IA et hydrogène vert : SONATRACH accélère le corridor

Le 12/11/2025 à Berlin, SONATRACH a remis le sujet de l’hydrogène vert algérien pour l’export vers l’Europe au centre du jeu, aux côtés de SONELGAZ et de partenaires européens (VNG, SNAM, Sea Corridor, Verbund Green Hydrogen). Ce n’est pas qu’une annonce diplomatique. C’est un signal industriel : l’Algérie veut convertir ses atouts (soleil, foncier, infrastructures gazières) en capacité d’export d’énergie décarbonée.

Ce qui change en 2025, c’est qu’un projet hydrogène sérieux ne se pilote plus « au feeling ». Le succès dépend de milliers de décisions techniques, économiques et réglementaires, dans plusieurs pays, avec des délais longs et une pression forte sur les coûts. Et c’est précisément là que l’intelligence artificielle devient un avantage concret. Dans notre série « Comment l’IA soutient le secteur de l’énergie et des hydrocarbures en Algérie », ce partenariat offre un cas d’école : l’IA comme moteur d’exécution d’un corridor hydrogène transfrontalier.

Un corridor hydrogène n’échoue pas sur la techno, mais sur l’exécution

Un corridor comme SoutH2 se joue moins sur la faisabilité scientifique (électrolyse, compression, transport) que sur la capacité à orchestrer une chaîne de valeur complète : production électrique renouvelable, eau, électrolyse, stockage, conversion éventuelle (ammoniac, méthanol), logistique, transport, certification carbone, contrats.

Le communiqué rappelle deux points structurants :

• Les projets du SoutH2 Corridor ont été reconnus par la Commission européenne comme Projects of Common Interest (PCI), ce qui confirme leur dimension stratégique.
• En 01/2025, l’Algérie, la Tunisie, l’Italie, l’Autriche et l’Allemagne ont réaffirmé un soutien politique commun.

Autrement dit : l’architecture politique et industrielle avance. Mais l’étape décisive, c’est la capacité à produire des chiffres fiables (CAPEX/OPEX, disponibilité, rendement, empreinte carbone, risques) et à tenir la performance dans le temps. C’est ici que l’IA fait la différence, parce qu’elle transforme des masses de données hétérogènes en décisions opérationnelles.

Ce que l’IA apporte immédiatement à un projet hydrogène

Le bénéfice le plus tangible, c’est la réduction de l’incertitude.

• Prévision de production : prévoir heure par heure l’électricité solaire/éolienne, puis l’hydrogène produit, en tenant compte du vent, de la poussière, de la chaleur, et de la dégradation des équipements.
• Optimisation techno-économique : choisir le bon dimensionnement (MW d’électrolyse, stockage, raccordement) pour minimiser le coût du kg d’H2 livré.
• Planification multi-acteurs : synchroniser producteurs, transporteurs, acheteurs, autorités, auditeurs de certification.

Une phrase que je répète souvent aux équipes énergie : « L’hydrogène vert, ce n’est pas un projet d’électrolyse. C’est un projet de coordination. » L’IA sert justement à industrialiser cette coordination.

L’IA comme “tour de contrôle” entre l’Algérie et l’Europe

Les partenariats internationaux fonctionnent quand tout le monde partage la même version des faits. Or, dans un corridor hydrogène, les données viennent de partout : SCADA, capteurs terrain, météo, qualité de l’eau, maintenance, prix de l’électricité, contraintes réseau, normes de certification, disponibilité pipeline, calendriers portuaires.

L’approche la plus efficace consiste à mettre en place une plateforme de données (data platform) + couche IA qui joue le rôle de tour de contrôle.

Gouvernance des données : le vrai chantier des alliances

Dans une alliance ALTEH2A, la question n’est pas « qui a raison », mais « quelles données font foi ».

Concrètement, une gouvernance data solide inclut :

1. Dictionnaire commun (définitions : kg H2, kWh, facteurs d’émission, disponibilité, pertes).
2. Traçabilité (qui a produit la donnée, quand, avec quelle méthode).
3. Qualité (détection d’anomalies, valeurs manquantes, incohérences).
4. Accès (rôles, sécurité, conformité).

L’IA accélère ce chantier via la détection automatique d’anomalies et la réconciliation de sources (ex. météo vs mesures terrain ; production attendue vs production réelle).

Communication et coordination : l’IA enlève du bruit, pas du contrôle

On voit souvent l’IA comme une boîte noire. En réalité, dans les projets transfrontaliers, sa meilleure utilité est d’enlever le bruit : trop d’emails, trop de versions Excel, trop de réunions pour aligner des chiffres.

Cas d’usage très concrets :

• Résumés automatiques de réunions techniques multi-langues et suivi d’actions.
• Analyse de documents (contrats, exigences PCI, audits) pour repérer contradictions et zones à risque.
• Tableaux de bord partagés avec indicateurs standardisés (coût du kg, intensité carbone, disponibilité, risques).

Le contrôle reste humain. L’IA permet juste de réduire le temps passé à “recoller les morceaux”.

