INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) SUR LE MARCHé DU PéTROLE ET DU GAZ SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

L'intelligence artificielle (IA) dans le secteur du pétrole et du gaz a été évaluée à 2,99 milliards de dollars en 2023 et devrait atteindre 7,65 milliards de dollars avant 2031, en croissance à un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 12,5 % de 2024 à 2031. L'intelligence artificielle joue un rôle de plus en plus important dans l'industrie pétrolière et gazière.

Il existe différents types de produits d'IA qui aident les entreprises à optimiser leurs opérations et à découvrir de nouvelles réserves. Un des types les plus courants est apprentissage automatique et des algorithmes de réseau neuronal. Ces algorithmes peuvent analyser de grandes quantités de données provenant de capteurs, de satellites, d'images sismiques et plus encore pour identifier les modèles et faire des prédictions. Ils aident à des tâches telles que l'entretien prédictif de l'équipement, l'amélioration de la récupération du pétrole dans les champs existants et l'amélioration des opérations de forage avec une direction plus précise des forets.

Intelligence artificielle (IA) sur le marché du pétrole et du gaz Perspectives régionales :

• Amérique du Nord s'est imposée comme la région dominante de l'IA dans pétrole et gaz marché. Les États-Unis abritent plusieurs des plus grandes sociétés pétrolières et gazières ainsi que des géants technologiques qui développent des solutions d'IA spécifiquement pour l'industrie. La région représentait environ 38,2% du marché mondial de l'IA pour le pétrole et le gaz. Ces entreprises ont profondément intégré les technologies d'IA dans leurs activités quotidiennes afin de maximiser l'efficacité et les bénéfices des activités d'exploration et de production. Plusieurs compagnies pétrolières nationales ont également leur siège dans la région et collaborent activement avec les fournisseurs d'IA pour améliorer la productivité tout au long de la chaîne de valeur. De plus, l'augmentation rapide de la production non conventionnelle de pétrole et de gaz a contraint les producteurs à tirer parti de l'analyse des mégadonnées et de l'apprentissage automatique pour optimiser les performances. Le déploiement à grande échelle des technologies numériques des champs pétrolifères au cours de la dernière décennie a encore renforcé le leadership de la région dans le déploiement de l'IA.
• Moyen-Orient On s'attend à ce que l'IA devienne le marché régional qui connaît la croissance la plus rapide en matière de pétrole et de gaz. Les pays du Golfe possèdent une grande partie des réserves mondiales d'hydrocarbures et visent à extraire plus de valeur de chaque baril produit. Les gouvernements nationaux financent activement les startups et s'associent avec les grandes technologies mondiales pour commercialiser l'IA localement. Par exemple, des centres de recherche sur l'IA ont été créés par le biais de partenariats entre l'Aramco saoudien et des universités internationales. Entre-temps, le projet NEOM (New Future) servira de banc d'essai pour diverses technologies émergentes, notamment le forage autonome et les opérations à distance alimentées par l'intelligence artificielle. Bien que l'adoption en soit à un stade relativement naissant, de vastes initiatives de transformation numérique en cours indiquent une croissance rapide des solutions fondées sur l'IA dans un avenir proche.
• Asie-Pacifique Le marché devrait connaître la croissance la plus forte. Par pays, la Chine devrait diriger le marché. En 2023, des chercheurs de la Chine proposent que l'utilisation de l'IA peut améliorer la sécurité et l'efficacité du craquage catalytique fluidique, un processus crucial dans la conversion du pétrole brut lourd en essence et autres produits.

Graphique 1. Intelligence artificielle (IA) dans la part du marché du pétrole et du gaz (%), par région, 2024

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Intelligence artificielle (IA) dans l'analyse des marchés du pétrole et du gaz Opinions :

L'intelligence artificielle (IA) sur le marché du pétrole et du gaz offre d'importantes possibilités au cours des deux prochaines années, grâce à la transformation numérique croissante de l'industrie. Alors que les compagnies pétrolières et gazières cherchent à optimiser les opérations et à extraire plus de valeur de grandes quantités de données, les outils d'IA qui peuvent analyser de façon autonome les modèles de forage, les niveaux de production et les performances de l'équipement seront témoins d'une demande croissante. L'Amérique du Nord domine en raison de l'investissement actif dans l'IA par les grandes entreprises pour aider à surmonter les défis des opérations de schiste et d'outre-mer. Toutefois, la croissance au Moyen-Orient et en Asie-Pacifique devrait dépasser les autres, car les compagnies pétrolières nationales intensifient leurs efforts de numérisation.

