Partenariats énergie : l’IA au cœur des coopérations

Le 20/11/2025 à Alger, SONATRACH et la société vietnamienne Petrovietnam Exploration Production Corporation Ltd. (PVEP) ont signé un protocole d’entente (MoU) pour renforcer leur coopération dans les hydrocarbures. Beaucoup y verront une actualité « partenariat classique ». Moi, j’y vois surtout un signal : les alliances internationales dans l’énergie se jouent désormais autant sur la qualité des données que sur la géologie.

Dans notre série « Comment l’IA soutient le secteur de l’énergie et des hydrocarbures en Algérie », ce MoU est un cas d’école. Il couvre l’exploration, le développement, la production, mais aussi l’aval (raffinage), les services techniques, le trading pétrole et GNL, et même les solutions bas carbone (CCS/CCUS, GES) et la R&D. Autrement dit : un périmètre large, multi-équipes, multi-pays… exactement le terrain où l’intelligence artificielle apporte du concret.

Ce que révèle le MoU SONATRACH–PVEP : la donnée devient l’actif n°1

Réponse directe : ce protocole d’entente montre que la coopération ne se limite plus aux parts de marché ou aux contrats, mais à la capacité à partager, sécuriser et exploiter des informations techniques à grande échelle.

Le communiqué indique des principes d’égalité, de réciprocité et de bénéfices mutuels. Très bien. Mais dans les opérations pétrolières et gazières, l’égalité réelle se construit sur la transparence opérationnelle : mêmes hypothèses, mêmes versions de données, mêmes indicateurs HSE, mêmes règles de qualité.

Le défi ? Les projets E&P (Exploration & Production) génèrent des volumes massifs : sismique, diagraphies, tests de puits, données de production, rapports d’intervention, maintenance, incidents, inventaires, contrats, logistique. Ajoutez l’aval (raffinerie), le trading (qualité produit, planification cargaisons, nominations, risques), et les trajectoires carbone (inventaires GES, suivi méthane, scénarios CCUS). Sans une colonne vertébrale data, un partenariat international avance au ralenti.

Pourquoi c’est particulièrement vrai entre l’Algérie et le Vietnam

Réponse directe : parce que la distance géographique et les différences d’écosystèmes IT renforcent les frictions : formats, langues, procédures, et maturités digitales.

PVEP est présenté comme un partenaire de longue date, filiale d’un groupe public vietnamien et opérateur international. C’est un bon point : l’habitude de travailler avec des standards variés accélère la coopération. Mais même avec des équipes expérimentées, les problèmes reviennent toujours :

• documents techniques dispersés (PDF, tableurs, mails)
• terminologies différentes (noms d’équipements, codes d’événements)
• temps de validation trop long (workflows manuels)
• difficulté à tracer « qui a changé quoi » sur un modèle ou une hypothèse

C’est là que l’IA, bien déployée, fait gagner des mois.

Où l’IA améliore un partenariat hydrocarbures, étape par étape

Réponse directe : l’IA apporte surtout 4 bénéfices : accélérer l’analyse, réduire les erreurs, fluidifier la coordination, et industrialiser le retour d’expérience.

1) Exploration & développement : mieux décider, plus tôt

Dans l’exploration, la valeur se joue sur des décisions prises avec incertitude. L’IA ne remplace pas les géoscientifiques ; elle réduit le temps entre “donnée brute” et “hypothèse exploitable”.

Applications très concrètes :

• Interprétation sismique assistée : segmentation de failles, détection d’horizons, comparaison multi-blocs.
• Fusion multi-sources : croiser sismique, diagraphies, carottes et données historiques pour améliorer la cohérence.
• Gestion de connaissances : retrouver en quelques secondes des analogues de champs, des rapports d’essais, des retours de forage.

Dans un partenariat comme SONATRACH–PVEP, cela signifie que les équipes peuvent aligner plus vite leurs analyses, discuter sur une base commune, et documenter les hypothèses avec traçabilité.

2) Production et opérations : l’IA pour la fiabilité et le HSE

Réponse directe : en production, l’IA est utile quand elle réduit les arrêts non planifiés et renforce la sécurité.

Le MoU mentionne aussi les services techniques (ingénierie, opérations pétrolières). C’est typiquement l’espace où l’IA apporte des gains mesurables.

Exemples d’usages (déjà courants dans l’industrie) :

• Maintenance prédictive sur pompes, compresseurs, turbines : détection d’anomalies sur vibrations/températures/pressions.
• Optimisation du lift (gas lift, ESP) : recommandations de réglages pour stabiliser le débit et limiter l’usure.
• Détection d’événements : identifier automatiquement des schémas annonciateurs (slugging, sable, corrosion).
• Analyse de sécurité : classification automatique de rapports d’incident, extraction des causes, prévention ciblée.

Une bonne pratique que je recommande : démarrer par 1 à 2 actifs pilotes (un champ, une unité) et imposer dès le départ un standard de données commun (tags, unités, horodatage, qualité), sinon l’IA devient un “projet PowerPoint”.

3) Raffinage et aval : optimiser l’énergie et la qualité

Réponse directe : en raffinage, l’IA est surtout une machine à arbitrer : énergie, rendement, contraintes qualité, maintenance.

Le protocole évoque explicitement les activités aval (raffinerie). C’est stratégique en Algérie : améliorer l’efficacité énergétique et la disponibilité des unités réduit les coûts, sécurise l’approvisionnement et libère de la capacité.