Optimiser la production d’hydrogène vert en Algérie : là où l’IA crée le plus de valeur

Produire de l’hydrogène vert compétitif implique une obsession : le facteur de charge utile et la stabilité opérationnelle. C’est un terrain parfait pour l’IA, car les systèmes sont dynamiques (météo, réseau, vieillissement).

Prévision météo et rendement PV : l’exemple saharien

Dans le Sud algérien, l’irradiation est un atout. Mais la performance PV dépend de détails : encrassement (poussière), températures élevées, nettoyage, micro-arrêts.

Les modèles IA (prévision + apprentissage sur historique) permettent de :

• anticiper les baisses de production liées aux épisodes de poussière,
• optimiser les cycles de nettoyage (quand nettoyer, où, avec quel coût d’eau),
• éviter le surdimensionnement “par peur”.

Maintenance prédictive : moins d’arrêts, plus de kg livrés

Un électrolyseur et ses auxiliaires (compresseurs, transformateurs, pompes) génèrent des signaux faibles avant panne : vibrations, échauffements, dérives de rendement.

Avec une approche maintenance prédictive, l’objectif est clair :

• intervenir avant la casse,
• réduire les arrêts non planifiés,
• prolonger la durée de vie des composants.

Dans les business cases hydrogène, la différence entre un projet rentable et un projet « sous perfusion » se joue souvent sur ces détails d’exploitation.

Optimisation énergie–électrolyse : arbitrer en temps réel

Un point que beaucoup sous-estiment : l’électrolyse est flexible, mais pas infiniment. Démarrages/arrêts trop fréquents dégradent la performance et accélèrent l’usure.

L’IA peut piloter un compromis en temps réel entre :

• la disponibilité des renouvelables,
• le prix/opportunité de l’électricité,
• les contraintes techniques de l’électrolyse,
• le niveau de stockage,
• les engagements contractuels de livraison.

Le résultat attendu n’est pas “plus d’IA”. C’est un kg d’hydrogène plus prévisible, donc plus vendable.

Transport, certification et “banquabilité” : l’IA au service de la confiance

Le communiqué insiste sur le caractère intégré du projet et sur la reconnaissance PCI. Pour transformer cette dynamique en investissements, il faut rendre le projet banquable : compréhensible par les financeurs, auditable, traçable.

MRV carbone : mesurer, rapporter, vérifier

Pour vendre de l’hydrogène vert en Europe, la traçabilité de l’empreinte carbone devient centrale. On parle souvent de MRV (Measurement, Reporting, Verification).

L’IA aide à :

• automatiser la collecte de données d’émissions sur la chaîne,
• calculer des indicateurs cohérents et reproductibles,
• détecter des incohérences avant audit.

Une règle pratique : si votre intensité carbone n’est pas calculable automatiquement, elle n’est pas défendable longtemps.

Simulation des scénarios de transport

Selon les options, l’hydrogène peut être transporté sous différentes formes et via différentes infrastructures. Les modèles de simulation (souvent couplés à de l’IA) permettent de comparer :

• pertes énergétiques,
• contraintes de sécurité,
• coûts logistiques,
• goulots d’étranglement (ports, pipelines, compression).

Le corridor SoutH2, par nature multi-pays, a tout intérêt à standardiser ces modèles pour que les discussions avancent sur des bases chiffrées.

Ce que les décideurs peuvent faire dès maintenant (checklist pragmatique)

Si vous travaillez côté opérateur, EPC, institution, ou partenaire industriel en Algérie, voici une approche qui marche sur le terrain.

1. Cartographier les données critiques : production renouvelable, eau, électrolyse, stockage, transport, qualité.
2. Définir 10 KPI non négociables (ex. disponibilité, coût du kg, intensité carbone, rendement, arrêts non planifiés).
3. Choisir 2 cas d’usage IA “rentables en 6–9 mois” : prévision PV + maintenance prédictive sont souvent les meilleurs points d’entrée.
4. Industrialiser la gouvernance : droits d’accès, auditabilité, standards, sécurité.
5. Former les équipes exploitation : pas une formation “IA générale”, mais une formation orientée décisions (quoi faire quand le modèle dit X ?).

Cette démarche évite le piège classique : lancer une IA « vitrine » qui ne touche pas l’exploitation réelle.

Ce que la coopération SONATRACH–Europe dit de l’avenir énergétique algérien

Le partenariat présenté à Berlin le 12/11/2025 montre une trajectoire : l’Algérie ne veut pas seulement exporter des molécules. Elle veut exporter une capacité industrielle alignée avec les exigences européennes (fiabilité, traçabilité, conformité).

L’IA n’est pas un bonus marketing dans cette histoire. C’est une brique de compétitivité : elle rend la production plus stable, les coûts plus maîtrisés, et la coopération internationale plus fluide. Et c’est exactement le fil rouge de notre série : dans l’énergie et les hydrocarbures en Algérie, l’IA crée de la valeur quand elle sert l’exécution, la sécurité et la décision.

Si vous préparez un projet hydrogène, un pilote data/IA, ou une collaboration transfrontalière, une question mérite d’être posée dès le départ : votre chaîne de valeur est-elle “pilotable par la donnée” — ou seulement décrite après coup ?