Bien que l'adoption croissante de l'IA présente un net avantage, les défis d'intégration et la pénurie de compétences pourraient freiner la croissance à court terme. L'infrastructure héritée combinée à des données siloées rend difficile la démonstration de la valeur des solutions d'IA. Attirer et retenir les talents d'IA est un obstacle auquel de nombreuses organisations sont encore confrontées. Les risques de cybersécurité menacent également de restreindre le marché si la confidentialité et l'intégrité des données ne peuvent être assurées. Néanmoins, ceux qui surmonteront ces obstacles amélioreront considérablement l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement, de l'exploration et de la production à long terme. Des études de cas concluantes démontrant le rendement des investissements (ROI) favoriseront une plus grande acceptation de l'IA comme technologie de base pour l'industrie.

Ce point de vue porte sur les principaux moteurs, les restrictions et les possibilités dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) sur le marché du pétrole et du gaz sur 13 phrases, comme demandé.

Intelligence artificielle (IA) dans les moteurs du marché du pétrole et du gaz :

• Les efforts de transformation numérique des entreprises pétrolières et gazières : Le secteur du pétrole et du gaz s'est efforcé d'accroître la numérisation de ses activités afin d'accroître la productivité et l'efficacité. Avec la chute des prix du pétrole en 2024, les entreprises envisagent des innovations technologiques pour optimiser les processus de production et réduire les coûts. On s'aperçoit de plus en plus que l'intelligence artificielle peut être utilisée pour analyser de vastes quantités de données opérationnelles disponibles sur les plates-formes, pipelines, raffineries et autres actifs. Ces données contiennent des renseignements précieux qui peuvent aider à prédire les défaillances de l'équipement, à détecter les anomalies et à optimiser les calendriers d'entretien. L'IA est également utilisée pour des tâches comme l'interprétation plus rapide des données sismiques pour explorer de nouvelles réserves de pétrole et de gaz. Les entreprises investissent dans des systèmes d'IA qui peuvent accroître les capacités de prise de décision des travailleurs humains en fournissant des recommandations en temps réel. L'accent mis sur la transformation numérique à travers la chaîne de valeur est un des principaux moteurs de l'adoption croissante des technologies de l'IA dans l'industrie pétrolière et gazière.
• Nécessité d'améliorer la sécurité et l'atténuation des risques : Un autre facteur clé de croissance est la nécessité d'améliorer la sécurité et d'atténuer les risques liés aux opérations pétrolières et gazières. L'industrie traite des matières dangereuses et des gros équipements dans des environnements complexes. Même de petits accidents peuvent avoir des conséquences catastrophiques tant pour l'environnement que pour la vie humaine. L'IA apporte davantage de capacités d'analyse prédictive qui utilisent les données d'incidents passés pour prévoir les anomalies et les anomalies. Cela permet aux entreprises de prendre des mesures préventives pour éviter les défaillances et les situations dangereuses. Par exemple, l'IA est utilisée pour surveiller en temps réel les plates-formes afin de détecter les premiers signes de fatigue structurelle ou de surchauffe des composants qui sont basés sur les profils de données des capteurs. Il aide également à renforcer la cybersécurité en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier les comportements et les menaces anormales. Avec une réglementation axée davantage sur la sécurité et la gestion des risques, les entreprises pétrolières et gazières se tournent vers l'IA pour renforcer leur résilience dans leurs activités.

Intelligence artificielle (IA) dans les possibilités de marché du pétrole et du gaz :

Adoption accrue de l'IA pour la maintenance prédictive: L'adoption accrue de l'IA pour la maintenance prédictive représente une énorme opportunité pour l'industrie pétrolière et gazière. La maintenance prédictive en utilisant l'IA vise à surveiller les performances de l'équipement et à prévoir les défaillances à l'avance. Cela permet de réduire au minimum les temps d'arrêt et les pannes imprévues des biens essentiels. La technologie analyse de grandes quantités de données opérationnelles telles que les vibrations, les températures, les pressions, et d'autres recueillies auprès de capteurs en utilisant des modèles d'apprentissage automatique. Il peut détecter des changements subtils dans le comportement de l'équipement indiquant des défauts imminents. Cela permet de planifier l'entretien préventif ou conditionnel à des moments optimaux pour éviter les pannes inattendues.

