Objectif : 50 000 barils par jour de plus en 2025 qu’en 2019. Au Texas, royaume du pétrole et du gaz de schiste aux États-Unis, le pétrolier Exxon Mobil mise sur les algorithmes de la multinationale informatique américaine Microsoft pour forer jusqu’à la dernière goutte emprisonnée dans les profondeurs du bassin permien – l’une des plus grosses réserves d’or noir étasuniennes.

Les géants du pétrole voient dans les récents progrès de l’intelligence artificielle (IA) une manière d’augmenter drastiquement leur productivité et leurs bénéfices déjà herculéens. Ces dernières années, les magnats de l’or noir ont multiplié leurs partenariats avec Microsoft, grâce à qui ils espèrent améliorer l’efficacité des forages et découvrir de nouveaux gisements. En plusieurs décennies d’extractivisme forcené, l’industrie pétrolière a accumulé des centaines de milliards de données géologiques. Aujourd’hui, ce big data représente un formidable terrain de déploiement pour des intelligences artificielles industrielles.

L’IA et les solutions de cloud computing (l’utilisation par les entreprises de serveurs externes via le cloud, un espace de stockage en ligne) vendues par le géant de la tech sont utilisées par Exxon Mobil pour piloter et optimiser en temps réel le processus de fracturation hydraulique. Cette technique – très polluante – consiste à extraire le pétrole de schiste piégé dans la roche en la brisant grâce à l’injection d’eau, de sable et d’additifs chimiques à haute pression.

Au début des années 2010, la fracturation hydraulique avait largement contribué à relancer la profitabilité et la productivité des forages pétroliers du bassin permien, refaisant des États-Unis le premier producteur mondial. Malheureusement pour les géants de l’or noir, la productivité des puits de pétrole de schiste diminue bien plus rapidement que celle des forages traditionnels – du fait de l’éparpillement des réserves et de la complexité de la fracturation. Les dernières études montrent que la production d’un puits de schiste diminue de 70% après 18 mois d’exploitation, contre 4 à 5% par an pour un puits conventionnel.

Des compagnies pétrolières s’offrent des data centers géants

Dans l’espoir d’enrayer ce déclin annoncé, Exxon Mobil, BP, Chevron et les autres géants internationaux du secteur bardent leurs forages texans de capteurs et de câbles de fibre optique pour récolter en temps réel des téraoctets de données géologiques, analysées ensuite sur les superscalers (des centres de données géants, utilisés pour faire tourner les technologies dopées à l’IA) de Microsoft. D’autres compagnies pétrolières vont jusqu’à investir elles-mêmes dans la construction de leurs propres data centers géants pour faire de la prospection pétrolière boostée à l’IA, comme le français TotalEnergies, qui a inauguré son supercalculateur Pangea III à Pau (Pyrénées-Atlantiques) l’an dernier.

«Depuis les débuts de l’informatique, l’industrie pétrolière utilise de grosses puissances de calcul qui ont permis d’intégrer des milliards de données disparates et de trouver de nouveaux gisements. Avant ça, c’était au doigt mouillé», rappelle Guillaume Caumont, directeur de l’équipe de recherche en géologie numérique à l’École nationale supérieure de géologie de Nancy (Meurthe-et-Moselle). L’arrivée de l’IA représente un bond en avant dans le traitement de cette manne de données.

À Houston, la capitale texane de l’or noir, où s’alignent les sièges sociaux des grandes compagnies pétrolières, les comités exécutifs rêvent d’exploitations automatisées pour enrayer la baisse des taux de récupération. Halliburton, une boîte spécialisée dans la conception de forages pétroliers, a ainsi mis sur pied «Zeus», un logiciel capable d’ajuster automatiquement l’intensité du pompage, la répartition des fluides de fracturation dans la roche et une multitude d’autres paramètres.

Un bonus de revenus de 425 milliards de dollars

Cette technologie aurait permis d’augmenter la productivité des puits concernés de 20%, à en croire un article de recherche publié par Jing Lia, géologue au sein du département de géophysique de la Central south university de Changsha (Chine), dans le Journal of petroleum exploration and production – la bible de l’industrie.

