L’impact environnemental de l’intelligence artificielle ne s’arrête pas aux portes des data centers. Selon une étude publiée dans la revue Nature, l’utilisation de l’IA dans l’industrie pétrolière pourrait augmenter les émissions de CO2 de 500 millions à 1,8 milliard de tonnes par an. De quoi remettre en cause l’idée brandie par les défenseurs de l’IA d’un « équilibre » entre l’énergie qu’elle consomme et les émissions qu’elle contribue à éviter.
L’intelligence artificielle au service de l’industrie pétrolière ? Mardi 15 septembre, TotalEnergies a officialisé un partenariat avec Mistral AI, entreprise française spécialisée dans l’intelligence artificielle générative. Les deux groupes veulent développer de « nouveaux modèles de frontière » pour accroître les « opportunités d’exploration » et améliorer la caractérisation et le développement des réservoirs de pétrole et de gaz. Pour le groupe pétrolier, l’enjeu est notamment d’exploiter plus efficacement les immenses quantités de données accumulées au fil des décennies. « L’exploration et l’ingénierie des réservoirs figurent parmi les domaines où l’intelligence artificielle peut créer le plus de valeur pour nos activités », a déclaré Patrick Pouyanné, président-directeur général de TotalEnergies. Le groupe entend ainsi s’appuyer sur « un siècle de données de géosciences » et sur les capacités de Mistral AI pour développer des outils capables d’assister ses experts dans l’analyse de données complexes et la prise de décision.
Ce rapprochement entre l’IA et les énergies fossiles n’est pas anecdotique. Il illustre l’un des principaux effets mis en évidence par une étude publiée début août dans la revue Nature. En rendant l’exploration et l’exploitation des hydrocarbures plus efficaces et moins coûteuses, l’intelligence artificielle pourrait aussi contribuer à augmenter la quantité de pétrole et de gaz économiquement exploitable. Selon les auteurs, l’utilisation de l’IA permet notamment de mieux cartographier les réservoirs souterrains et de sécuriser les opérations de forage. À terme, les réserves considérées comme exploitables pourraient ainsi augmenter de 470 à plus de 1 000 milliards de barils à l’échelle mondiale. Aux États-Unis, les réserves des gisements de schiste pourraient, par exemple, progresser de 8 à 20 %. Autrement dit, les gains d’efficacité apportés par l’IA ne se traduisent pas nécessairement par une baisse des émissions. Dans l’industrie pétrolière, ils peuvent au contraire rendre certains gisements plus rentables et favoriser une hausse de la production. C’est là que se trouve le principal paradoxe étudié par les chercheurs.
Conséquences sur l’environnement
L’IA permet également de faire baisser les coûts de forage d’environ 30%, soit une économie d’environ 5 dollars par baril produit. Le bassin Permien, aux États-Unis, illustre bien ce phénomène. Alors qu’il fallait un baril à plus de 90 dollars pour être rentable il y a dix ans, le seuil est aujourd’hui tombé à environ 40 dollars, notamment grâce à l’IA. Cette technologie agit sur deux tableaux à la fois en permettant, d’un côté, de tirer davantage de pétrole des gisements déjà en exploitation, et de l’autre, de rendre rentables des sites autrefois jugés trop compliqués ou trop coûteux à exploiter. L’intelligence artificielle agit comme un accélérateur de rendement.
Mais cela n’est pas sans conséquences pour la planète. Cette hausse annuelle présumée du nombre de barils rendus exploitables représenterait une…
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