IA et contrats SONATRACH–PERTAMINA : mieux opérer

Le 22/12/2025, SONATRACH et l’indonésien PERTAMINA ont signé à Alger trois contrats de service liés à l’enlèvement (lifting) de pétrole brut, condensat et GPL provenant du périmètre de Menzel Ledjmet (MLN – Block 405a). Sur le papier, c’est « administratif ». Sur le terrain, c’est une mécanique de précision : planifier les cargaisons, caler les fenêtres portuaires, sécuriser les volumes, garantir la traçabilité, gérer les aléas météo et logistiques, et arbitrer vite quand l’opérationnel bouge.

Dans cette série « Comment l’IA soutient le secteur de l’énergie et des hydrocarbures en Algérie », je prends une position claire : la prochaine différence de performance ne viendra pas d’un tableau Excel mieux tenu, mais d’une chaîne décisionnelle augmentée par l’IA, capable de relier production, qualité produit, logistique portuaire, contrats et conformité… en quasi temps réel.

Ces contrats SONATRACH–PERTAMINA sont donc un excellent prétexte pour parler du concret : comment l’intelligence artificielle peut rendre une coopération internationale plus fluide, plus fiable et plus rentable, sans bouleverser les processus du jour au lendemain.

Ce que ces contrats changent vraiment (au-delà du communiqué)

Réponse directe : ces contrats structurent l’exécution du lifting pour que PERTAMINA commercialise ses volumes dans de bonnes conditions, en s’appuyant sur l’expertise de SONATRACH. Cela signifie que SONATRACH fournit des services de programmation, coordination et suivi des opérations d’enlèvement aux ports algériens pour les quantités allouées au partenaire.

Dans le contexte MLN, il ne s’agit pas seulement d’« envoyer un bateau ». Chaque enlèvement implique :

• La prévision des volumes disponibles (production, contraintes de stockage, maintenance)
• Le respect des spécifications qualité (brut, condensat, GPL)
• La gestion des créneaux portuaires (fenêtres d’accostage, ressources, priorités)
• La coordination multi-acteurs (opérateur, terminal, shipping, inspection, douanes, commercial)
• La réconciliation documentaire (BL, quantités, densités, certificats, facturation)

Et en arrière-plan, il y a un cadre contractuel plus large : le contrat hydrocarbures du périmètre MLN est conclu selon la loi 19-13, en contrat de partage de production (PSC), entré en vigueur le 07/01/2025 pour 25 ans, avec SONATRACH, PERTAMINA et REPSOL.

Pourquoi l’international rend l’exécution plus exigeante

Réponse directe : plus il y a de frontières (juridiques, linguistiques, opérationnelles), plus la qualité des données et la vitesse de décision deviennent déterminantes. Dans une relation qui dure (SONATRACH et PERTAMINA coopèrent depuis plus de 24 ans), la confiance existe. Mais la confiance ne remplace pas la performance.

Ce qui coûte cher, ce n’est pas seulement l’erreur humaine ; c’est le temps perdu :

• Rechercher la « bonne version » d’un planning
• Réconcilier des chiffres qui ne tombent pas juste entre équipes
• Réagir tard à une dérive (qualité, ETA navire, indisponibilité ressource)

C’est exactement là que l’IA est utile : réduire l’écart entre ce qui se passe et ce que les décideurs voient.

Où l’IA crée le plus de valeur dans un contrat de lifting

Réponse directe : l’IA crée de la valeur quand elle anticipe les aléas, optimise les arbitrages et fiabilise la traçabilité de bout en bout. On peut regrouper les usages en trois blocs : prévoir, optimiser, sécuriser.

1) Prévoir : volumes, qualité et contraintes avant que ça coince

Réponse directe : des modèles de prévision réduisent les surprises de disponibilité et aident à tenir les engagements de chargement. Dans les hydrocarbures, une variation de production, un arrêt partiel, ou une contrainte de stockage peut se traduire par un report de cargaison, donc des coûts et des frictions.

Exemples d’analyses IA utiles dans ce contexte :

• Prévision court terme des volumes chargés à partir de séries temporelles (production, stocks, maintenance)
• Détection d’anomalies sur qualité produit (densité, RVP, composition GPL) via apprentissage sur historiques
• Alerte proactive sur risques de non-conformité (spécification contractuelle vs mesures terrain)

Ce n’est pas « futuriste ». La plupart des organisations ont déjà les données ; le problème, c’est qu’elles sont éparpillées.

2) Optimiser : planning, fenêtres portuaires et coûts logistiques

Réponse directe : l’optimisation assistée par IA aide à choisir le meilleur plan quand plusieurs contraintes s’opposent. Un terminal n’est pas un environnement stable : navires en avance/retard, météo, indisponibilité d’une ligne, priorités commerciales.

Ce que l’IA (et l’optimisation mathématique) sait faire proprement :

• Proposer un planning de chargement qui minimise les attentes et maximise l’utilisation des créneaux
• Simuler des scénarios « si le navire X arrive avec 18h de retard » et proposer une re-planification
• Aider à arbitrer entre stocks, qualité, priorités contractuelles et capacité terminale

Phrase à garder en tête : un bon plan n’est pas celui qui est parfait à 08h00, c’est celui qui reste robuste à 14h00.