«En tirant parti de l’IA, l’industrie peut mieux prédire et gérer les incertitudes géologiques qui compliquent l’extraction de pétrole. À mesure que ces technologies vont évoluer, elles vont jouer un rôle de plus en plus critique dans la viabilité économique des futures opérations pétrolières et gazières», explique la chercheuse. Depuis les débuts de l’industrie fossile, il y a toujours eu, lors des forages, «une partie du pétrole qui reste coincée dans la roche», explique Guillaume Caumont. Et, depuis toujours, les pétroliers «investissent énormément pour récupérer ce reste». L’IA est ainsi perçue comme une solution pour atteindre ce pétrole.

Selon un rapport de la banque britannique Barclay’s, les nouvelles technologies numériques pourraient réduire le coût de production du baril de trois dollars pièce. De son côté, le cabinet Accenture estime que le cloud computing pourrait générer 425 milliards de dollars (environ 393 milliards d’euros) de revenus supplémentaires pour l’industrie pétrolière en 2025.

«En interne, l’IA est vue comme la clé de l’industrie du pétrole pour rester compétitive. Microsoft gagne des milliards de dollars en aidant les compagnies pétrolières à accélérer toutes les phases de la production de pétrole et de gaz», décrit Théo Alves Da Costa, co-fondateur de l’ONG Data for Good. Dans une lettre ouverte publiée par Fortune (célèbre magazine économique américain) en septembre 2024, Holly Alpine, une ancienne salariée des services RSE (Responsabilité sociétale des entreprises) de Microsoft, donnait les raisons de sa démission «d’un boulot qu’elle aimait et qu’elle quitte dans la douleur» : «Microsoft promeut publiquement son engagement pour l’environnement, tout en travaillant discrètement avec l’industrie fossile.»

Face à la gronde, Microsoft recrute… un ancien du pétrolier BP

Depuis 2018, un collectif de salarié·es de Microsoft, baptisé Sustainability connected Community (Communauté de travailleur·ses pour une entreprise durable), tente d’interpeller la direction sur ces partenariats avec l’industrie du pétrole – a priori incompatibles avec l’objectif du groupe d’être «neutre en carbone d’ici 2030». Plutôt que de prendre au sérieux ces alertes internes, Microsoft a préféré recruter Darryl Willis, un ancien géologue auprès du pétrolier britannique BP, débauché au poste de vice-président pour l’industrie énergétique, afin de mettre son épais carnet d’adresses à profit.

À 8 000 kilomètres du Texas, en mer de Barents (entre le nord de la Norvège et l’océan Arctique), la compagnie pétrolière norvégienne Equinor a aussi recours à Microsoft pour traiter les centaines de milliers de données géologiques qu’elle extrait de ses puits en mer (ou offshore), «l’équivalent de 10 000 films Netflix par seconde», précise l’entreprise elle-même sur son site web. Grâce à Azure, la plateforme de cloud computing de Microsoft, Equinor développe diverses technologies, dont la génération automatique des meilleurs chemins de forage.

En 2024, la compagnie norvégienne a inauguré en grande pompe son forage offshore «automatisé à 99%», au large de Rio de Janeiro (Brésil). L’entreprise a pu y tester «Neuro», un système de géoguidage autonome des têtes de forage, qui «interprète des informations complexes du sous-sol en temps réel, afin de guider le trépan [un outil de forage, NDLR] à travers la couche». Ce système, commercialisé par SLB (anciennement Schlumberger) – une multinationale spécialisée dans le forage pétrolier qui travaille elle aussi régulièrement avec Microsoft – promet aux industriels du pétrole de viser, grâce au big data, les «couches les plus productives des réservoirs».

Contactés par Vert, ni Microsoft ni SLB n’ont souhaité répondre sur les conséquences écologiques du déploiement de solutions d’intelligence artificielle au service des forages pétroliers. La direction française de la communication de SLB nous a cependant expliqué par e-mail que ses recherches autour de l’IA trouvaient des applications concrètes dans le développement de la géothermie.