IA et SONATRACH : cap digital après l’arrivée de Daoudi

Le 26/10/2025, SONATRACH a changé de pilote : M. Nour Eddine Daoudi a été officiellement installé comme Président-Directeur Général, succédant à M. Rachid Hachichi, lors d’une cérémonie au siège du Groupe en présence des instances sectorielles. Dans l’énergie, ce genre de transition n’est jamais seulement « organisationnel ». C’est souvent le moment où l’on décide, concrètement, quels chantiers vont vraiment avancer.

Et si on veut être honnête : la modernisation par l’IA n’avance pas durablement sans impulsion de gouvernance. Les discours sur la transformation digitale existent depuis des années. La différence, c’est l’exécution : budgets, priorités, données, compétences, cybersécurité, et capacité à industrialiser.

Dans cette série « Comment l’IA soutient le secteur de l’énergie et des hydrocarbures en Algérie », cette nomination est une bonne occasion de poser une question pratique : quels usages IA doivent être traités en priorité pour améliorer la production, la sécurité, les émissions et la compétitivité—sans tomber dans les projets vitrine ?

Ce que la nomination change : l’IA devient un sujet de performance

Un changement de PDG peut accélérer l’IA parce qu’il modifie la chaîne de décision. Dans un groupe intégré (amont, transport, GNL, raffinage, pétrochimie, marketing), l’IA traverse les silos : maintenance, HSE, supply chain, trading, exploration. Sans arbitrage au plus haut niveau, on obtient des pilotes isolés qui ne se parlent pas.

Le message officiel autour de cette nomination insiste sur des axes clairs : augmentation des capacités de production (notamment gaz), développement pétrochimique, coopération internationale, transition énergétique, réduction des émissions et modernisation via des technologies digitales. Ce sont précisément des domaines où l’IA apporte des gains mesurables—à condition de viser les bons cas d’usage.

Une règle simple que j’ai souvent vue fonctionner : si un cas d’usage IA ne peut pas être relié à un indicateur métier (HSE, disponibilité, rendement, pertes, délais), il finira au placard.

Un profil « exploration + régulation » propice au pilotage par la donnée

Le parcours de M. Daoudi (ingénieur d’État en géologie, carrière dans l’Exploration puis direction de division, ensuite présidence d’une agence nationale du secteur) suggère une familiarité avec :

• les incertitudes géologiques et la nécessité de décisions probabilistes,
• les enjeux de transparence et d’efficacité (quand on modernise une organisation),
• la négociation et la coopération avec des partenaires internationaux.

Autrement dit : un terrain favorable à une approche où la donnée est un actif stratégique et où l’IA n’est pas un gadget, mais un outil de pilotage.

Priorité n°1 : fiabiliser la production grâce à l’IA industrielle

Le premier levier IA dans les hydrocarbures, c’est l’augmentation de la disponibilité des actifs. Le gaz (en particulier) ne pardonne pas : si une unité tombe, la chaîne entière en ressent l’impact (compression, transport, traitement, export, alimentation du marché domestique).

Maintenance prédictive : moins d’arrêts, moins d’urgence

L’IA de maintenance prédictive combine typiquement : capteurs (vibrations, température, pression), historiques de pannes, logs opérateurs, et parfois inspection visuelle. L’objectif est simple : anticiper une dégradation avant l’arrêt.

Ce que ça change au quotidien :

• planifier des interventions pendant des fenêtres d’arrêt maîtrisées,
• réduire les stocks « au cas où » en s’appuyant sur des probabilités,
• éviter le mode pompier qui fatigue les équipes et augmente le risque HSE.

Un point clé : la prédiction n’a pas besoin d’être parfaite pour être rentable. Dans beaucoup d’usines, gagner quelques jours de préavis sur une dérive suffit déjà à réduire les coûts d’arrêt non planifié.

Optimisation des procédés : rendement, énergie, stabilité

Deuxième usage très rentable : les modèles IA d’optimisation des procédés (traitement du gaz, séparation, liquéfaction, raffinage). Ici, l’IA sert à proposer des réglages qui :

• stabilisent la qualité produit,
• réduisent la consommation énergétique,
• limitent les pertes (torchage, off-spec, recyclages).

La réalité du terrain : on ne remplace pas l’ingénieur procédé. On lui donne une aide à la décision : recommandations, alertes de dérive, simulations rapides.

Priorité n°2 : améliorer la sécurité HSE avec la vision par ordinateur

Si un projet IA ne sert qu’à faire joli, il échoue. S’il sert à éviter un accident, il trouve son budget. Dans les sites énergétiques, la vision par ordinateur est devenue l’un des usages les plus concrets.

Détection d’écarts : EPI, zones interdites, comportements à risque

Des caméras existantes peuvent être équipées d’analyses IA pour détecter :

• absence de casque, lunettes, gants,
• intrusion en zone dangereuse,
• proximité anormale avec un équipement en mouvement.

L’intérêt n’est pas de « surveiller ». C’est de prévenir : alerte en temps réel, remontée d’événements, analyse des tendances.

Surveillance d’intégrité : fuites, fumées, torchères

Autre axe : détection précoce d’événements anormaux (fuites visibles, fumées, flamme instable). Couplée à des capteurs, l’IA améliore la vitesse d’identification, surtout dans des environnements étendus.

