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Total et Google s’allient dans l’intelligence artificielle

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Total et Google Cloud ont annoncé, ce mardi, un partenariat 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.

 

Cet accord porte sur le développement de programmes d’IA permettant l’interprétation d’images du sous-sol (Computer Vision), notamment issues d’études sismiques, et d’automatiser l’analyse de documents techniques (Natural Language Processing). Ces programmes permettront aux ingénieurs en géosciences de Total (géologues, géophysiciens, ingénieurs réservoir et géo-information) d’accélérer et d’améliorer la qualité de leurs travaux d’exploration et d’évaluation des gisements de pétrole et de gaz.

Dans le cadre de ce partenariat, 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, indique un communiqué.

« Total est convaincu que l’Intelligence Artificielle appliquée à l’industrie pétrolière et gazière est l’une des voies d’avenir à explorer pour optimiser nos performances, notamment en matière d’interprétation des données du sous-sol. Nous sommes impatients de collaborer avec Google Cloud pour atteindre cet objectif. Cela s’intègre à la stratégie du Groupe qui a déjà recours à l’IA, par exemple en matière de maintenance prédictive sur ses installations », a déclaré Marie-Noëlle Semeria, directrice R&D Groupe de Total.

 « Nous sommes ravis d’accueillir Total dans notre Advanced Solutions Labs pour développer des solutions d’IA », a déclaré Paul-Henri Ferrand, directeur général de Google Cloud. « Nous sommes déterminés à engager nos ingénieurs experts en IA pour travailler avec les experts en géosciences de Total. » ajoute-il.

Total précise qu’il a commencé à appliquer l’intelligence artificielle dès les années 1990 pour caractériser les gisements de pétrole et de gaz en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning). C’est aussi en s’appuyant sur ce type de programmes qu’il a mis en place, en 2013, la maintenance prédictive des machines tournantes.


Publié le 24-04-2018 par LA Rédaction


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