Cas d’usage pertinents :

• Optimisation APC + IA : l’IA ajuste des consignes en tenant compte des dérives, de la variabilité des bruts et des contraintes.
• Contrôle qualité assisté : corréler paramètres procédé et analyses labo pour anticiper les dérives.
• Réduction de consommation d’énergie : recommandations sur réseaux vapeur, fours, échangeurs (encrassement).

Trading pétrole et GNL : l’IA pour sécuriser la marge (et la conformité)

Réponse directe : l’IA améliore le trading quand elle combine prévisions, planification et gestion des risques, sans casser la conformité.

Le MoU mentionne le trading pétrole et GNL. Dans ce domaine, les erreurs coûtent cher : une nomination mal gérée, une contrainte de qualité ignorée, une fenêtre portuaire ratée.

Ce que l’IA peut faire utilement :

• Prévision de demande (court terme) et aide à la planification cargaisons.
• Optimisation logistique : séquences de chargement, contraintes de stockage, compatibilités produits.
• Surveillance documentaire : extraction automatique des clauses clés (incoterms, pénalités, tolérances qualité).

Point d’attention : le trading est aussi un sujet de gouvernance. Les modèles doivent être audités, et les décisions explicables. Dans un partenariat international, c’est indispensable pour éviter les tensions.

Bas carbone (CCS/CCUS, GES) : l’IA comme instrument de crédibilité

Réponse directe : l’IA est un accélérateur de décarbonation seulement si elle sert la mesure, la traçabilité et la réduction réelle des émissions.

Le communiqué cite explicitement les solutions bas carbone et les GES. C’est un passage important : on ne parle pas uniquement de produire plus, mais de produire mieux.

Là où l’IA aide vraiment :

• Inventaires GES plus fiables : collecte automatisée, contrôle de cohérence, rapprochement entre sources.
• Détection des fuites méthane : analyse d’images (drones/satellites/inspection) et priorisation des interventions.
• Aide au dimensionnement CCUS : scénarios d’injection, suivi des puits, modélisation de risques.

Phrase à garder en tête : “Ce qui n’est pas mesuré proprement ne se pilote pas.” Dans un partenariat, une méthodologie commune (données, périmètre, facteurs d’émission, audit) évite les débats stériles.

Collaboration internationale : l’IA utile, c’est surtout une IA « d’organisation »

Réponse directe : les gains les plus rapides viennent des outils IA qui fluidifient le travail quotidien : recherche, traduction, comptes rendus, gestion documentaire.

On pense souvent à l’IA comme à un modèle complexe. Pourtant, dans des coopérations comme SONATRACH–PVEP, les premiers gains viennent de l’IA appliquée à la coordination :

• Traduction spécialisée (termes techniques, HSE, contrats) avec glossaire partagé.
• Recherche sémantique dans les rapports (forage, intervention, HAZOP) : retrouver “le bon document” sans connaître son nom.
• Compte rendu automatique de réunions (avec action items, responsables, échéances).
• Détection de doublons et incohérences dans les versions de documents.

Ce sont des “petites” briques, mais elles réduisent les délais et les malentendus — et c’est souvent là que se perd la valeur d’un partenariat.

Gouvernance et sécurité : la condition non négociable

Réponse directe : sans gouvernance data et cybersécurité, l’IA augmente le risque au lieu de le réduire.

Le secteur hydrocarbures est critique. L’ouverture de données entre partenaires doit s’appuyer sur :

1. Classification des données (publique, interne, sensible, critique)
2. Contrôles d’accès (rôles, traçabilité, journaux)
3. Environnements cloisonnés pour l’entraînement et les tests
4. Procédures d’anonymisation quand c’est nécessaire

Un partenariat international solide met ces règles noir sur blanc dès le début, pas après un incident.

Plan d’action en 90 jours : démarrer l’IA dans un partenariat SONATRACH–PVEP

Réponse directe : il faut choisir un cas d’usage à fort impact, imposer un standard de données, et définir une gouvernance simple.

Voici un schéma qui marche bien (et évite les projets interminables) :

1. Semaine 1–2 : cadrage

   • définir un objectif mesurable (ex. réduire le temps de recherche documentaire de 50 %)
   • sélectionner un périmètre (un actif, une équipe, un flux)

2. Semaine 3–6 : préparation data

   • inventaire des sources
   • normalisation minimale (noms, unités, horodatage)
   • règles de confidentialité

3. Semaine 7–10 : pilote IA

   • déployer un outil (recherche sémantique, extraction automatique, prédiction simple)
   • valider avec utilisateurs terrain

4. Semaine 11–13 : industrialisation

   • procédures d’usage
   • indicateurs de performance
   • plan de montée en charge

L’idée n’est pas de tout automatiser. L’idée est de rendre la coopération plus rapide, plus sûre, plus traçable.

Ce que ce MoU change pour l’Algérie : une opportunité de standardiser à l’international

Le protocole SONATRACH–PVEP, signé en présence des chefs de gouvernement, rappelle que l’énergie est aussi une diplomatie industrielle. À ce niveau, l’IA devient un outil d’exécution : accélérer l’exploration, fiabiliser la production, optimiser l’aval, sécuriser le trading, et crédibiliser les trajectoires bas carbone.

Si vous travaillez dans l’énergie en Algérie — exploitation, HSE, maintenance, data, supply, trading, ingénierie — le message est clair : les partenariats de demain exigeront une maturité IA opérationnelle, pas seulement des “POC”.

Vous envisagez un programme IA pour un actif, une raffinerie, ou une cellule partenariat international ? La question utile n’est pas “quelle IA acheter”, mais : quelles décisions voulons-nous prendre plus vite, avec moins d’erreurs, et avec une traçabilité irréprochable ?