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Schlumberger : démystification de l’IA et application à l’extraction du pétrole et du gaz

Compte-rendu du séminaire industriel data science des Mastères Spécialisés Big Data et IA de Télécom Paris du jeudi 28 janvier 2021 avec Laurent Butré, Directeur de l’AI Lab de Schlumberger.

Cette semaine, Laurent Butré nous a présenté le groupe Schlumberger et le AI Lab dont il est le Directeur à Paris. Il nous a partagé son expérience – une carrière riche de plus de 20 ans au sein du groupe Schlumberger et à l’international. La présentation a mis l’accent sur les contraintes et défis techniques auxquels sont confrontées ses équipes lors de la conception et le déploiement de solutions d’intelligence artificielle.

Schlumberger est une entreprise multinationale de services et d’équipements pétroliers et gaziers. Avec plus de 80 000 employés répartis à l’international – dont plus de 50% ingénieurs – et plus de 13000 brevets, Schlumberger a placé la technologie au cœur de son ADN.

L’industrie pétrolière dont fait partie Schlumberger est une industrie à haut risque : elle doit faire face aux instabilités géostratégiques, aux évolutions liées au changement climatique et au caractère incertain des résultats des campagnes de sismique et forage.

La collecte et l’analyse de la donnée, centrées sur la création de valeur, constituent l’un des leviers de l’innovation au sein du groupe. L’accent est mis sur l’innovation et la transformation digitale avec la présence de six grands pôles de R&D à travers le monde.

Le AI Lab possède trois domaines de prédilections qui sont le Natural Language Processing (NLP), les séries temporelles et la vision par ordinateur (ou “computer vision”). Il doit s’adapter aux contraintes techniques du secteur pétrolier. L’acquisition des données est faite dans des conditions extrêmes, où température et pression limitent les débits de transmission et l’encombrement contraint l’espace mémoire disponible pour les modèles. Autant de limites qui participent à la définition des outils mis en place.

Parmi les exemples d’application en “computer vision” à forte valeur ajoutée mis en place par le Lab on peut citer :

l’utilisation de Generative Adversarial Networks (GAN) – permettant d’ordonner, reconstituer et fusionner les images de forages incomplètes – pour la modélisation 3D du réservoir (FMI) :

Identification de la perméabilité maximale dans un réservoir facturé avec l’analyse des données du FMI (Fullbore formation microimager)
Borehole Image Interpretation (cliquez l’image pour voir la vidéo)

un classifieur d’état des dents usées des têtes de forage. Ce modèle très léger, disponible sur smartphone, identifie toutes les dents en bon état, usagées ou légèrement endommagées. Le modèle indique la manipulation à effectuer sur la dent pour pouvoir continuer à l’utiliser (réorientation, décalage…). Ce programme permet ainsi d’optimiser l’usage des dents de forage, dont la production est extrêmement complexe et coûteuse, mais aussi d’éviter les pannes et les arrêts de production pour les exploitants.

En savoir plus sur la complexité des têtes de forage (PDF)

 

Le Lab investit aussi dans la recherche, avec le développement de modèles dit “vanilla”, moins gourmands en données.

Développer des solutions d’IA dans un secteur industriel où chaque erreur peut avoir des conséquences importantes pour l’exploitant est un challenge. Schlumberger fait face à ce défi au quotidien ; l’industrie dans laquelle elle évolue ayant par nature de diminuer les risques au maximum pour contrôler les reliquats. Les enjeux sur un puits de forage pétrolier sont tels que la fiabilité du moyen de production reste un critère déterminant. Le Lab IA doit donc piloter son portfolio de projets de façon pragmatique, en tenant compte des chances de succès du projet et du retour sur investissement. Pour cela, la qualité de l’expression du besoin, la disponibilité des ressources et l’implication des sponsors internes sont déterminants.

Compte-rendu rédigé par Arnaud Brugiere, Arnaud Sangouard et Adèle Harrissart, étudiants du Mastère Spécialisé Intelligence Artificielle promotion 2020-2021.

 

Illustration : photo de Wirestock – Freepik.com