse de données Palantir, l'un des leaders de l'IA.
Dans une industrie qui requiert régulièrement l'arrêt total ou partiel d'installations pour vérifications et maintenance, une interface ouvre l'accès à un guide d'entretien "à consulter pour savoir comment procéder", ajoute-t-il.
Au-delà, la modélisation numérique des infrastructures donne une hauteur de vue pour répondre à des questions pratiques.
"Si vous vous lancez dans de la maintenance, vous devez déterminer, par exemple, s'il y a la place de mettre une échelle ici ou un échafaudage là", illustre Rob McGreevy.
Réponses plus rapides et mieux adaptées, préservation et optimisation des équipements grâce à l'analyse des données historiques, prospection et extraction plus efficace, tout cela aboutit, en outre, à un meilleur bilan carbone.
Ces gains sont néanmoins à nuancer, car l'IA générative est une très grosse consommatrice d'énergie, afin de faire tourner les serveurs des centres de données.
Evoluant dans un univers très normé, l'industrie peut aussi compter sur l'IA générative pour s'assurer qu'équipements et personnels se conforment bien au cadre réglementaire en vigueur en intégrant à ses modèles, au fil de l'eau, les dernières mises à jour.
"Ce qui est intéressant avec l'IA générative, c'est qu'elle est utilisable par d'autres personnes" que celles au contact de l'IA traditionnelle, informaticiens, analystes, dirigeants, décrit Dan Bennett, responsable de la technologie chez S&P Global Commodity Insights.
"Là, c'est le personnel de terrain ou les employés administratifs, qui n'étaient pas concernés jusqu'ici."
"Ces outils peuvent aider la prochaine génération de travailleurs à s'adapter", fait valoir Rob McGreevy. "Il y a moyen de raccourcir sensiblement les délais nécessaires à la maîtrise du fonctionnement des installations."