Selon le Forum économique mondial, les coûts d'arrêt imprévus des compagnies pétrolières et gazières dépassent 38 millions de dollars par an. La maintenance prédictive axée sur l'IA fournit une solution à ce défi. Il surveille l'équipement en temps réel et identifie les anomalies. Cela aide les équipes de maintenance à concentrer leurs ressources de manière proactive sur l'équipement susceptible de dysfonctionnement. La nécessité d'une maintenance prédictive se fait de plus en plus sentir dans l'industrie pétrolière et gazière, avec la complexité croissante et la nature éloignée des opérations qui mèneront à une plus grande exploitation des réservoirs de pétrole impliquant des emplacements géographiques et des ressources naturelles plus difficiles à atteindre. La surveillance et l'entretien des infrastructures et des biens sur des terrains et des conditions aussi difficiles constituent un défi majeur sans technologies de pointe. La maintenance prédictive alimentée par l'IA fournit une solution efficace pour relever ce défi et aider à maintenir les niveaux de production pour répondre aux besoins énergétiques mondiaux croissants dans les décennies à venir.

Développement de pipelines intelligents et de puits intelligents grâce à l'intégration de l'IA: L'intégration de technologies d'intelligence artificielle telles que l'apprentissage automatique et la vision informatique dans les pipelines et les puits offre à l'industrie pétrolière et gazière une formidable occasion d'optimiser les opérations et de réduire les coûts. Les pipelines intelligents qui sont surveillés par les systèmes d'IA peuvent aider à détecter les anomalies et les défaillances potentielles en temps réel, ce qui permet de régler les problèmes rapidement avant que des perturbations ou des fuites se produisent. En surveillant en permanence les débits de pipeline, les pressions, les températures et d'autres variables, les algorithmes d'IA peuvent apprendre les opérations normales et identifier même de petites déviations que les opérateurs humains peuvent manquer. Cela conduit à la détection précoce des problèmes en amont et permet une maintenance ou des réparations préventives.

L'IA ouvre de nouvelles possibilités d'automatisation. Des puits intelligents équipés de capteurs et d'analyses permettent de surveiller avec soin les taux de production, les niveaux de fluides, les pressions de trous et d'autres facteurs influant sur la production. Les modèles avancés d'apprentissage automatique qui analysent ces données en temps réel sur les performances du puits peuvent permettre d'optimiser les conceptions d'achèvement, les paramètres de forage, les calendriers de pompage et d'autres aspects du processus d'extraction. Certaines entreprises ont même développé des jumelles numériques où une réplique logicielle du réservoir et du puits est constamment mise à jour, basée sur des lectures de capteurs pour tester de nouvelles stratégies. Cela facilite les optimisations à distance et automatisées sans déployer de personnel dans les puits.

Selon les données fournies par la Commission économique des Nations Unies pour l'Europe, plus de 60 % de la production pétrolière et gazière provient de champs matures dans le monde. L'introduction d'améliorations fondées sur la technologie numérique dans l'infrastructure vieillissante peut améliorer considérablement la production de ces réservoirs. Les pipelines intelligents et les puits intelligents entraînés par l'IA ont le potentiel d'augmenter les taux de récupération des champs actuels et d'étendre leur durée de vie économique. À mesure que les réserves de combustibles fossiles diminueront progressivement, la transformation numérique sera cruciale pour la viabilité à long terme de l'industrie pétrolière et gazière.

Intelligence artificielle (IA) dans les tendances du marché du pétrole et du gaz :

Le déploiement croissant de l'apprentissage automatique et des technologies d'apprentissage profond

Le déploiement des technologies de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond influe considérablement sur l'intelligence artificielle (AI) sur le marché du pétrole et du gaz. Ces capacités technologiques avancées permettent aux entreprises pétrolières et gazières de tirer des enseignements sans précédent d'une grande quantité de données opérationnelles. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser les données sensorielles, géospatiales et opérationnelles des actifs distribués pour prédire les défaillances de l'équipement, détecter les anomalies et optimiser la production et les opérations sur le terrain. Cela aide les entreprises à réduire le temps non productif, à maintenir la continuité des activités et à accroître la productivité.

