IA et expansion internationale : cap sur les services

Le 22/10/2025, à Boumerdès, SONATRACH a mis un sujet souvent sous-estimé au centre de la table : exporter les services parapétroliers de ses filiales (SSPP Holding) au-delà des frontières. Ce n’est pas juste une annonce institutionnelle. C’est une bascule stratégique : passer d’un modèle “acteur national solide” à un modèle “prestataire régional et international” capable de se positionner sur des appels d’offres, des contrats de services et des partenariats multi-pays.

La réalité, c’est que l’internationalisation ne se joue pas uniquement sur la qualité technique. Elle se joue sur la vitesse d’exécution, la maîtrise des coûts, la conformité, la sécurité, et surtout la capacité à décider vite avec des informations fiables. Et c’est précisément là que l’intelligence artificielle (IA) devient un accélérateur concret pour le secteur de l’énergie et des hydrocarbures en Algérie.

Dans cette série “Comment l’IA soutient le secteur de l’énergie et des hydrocarbures en Algérie”, cet article prend le workshop SSPP comme point de départ pour montrer, très concrètement, comment une stratégie d’expansion internationale peut être soutenue par la donnée, l’analytique et l’IA — sans discours abstrait.

L’internationalisation des filiales : pourquoi c’est maintenant

Réponse directe : SONATRACH a intérêt à internationaliser ses filiales de services quand elle veut sécuriser une croissance durable, lisser les cycles et renforcer sa compétitivité.

Lors de l’ouverture du workshop, le PDG du Groupe SONATRACH, M. Rachid HACHICHI, a insisté sur un point clair : l’objectif est d’explorer de nouveaux marchés et d’identifier des opportunités, notamment en Afrique, riche en projets et en besoins en services pétroliers. Cette orientation répond à une logique industrielle : quand un groupe maîtrise une chaîne de valeur, il peut exporter son savoir-faire (forage, maintenance, logistique, inspection, HSE, ingénierie, etc.), pas seulement des molécules.

Mais exporter des services implique des contraintes très différentes :

• Des environnements réglementaires variables (douanes, fiscalité, contenu local, visas, HSE).
• Des exigences contractuelles plus strictes (SLA, pénalités, reporting).
• Une compétition internationale structurée (références, certifications, délais).
• Des opérations multi-sites et multi-fuseaux horaires.

À ce stade, la donnée devient un actif stratégique. Et l’IA sert à la transformer en décisions opérables.

Ce que l’IA change vraiment pour des opérations multi-pays

Réponse directe : l’IA réduit l’incertitude opérationnelle à l’international en améliorant la prévision, le pilotage et la détection précoce des risques.

Quand une filiale parapétrolière s’implante dans un nouveau pays, elle fait face à une question simple : “Comment tenir le contrat, au coût prévu, sans accident, avec une qualité mesurable ?” Les approches classiques (tableurs, reporting tardif, décisions “à l’expérience”) atteignent vite leurs limites.

Pilotage opérationnel : du reporting au “temps quasi réel”

Une expansion internationale réussie suppose un centre de pilotage capable d’agréger des données hétérogènes :

• performance des équipements (capteurs, SCADA, compte-rendus),
• consommation de pièces et délais fournisseurs,
• temps d’intervention et productivité,
• incidents HSE et quasi-accidents,
• retards logistiques (ports, routes, frontières),
• disponibilité des équipes.

Avec des modèles d’IA (prévisions, détection d’anomalies, classification d’incidents), on passe d’une logique :

“On constate après coup”

à une logique :

“On anticipe avant que ça ne coûte cher.”

Maintenance prédictive : éviter les arrêts qui ruinent la marge

Sur des contrats de services, un arrêt non planifié peut déclencher : pénalités, surcoûts de mobilisation, réputation abîmée, voire perte du client. La maintenance prédictive est l’un des usages IA les plus rentables, car elle vise un levier direct : la disponibilité.

Dans la pratique, cela signifie :

• détecter un comportement anormal (vibrations, température, pression),
• estimer une probabilité de défaillance,
• recommander une fenêtre d’intervention,
• préparer les pièces et la main d’œuvre.

Le point important : ce n’est pas “faire de l’IA pour faire de l’IA”. C’est protéger la marge et fiabiliser la promesse contractuelle.

Qualité & conformité : standardiser sans rigidifier

À l’international, le risque est de “réinventer la roue” site par site. L’IA peut aider à :

• standardiser les check-lists HSE et qualité,
• analyser automatiquement les rapports d’intervention,
• repérer les écarts récurrents,
• proposer des actions correctives.

Résultat : des opérations plus homogènes, même quand l’organisation grandit vite.

Déploiement en Afrique : l’avantage compétitif, c’est l’exécution

Réponse directe : sur le continent africain, les acteurs qui gagnent sont ceux qui exécutent vite, de façon sûre, et qui prouvent leur performance par des indicateurs.

Le discours tenu lors du workshop souligne l’intérêt d’“explorer de nouveaux horizons” en Afrique. C’est cohérent : la demande en services (infrastructures, production, midstream, HSE, inspection) est portée par des projets en développement et des besoins de fiabilisation.

Mais voici ce que beaucoup d’entreprises sous-estiment : à qualité technique comparable, la différence se fait sur l’organisation. L’IA est utile quand elle alimente trois capacités clés.

