L’industrie pétrolière et gazière saute dans le train de l’IA générative
Loin des Microsoft et des Google du monde entier, une industrie centenaire – celle du pétrole et du gaz – espère que l’intelligence artificielle générative rendra la production de pétrole plus efficace et plus facile pour sa main-d’œuvre.
Bien avant l’engouement actuel pour l’IA générative (Gen AI), le secteur de l’énergie utilisait l’intelligence artificielle traditionnelle en utilisant des données pour identifier les gisements de pétrole et de gaz.
Mais l’industrie voit un potentiel encore plus grand pour économiser de l’argent, réduire les accidents et réduire les gaz à effet de serre grâce à la génération AI, qui augmente et diversifie de manière exponentielle les données pouvant être analysées.
Les nouveaux programmes d’IA peuvent également être largement utilisés sur le marché du travail au lieu d’être limités aux programmeurs et aux analystes de données, comme cela a été le cas avec l’IA traditionnelle.
« Extraire ces données des grandes quantités de données générées par les activités de forage a toujours constitué un défi important pour les leaders de l'industrie », a récemment écrit Tim Hafke, spécialiste du marketing de contenu chez AlphaSense. « C'est là qu'intervient la génération AI. »
Ces dernières années, l’industrie en aval, qui comprend les raffineries qui transforment le pétrole brut en essence, s’est de plus en plus appuyée sur ce que l’on appelle les jumeaux numériques, des répliques modélisées par ordinateur d’installations réelles.
Ils permettent aux entreprises d'exécuter des simulations pour évaluer les problèmes opérationnels dans des installations réelles, atténuer les dangers potentiels et effectuer une maintenance prédictive (PdM).
PdM utilise des données historiques et actuelles pour projeter les performances futures et déterminer quand les pièces doivent être démontées pour maintenance ou remplacées.
Le vice-président de Microsoft, Matthew Kerner, y voit un point d'entrée vers l'IA générative, un moyen « d'expliquer pourquoi le modèle prédictif fait cette prédiction » et de fournir un contexte pour mieux faire face à la situation, a-t-il expliqué lors d'une table ronde lors de la conférence sur l'énergie CERAWeek.
« La génération AI est utile en tant que complément à d'autres systèmes d'IA plus prédictifs », a déclaré Kerner.
Les chatbots de nouvelle génération, similaires au célèbre ChatGPT, peuvent également être utiles aux employés sur le terrain, a déclaré Rob McGreevy, de la société de logiciels industriels Aveva, lors du panel.
Le chatbot rempli de données pourrait permettre aux travailleurs des champs pétrolifères ou des raffineries rencontrant un problème de mesurer les conditions atmosphériques telles que l'humidité et les performances opérationnelles telles que la pression à la tête de puits afin de diagnostiquer rapidement le problème, a déclaré McGreevy.
Obtenir un rapport détaillé en quelques secondes permet une solution rapide, économisant ainsi du temps et de l'argent.
«Moins de risques»
Lors de la maintenance d'une raffinerie, « vous mettez les gens dans des situations dangereuses pour qu'ils travaillent. Si vous pouvez effectuer ces opérations plus rapidement, vous vous exposez à moins de risques », a déclaré Matthew Babin, responsable de l'énergie et des ressources naturelles chez la société de logiciels Palantir Technologies. .
La génération AI peut fournir « un contexte aux personnes qui sont en train de prendre une décision, même si cela ne relève pas de leur domaine d'expertise », a déclaré Babin.
« Donc, si je suis ingénieur en réservoir, je n'ai pas besoin de connaître la maintenance, mais je dois connaître la maintenance lorsque je regarde comment cette ressource va fonctionner et ce que cela coûte à mon organisation », Babin ajoutée.
Les installations pétrolières sont régulièrement contrôlées ou mises hors service pour entretien.
Une interface Gen AI fournit « un accès à un manuel de maintenance, afin que vous puissiez voir comment la maintenance de cette pièce du kit doit être effectuée », le tout présenté dans un anglais simple, grâce à un chatbot, a déclaré McGreevy.
Un tel système pourrait également faciliter le travail de réparation lui-même, éliminant ainsi les incertitudes liées à de telles décisions.
Par exemple, la technologie permettrait à une entreprise d'utiliser un modèle informatique d'une installation pour déterminer s'il y a suffisamment d'espace pour utiliser une échelle ou installer un échafaudage, a déclaré McGreevey.
McGreevy a déclaré que cela pourrait également aider les nouveaux employés : « Je pense que nous pouvons réduire considérablement le temps nécessaire aux personnes qui embarquent pour maîtriser l'exploitation en toute sécurité de ces installations à grande échelle. »
Une plus grande efficacité liée à la génération AI crée également une opportunité de réduire l'empreinte carbone d'une installation pétrolière. Mais le fonctionnement de cette technologie nécessite également d’énormes quantités d’électricité, principalement dans les centres de données.