Un bon exemple de l'endroit où l'IA donne des résultats est dans la maintenance prédictive. En utilisant des modèles d'apprentissage automatique formés à l'historique opérationnel à partir de capteurs, les entreprises peuvent identifier des modèles qui indiquent des défaillances mécaniques imminentes ou des performances sous-optimales. Cela aide à planifier l'entretien à des moments optimaux pour éviter les pannes inattendues. Les principaux producteurs de pétrole font état d'économies moyennes de plus de 15 % des coûts d'entretien en tirant parti de l'IA pour les diagnostics prédictifs. L'apprentissage approfondi permet également une analyse plus précise des données sismiques afin d'améliorer les taux de succès des activités d'exploration de Greenfield. Les entreprises ont de meilleures chances de découvrir des réserves commerciales qui peuvent entraîner des augmentations substantielles de leur valorisation.

Croissance des volumes de données des réseaux IoT

La prolifération des réseaux d'Internet des objets (IdO) dans les opérations pétrolières et gazières a ouvert de nouvelles possibilités de tirer parti de l'intelligence artificielle (IA). Alors que les compagnies pétrolières et gazières déploient davantage de capteurs et de dispositifs de bord pour surveiller leurs plates-formes, pipelines, raffineries et autres infrastructures offshore, les données opérationnelles en temps réel ont connu une croissance massive. Cette augmentation des volumes de données des champs pétrolifères à la raffinerie alimente la demande de solutions analytiques alimentées par l'IA.

Les entreprises pétrolières et gazières utilisent des techniques d'IA comme l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'analyse prédictive pour obtenir des informations significatives à partir de leurs données IoT. Les modèles d'IA peuvent analyser de grandes quantités de données historiques, découvrir des modèles complexes et des corrélations que les analystes humains pourraient manquer, et améliorer les normes de sécurité. Par exemple, les solutions AI aident les opérateurs à optimiser les opérations de forage et la production à partir de données en temps réel provenant de têtes de puits. Les capteurs à trous bas génèrent quotidiennement des petaoctets de données sur des paramètres tels que la pression, les vibrations et l'usure du boîtier. L'IA découvre des anomalies et des modèles cachés dans ces données pour prédire les défaillances de l'équipement. Cela aide les entreprises à planifier la maintenance proactive et à éviter les temps d'arrêt imprévus. Edge AI est également utilisé avec des systèmes de vision industrielle pour inspecter automatiquement les pipelines et les réservoirs de stockage pour détecter les défauts ou les fuites.

Intelligence artificielle (AI) dans les restrictions du marché du pétrole et du gaz :

Coûts initiaux élevés

L'élaboration de modèles d'IA et leur intégration dans les systèmes existants peuvent être coûteuses, car elles nécessitent des investissements importants dans la recherche et le développement (R-D) et l'adoption de l'intelligence artificielle dans l'industrie pétrolière et gazière fait face à des obstacles importants en raison des coûts initiaux extrêmement élevés associés au déploiement de systèmes d'IA avancés. La mise en place de l'infrastructure nécessaire pour des applications comme la maintenance prédictive, l'optimisation des réservoirs et l'automatisation des forages nécessite d'investir dans du matériel coûteux, des logiciels spécialisés, des équipements de réseau à large bande, l'étiquetage des données et l'annotation, et la formation d'équipes d'experts en intelligence artificielle. La simple collecte et le prétraitement des énormes volumes de données générées par les plates-formes pétrolières, les pipelines, les raffineries et d'autres actifs exigent énormément d'énergie de stockage et de calcul des locaux. De plus, le recyclage régulier de modèles complexes d'IA sur de nouvelles données est un processus coûteux qui nécessite des investissements financiers continus. Pour de nombreuses sociétés pétrolières et gazières, en particulier les petits producteurs indépendants dont les budgets sont plus serrés, il reste difficile d'allouer des capitaux importants à des bénéfices d'IA non prouvés.

De plus, les déploiements d'IA à grande échelle exigent des changements organisationnels globaux, un recyclage du personnel et l'adaptation des flux de travail aux nouvelles technologies fondées sur les données. Les coûts transitoires associés contribuent davantage aux obstacles à l'adoption de l'IA dans cette industrie, à l'incertitude quant à la façon dont l'IA améliorera exactement les processus ou à la question de savoir si les rendements justifieront les investissements aggravent les risques pour les adoptants potentiels. Si les coûts ne diminuent pas de façon substantielle ou plus claire, l'adoption généralisée de l'IA dans le pétrole et le gaz risque d'être un processus progressif plutôt qu'une perturbation révolutionnaire.