Résultat attendu : réduire le temps entre l’anomalie et l’action corrective, ce qui diminue le risque HSE et les pertes.

Priorité n°3 : réduire les émissions avec une IA orientée « mesure + action »

Réduire les émissions n’est plus un chapitre RSE : c’est un enjeu d’accès aux marchés et de compétitivité. L’IA peut aider à condition de respecter une logique en deux temps : mesurer correctement, puis agir efficacement.

MRV (Mesure, Reporting, Vérification) : rendre les données robustes

Pour le méthane, le CO₂ et l’énergie, les programmes MRV exigent des données cohérentes et auditables. L’IA apporte :

• rapprochement automatique de sources hétérogènes (capteurs, bilans, interventions),
• détection d’anomalies dans les séries temporelles,
• priorisation des actions (où la réduction est la plus rentable).

Optimiser plutôt que compenser

L’approche la plus solide est d’utiliser l’IA pour réduire à la source :

• limiter les pertes en torchage par optimisation opérationnelle,
• détecter plus vite les fuites,
• réduire l’intensité énergétique des unités.

Ce sont des gains qui améliorent à la fois l’empreinte carbone et le coût de production.

Priorité n°4 : accélérer l’exploration et la décision géologique

Dans l’exploration, l’IA vaut surtout par sa capacité à trier, corréler et quantifier l’incertitude. Les équipes géosciences travaillent avec un volume massif : sismique, diagraphies, carottes, données de production, interprétations historiques.

Interprétation assistée : plus vite, mais contrôlée

Des modèles de segmentation et classification peuvent aider à :

• repérer des structures,
• identifier des signatures,
• comparer rapidement des zones analogues.

Mais la bonne pratique est claire : l’IA propose, le géologue dispose. Le gain, c’est le temps de cycle et la capacité à tester plus d’hypothèses.

Gestion du risque : parler « probabilités » au comité d’investissement

L’IA est utile quand elle améliore la conversation entre technique et finance :

• distribution de scénarios,
• sensibilité aux paramètres,
• justification documentée des choix.

Dans un contexte de grands projets, cette discipline du risque est un avantage.

De l’idée à l’impact : une feuille de route IA réaliste en 180 jours

La meilleure stratégie IA, c’est celle qui produit une valeur visible en moins de six mois—sans brûler la suite. Voici une feuille de route simple, applicable à un grand groupe énergétique.

1) Choisir 3 cas d’usage « industriels », pas 30 pilotes

Critères de sélection :

• impact direct sur un KPI (disponibilité, incidents, énergie, pertes),
• données existantes ou rapidement accessibles,
• sponsor opérationnel identifié (pas seulement IT).

2) Mettre la donnée sous contrôle

Sans gouvernance des données, l’IA devient un bricolage. Il faut :

• un catalogue de données (qui possède quoi, où, qualité),
• des règles d’accès (cybersécurité, confidentialité, segmentation OT/IT),
• des standards de nommage et de traçabilité.

3) Industrialiser : MLOps, cybersécurité, continuité

Un modèle IA en production doit être :

• surveillé (drift, performance),
• mis à jour (versions, validation),
• sécurisé (attaque, manipulation, accès).

Dans l’énergie, la robustesse compte autant que la précision.

4) Former au bon niveau : opérateurs, ingénieurs, managers

Le déficit le plus fréquent n’est pas technique, il est organisationnel. Une approche efficace :

• sensibilisation des managers aux KPI et limites de l’IA,
• formation des ingénieurs à l’exploitation des sorties modèles,
• accompagnement des équipes terrain pour éviter le rejet.

Ce que les partenaires attendent : une SONATRACH « lisible » et numérique

La coopération internationale se joue aussi sur la maturité digitale. Des partenaires veulent :

• des données fiables pour suivre la performance,
• des standards HSE vérifiables,
• une capacité à exécuter des projets complexes avec traçabilité.

L’IA peut soutenir cette lisibilité : reporting opérationnel automatisé, qualité de données, suivi des indicateurs, documentation des décisions techniques. Et plus la donnée est claire, plus la négociation est rationnelle.

En décembre 2025, le secteur énergétique vit un contexte où la stabilité des approvisionnements et l’efficacité des actifs restent au centre des priorités. C’est exactement le moment où un leadership qui tranche peut transformer l’IA en chantier concret.

Ce qu’il faut retenir (et ce qu’on peut faire dès maintenant)

Le signal de cette nomination est clair : SONATRACH doit progresser sur plusieurs fronts à la fois—production, pétrochimie, partenariats, transition énergétique, modernisation digitale. L’IA est l’outil transversal qui relie ces objectifs, à condition de la traiter comme un programme industriel.

Si vous pilotez une direction, une filiale, un site, ou un programme de transformation en Algérie, je recommande de démarrer par une question très opérationnelle : quel est l’arrêt non planifié le plus coûteux de l’année, et quelles données avons-nous pour l’anticiper ? C’est souvent là que l’IA prouve sa valeur en premier.

Vous voulez identifier rapidement les cas d’usage IA les plus rentables dans vos opérations (hydrocarbures, utilities, pipelines, raffinage) et construire un plan d’exécution en 90 jours ? Parlez-nous de votre contexte (type d’actifs, maturité data, priorités HSE) et on vous proposera une short-list réaliste.