3) Sécuriser : conformité, auditabilité et réduction des litiges

Réponse directe : l’IA sécurise en rendant les décisions et les chiffres traçables, cohérents et audités. Dans des opérations multi-parties, un litige naît souvent d’un détail : une densité corrigée, un volume net, un document manquant, une divergence entre systèmes.

Apports concrets :

• Rapprochement automatique (matching) entre documents et données opérationnelles
• Contrôle de cohérence (ex. écarts volumétriques au-delà d’un seuil)
• Extraction intelligente d’informations dans des documents (certificats, rapports d’inspection) via IA de traitement de texte

Le résultat recherché : moins de surprises en fin de mois, et une relation partenaire plus sereine.

Collaboration SONATRACH–PERTAMINA : comment l’IA fluidifie la coordination

Réponse directe : l’IA améliore la collaboration internationale en standardisant les échanges, en réduisant les frictions de communication et en accélérant la prise de décision. C’est particulièrement vrai dans un schéma où SONATRACH apporte des services de coordination des lifting.

Un « langage commun » : la donnée avant la slide

Réponse directe : un modèle de données partagé vaut mieux que dix comités de suivi. Quand chaque partie a ses fichiers, ses unités, ses conventions, les réunions servent à « recoller » plutôt qu’à décider.

Une approche pragmatique (et réaliste) :

1. Définir un référentiel unique (volumes, qualités, dates, statuts)
2. Mettre en place des règles de qualité de données (seuils, contrôles, validation)
3. Brancher ensuite des briques IA (prévision, alertes, optimisation)

IA et efficacité de communication : moins d’e-mails, plus de décisions

Réponse directe : l’IA est utile quand elle transforme l’information en action recommandée. Plutôt que « voici l’état », on veut « voici l’état + ce qu’il faut faire ».

Exemples simples :

• Un copilote interne qui résume les incidents et propose un plan de re-programmation
• Une traduction et reformulation automatique des comptes rendus (utile dans l’international), avec points d’action
• Des alertes contextualisées : « risque élevé de dépassement de fenêtre portuaire, proposer swap avec cargaison B »

Smart contracts + IA : promesse intéressante, mais à cadrer

Réponse directe : les smart contracts peuvent automatiser certaines vérifications, mais ils n’éliminent pas le besoin de gouvernance et de données fiables. Dans l’énergie, on confond souvent vitesse et maîtrise.

Ce qui est réaliste à court/moyen terme :

• Automatiser des conditions d’exécution (validation documentaire, seuils d’écart, statuts)
• Lier des événements (inspection validée, volume confirmé) à des actions (notification, étape de facturation)

Ce qui doit rester encadré :

• Les exceptions (force majeure, incidents HSE, contraintes portuaires)
• La cybersécurité et la confidentialité
• La responsabilité en cas d’erreur de données

Mon avis : commencez par une traçabilité solide et des contrôles automatiques, avant de viser une automatisation contractuelle plus ambitieuse.

Plan d’action en 90 jours pour passer de l’idée à l’impact

Réponse directe : en 90 jours, on peut livrer un « pilote utile » si on se concentre sur un irritant opérationnel mesurable. Voici une feuille de route qui marche bien dans les organisations énergétiques.

Semaine 1–2 : choisir un cas d’usage qui fait gagner du temps

Ciblez un sujet très concret, par exemple :

• Alerte ETA + re-planification de fenêtres
• Contrôle automatique des écarts volume/qualité
• Tableau de bord « vérité unique » du lifting MLN

Semaine 3–6 : consolider la donnée et définir les règles

• Inventorier les sources (production, stock, terminal, shipping, inspection)
• Définir 10–20 règles de cohérence (seuils, formats, validations)
• Mettre en place un pipeline simple (même avec des extractions planifiées)

Semaine 7–12 : livrer un prototype opérationnel

• Un dashboard clair (statuts, risques, alertes)
• Un modèle IA léger (prévision ou détection d’anomalies)
• Une boucle de retour utilisateur (opérations + commercial + finance)

Objectif : réduire un indicateur, par exemple le temps de réconciliation, le nombre de replanifications tardives, ou les écarts non expliqués.

Ce que ces contrats disent de l’avenir du secteur en Algérie

Réponse directe : l’Algérie consolide des partenariats long terme, et l’IA devient un outil de souveraineté opérationnelle autant qu’un levier de performance. Quand SONATRACH rend un service à un partenaire international (programmation, coordination, suivi), la qualité d’exécution devient une vitrine.

La période de fin d’année est souvent un moment où l’on prépare les plans 2026. Si vous êtes côté exploitation, supply, trading, finance ou IT, c’est le bon timing pour poser une question simple à votre organisation : où perd-on du temps parce que nos données ne circulent pas correctement ?

Si vous souhaitez structurer un pilote IA orienté opérations (lifts, terminaux, conformité, reporting partenaire), je recommande de partir d’un périmètre clair, de sécuriser les données, puis d’ajouter l’IA comme accélérateur. C’est plus sobre, et ça produit des résultats.

La prochaine grande étape des partenariats énergétiques ne sera pas seulement contractuelle. Elle sera data-driven. Et ça se joue maintenant.