Contrepoids Pour surmonter cette contrainte, les coûts doivent être réduits pour une plus large acceptation de l'intelligence artificielle (AI) sur le marché du pétrole et du gaz.

Manque de main-d'œuvre qualifiée en matière d'IA

L'industrie pétrolière et gazière a commencé à adopter des technologies d'IA et d'apprentissage automatique pour optimiser les opérations et augmenter la productivité. Cependant, un obstacle majeur empêchant l'adoption plus rapide de l'IA est la pénurie aiguë de travailleurs possédant des compétences pour développer, déployer et maintenir des systèmes d'IA avancés. Alors que les compagnies pétrolières comprennent le potentiel de l'IA pour transformer leur entreprise, elles ont du mal à trouver des data savants, des ingénieurs d'apprentissage automatique et d'autres experts de l'IA qui peuvent construire ces technologies. Cela limite les entreprises pétrolières à tirer pleinement parti des solutions basées sur l'IA pour l'exploration, le forage, la production, la logistique et l'analyse des clients.

Le recrutement et le maintien en poste de talents d'IA qualifiés se révèlent extrêmement difficiles compte tenu du petit bassin de talents et de la concurrence mondiale pour ces compétences des géants de la technologie et des startups. Selon les données fournies par le Rapport sur l'avenir de l'emploi 2021 du Forum économique mondial, plus de la moitié des employeurs d'Arabie saoudite, un important producteur de pétrole, ont des difficultés à pourvoir des emplois en raison du manque de compétences disponibles sur le marché. De même, les statistiques du ministère du Travail des États-Unis montrent que seulement 8 % de la main-d'œuvre américaine actuelle possède les qualifications nécessaires pour les emplois qui devraient croître rapidement au cours de la prochaine décennie, ce qui comprend des rôles impliquant l'IA et l'automatisation.

À moins que les compagnies pétrolières ne fassent des efforts concertés pour recycler les travailleurs existants et former de nouveaux employés, elles auront du mal à intensifier les déploiements d'IA et à réaliser leurs objectifs. Faute de trouver des solutions à la crise des compétences en matière d'IA, les entreprises pétrolières pourraient perdre des occasions stratégiques d'optimiser les fonctions commerciales clés de l'IA et se retrouver derrière des industries plus technologiques progressistes dans l'adoption de technologies émergentes. Cela aura des répercussions négatives sur leur croissance et leur compétitivité à long terme dans une ère de plus en plus numérique.

Acteurs clés :

• Google,
• Accenture Plc.
• Microsoft Corporation,
• SAS,
• IBM,
• Baidu, Inc.
• - Oui.
• Société Oracle

Évolution récente:

En janvier 2023, C3 AI, une AI demande société de logiciels, a lancé la C3 generative AI product suite avec la sortie de son produit initial, C3 generative AI pour la recherche d'entreprise. Les applications d'IA pré-construites de C3 AI dans la suite de produits d'IA générative C3 incluent des modèles de transformateurs avancés, ce qui facilite leur utilisation par les clients tout au long de leurs chaînes de valeur. De plus, les efforts de transformation entre les fonctions commerciales et les industries, y compris le secteur pétrolier et gazier, seraient accélérés par la suite de produits C3 Generative AI.

Graphique 2. Part du marché du pétrole et du gaz dans l'intelligence artificielle (%), par composante, 2024

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Les principales entreprises de l'intelligence artificielle (IA) sur le marché du pétrole et du gaz :

• Google
• IBM
• SAS
• Accenture Plc.
• Baidu, Inc.
• Oui.
• Microsoft Corporation
• Société Oracle

Définition: L'intelligence artificielle (IA) sur le marché du pétrole et du gaz fait référence à l'application de technologies d'intelligence artificielle dans la production, la distribution et la gestion des ressources pétrolières et gazières. En analysant et en interprétant ces données, les systèmes d'IA peuvent aider les entreprises pétrolières et gazières à prendre des décisions éclairées, à prévoir les pannes d'équipement, à optimiser les processus de production, à réduire les coûts d'exploitation et à atténuer les risques environnementaux, ce qui, en bout de ligne, accroît la rentabilité et la durabilité de l'industrie.