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Total va accélérer l'analyse des images géologiques grâce à l'IA

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Le groupe pétrolier Total a signé un partenariat avec Google pour analyser via intelligence artificielle des modélisations 3D du sous-sol.

PublicitéLors du dernier Google Cloud Summit, le groupe Total a annoncé la signature d'un partenariat avec le géant de Mountain View pour mener des recherches sur l'utilisation de l'IA en analyse d'image. Ce partenariat va aboutir, au mois d'Août 2018, à l'envoi d'une équipe de onze chercheurs de Total, géologues et datascientists, pour travailler avec les experts de Google en Californie. La mission est prévue pour durer deux ans.

En quoi l'analyse d'images est-elle importante pour Total ? Pour bien comprendre les enjeux, il faut rappeler comment travaillent les compagnies pétrolières pour détecter des gisements exploitables. Comme ses homologues, Total construit tout d'abord des images 3D des sols par imagerie sismique. La construction de ces images, à partir des relevés, suppose d'énormes ressources de calcul, délivrées en l'occurrence par le supercalculateur Pangea. Mais l'image en elle-même doit encore être interprétée. « C'est très exactement la même logique que pour une radiographie ou une échographie » explique Yves Le Stunff, Digital Officer Coordinator Exploration Production chez Total.

Gagner du temps sur l'analyse d'images

Les spécialistes, géologues, géophysiciens et autres experts, vont donc passer un certain temps à comparer les images obtenues d'un site donné avec des images d'autres sites similaires ou appliquer leurs connaissances antérieures. L'objectif est de repérer un « système pétrolier » : une roche mère, une possible remontée de pétrole (plus léger que l'eau ou que la roche) jusqu'à un réservoir avec blocage par des roches imperméables, etc. Yves Le Stunff observe : « la géologie des possibles ressources détectées au large du Brésil ressemble beaucoup aux systèmes pétroliers d'Afrique de l'Ouest ». Les géologues vont alors essayer d'appliquer ce qui est connu (en Afrique) à ce qui ne l'est pas encore (au Brésil) et en tirer des informations sur le second. « Aujourd'hui, il faut cinq ou six personnes durant plusieurs semaines voire mois pour analyser le contenu des images » relève Yves Le Stunff.

A partir de l'interprétation des images, Total, comme ses homologues et concurrents, décide de forer un puits de test (ce qui est très onéreux) ou pas. Total dispose déjà de logiciels d'interprétation qui ne nécessitent pas beaucoup de puissance de calcul, les logiciels actuels fonctionnant sur de « simples » stations de travail Linux (avec un peu de GPU tout de même...). Yves Le Stunff note : « nous réalisons du machine learning depuis les années 1990. Le deep learning permet déjà de réaliser de la reconnaissance de motifs automatiquement sur de l'imagerie médicale et l'idée est de faire la même chose sur de l'imagerie géologique. » Au lieu de repérer des fractures ou des tumeurs, il va donc s'agir de repérer des failles ou des corps sédimentaires. Mais en allant beaucoup plus vite qu'avec les méthodes actuelles, très manuelles. Les géospécialistes pourront alors se consacrer à des tâches à plus forte valeur ajoutée que de la simple reconnaissance de motifs.

PublicitéBénéficier de la puissance de Google

Puisque Total travaillait déjà dans ce domaine, pourquoi s'allier à Google ? « Nous voulions aller plus vite et dépasser le stade du démonstrateur » justifie Yves Le Stunff. Le savoir-faire et la force de recherche de Google vont donc être utilisés pour développer des outils qui vont mieux reconnaître et plus rapidement les formations géologiques. Total apporte les cas d'usage et des bases de données d'apprentissage qui vont être utilisés par les algorithmes de Google. L'équipe de recherche de Total va d'ailleurs travailler avec les ingénieurs de Google pour les améliorer en fonction de ses usages propres. De plus, un des objectifs poursuivis par Total est aussi d'apprendre à travailler avec des grands acteurs du cloud tels que Google.

Bien entendu, la question de la confidentialité des données est fondamentale. Celle-ci est verrouillée contractuellement. « Si nous pensions qu'il y avait le moindre risque, nous n'aurions rien fait » a insisté Yves Le Stunff. Mais Total ne va pas non plus livrer des données au delà du nécessaire. Yves Le Stunff pointe : « il faut être conscient que les images du sous-sol sont très variées, autant variées que des paysages de surface. »

Un deuxième projet plus classique

Un deuxième axe de travail entre Total et Google concerne l'analyse d'historiques d'études pour en extraire les parties pertinentes sur des recherches précises en cours. L'analyse par IA va concerner, sur ce deuxième projet, du texte mais aussi des tableaux et des diagrammes. « L'analyse de textes est aujourd'hui bien avancée mais il y a encore beaucoup de recherche à faire pour l'analyse de tableaux et de diagrammes » relève Yves Le Stunff.

La mission et le partenariat sont prévus pour durer deux ans mais Total espère obtenir des premiers résultats dès la première année. Et, ensuite, le pétrolier voudrait mettre rapidement les premières applications en production.

Article rédigé par

Bertrand Lemaire, Rédacteur en chef de CIO

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