1) Estimer la faisabilité d’un pays et d’un contrat

Avant de se positionner, il faut objectiver :

• le risque pays,
• la complexité logistique,
• la disponibilité de compétences,
• les exigences de contenu local,
• les délais d’importation.

Des approches analytiques (scoring, simulation, scénarios) permettent de prioriser les marchés au lieu de disperser les efforts.

2) Optimiser la chaîne logistique des services

Un service parapétrolier, c’est souvent : équipement + pièces + personnes + autorisations, au bon moment. L’IA aide à :

• prévoir la demande de pièces,
• réduire les stocks immobilisés,
• minimiser les ruptures,
• choisir des routes et des fournisseurs selon la fiabilité.

À l’international, le stock n’est pas qu’un coût : c’est parfois une assurance-vie pour tenir le contrat. L’enjeu est de trouver le point d’équilibre, et c’est un problème typiquement “data”.

3) Mesurer et prouver la performance

Pour gagner des marchés, il faut des références, mais aussi des preuves :

• taux de disponibilité,
• temps moyen de réparation,
• taux d’incidents,
• respect des délais.

L’IA ne remplace pas ces KPI ; elle aide à les fiabiliser, à les expliquer, et à relier causes et effets.

Les 5 cas d’usage IA les plus utiles pour SSPP à l’international

Réponse directe : pour une filiale de services, l’IA doit d’abord cibler la disponibilité, la sécurité, les coûts et la qualité.

Voici une sélection pragmatique — celle que je recommande souvent quand l’objectif est la performance opérationnelle et la crédibilité commerciale.

1. Détection d’anomalies sur équipements critiques

   • Objectif : réduire les arrêts non planifiés.
   • Données : capteurs, historiques de pannes, interventions.

2. Prévision de consommation de pièces et planification des achats

   • Objectif : éviter ruptures et surstocks.
   • Données : consommation, délais, criticité.

3. Analyse automatique des rapports d’intervention (NLP)

   • Objectif : extraire les causes fréquentes et standardiser les bonnes pratiques.
   • Données : comptes-rendus, tickets, photos annotées.

4. Optimisation des plannings équipes / engins

   • Objectif : maximiser l’utilisation et minimiser les temps morts.
   • Données : disponibilités, compétences, contraintes HSE.

5. HSE augmentée : classification des incidents et prévention

   • Objectif : réduire le taux d’incidents, détecter les signaux faibles.
   • Données : déclarations, audits, observations terrain.

Chaque cas d’usage doit être associé à un indicateur business clair (ex. “-15% d’arrêts non planifiés” ou “-10% de stock immobilisé”). Sinon, on se perd.

Conditions de succès : gouvernance des données et compétences terrain

Réponse directe : sans données fiables et sans appropriation par les équipes, un projet IA devient une vitrine coûteuse.

Le workshop SSPP rassemble dirigeants, holdings et filiales. C’est exactement le bon format pour poser les fondations : qui possède quelles données, qui les standardise, qui les exploite, et qui décide ?

Gouvernance : décider une fois, exécuter partout

Une expansion internationale impose une gouvernance “multi-implantations” :

• dictionnaire de données commun (mêmes définitions de pannes, délais, incidents),
• règles de qualité des données (complétude, traçabilité),
• sécurité et accès (principe du moindre privilège),
• conformité (protection des données, contrats, exigences pays).

Compétences : data + opération, pas l’un contre l’autre

L’IA dans l’énergie fonctionne quand :

• les data scientists comprennent les contraintes opérationnelles,
• les équipes terrain participent à la conception (étiquetage, retours),
• les managers pilotent par la preuve (KPI avant/après).

La meilleure approche est souvent d’organiser un binôme : un responsable opération + un responsable data/IA, avec un objectif commun et un calendrier court.

Ce que les décideurs peuvent faire dès janvier 2026

Réponse directe : lancer 2 à 3 pilotes IA orientés “contrat” et bâtir un socle données commun pour les filiales.

Fin décembre, tout le monde parle de budgets et de plans annuels. Pour transformer l’intention en résultats mesurables, je privilégie une feuille de route en trois étapes :

1. Cartographier 10 flux de données critiques (maintenance, HSE, logistique, RH terrain, achats)
2. Sélectionner 2 pilotes à ROI rapide (ex. maintenance prédictive + optimisation stocks)
3. Industrialiser (standardisation, sécurité, intégration aux processus)

Le critère de réussite n’est pas la sophistication du modèle. C’est la capacité à améliorer la performance et à prouver l’amélioration dans des opérations réelles.

Une expansion internationale réussie se joue autant sur les algorithmes que sur la discipline opérationnelle.

SONATRACH, via SSPP, affirme une ambition claire d’ouverture aux marchés internationaux. La meilleure façon de la rendre durable, c’est de faire de l’IA un outil de pilotage, pas un projet isolé. Si votre organisation (publique ou privée) veut avancer sur ce sujet en Algérie, le bon point de départ est simple : choisir un cas d’usage, définir un KPI, sécuriser les données, et livrer un résultat en 90 jours.

Et vous, dans un contexte d’expansion internationale, quel serait le premier indicateur que vous voudriez suivre “en temps quasi réel” : la disponibilité, la sécurité, les coûts… ou les délais ?