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Les sociétés d’exploration pétrolière africaines se tournent vers l’intelligence artificielle pour augmenter leurs chances de réaliser une découverte commerciale avant d’engager des capitaux dans un puits. Cette évolution fait suite à des années de réduction des budgets d’exploration et de renforcement des critères de précision géologique requis avant de se lancer dans un champ.

Les dépenses d’investissement mondiales en exploration se maintiennent à près de 10 milliards de dollars par an depuis 2020, contre 13 milliards avant la pandémie et près de 20 milliards en 2015, les entreprises privilégiant désormais des rendements stables plutôt que des forages axés sur la croissance. Le nombre de puits financés étant moindre, chaque prospect doit désormais satisfaire à des critères plus stricts. Pour répondre à ces exigences, les opérateurs ont recours à l’apprentissage automatique appliqué à l’interprétation sismique et à l’analyse du sous-sol. Une nouvelle table ronde organisée lors de l’African Energy Week (AEW) 2026, intitulée « The Data Driven Basin », examinera comment ces technologies peuvent réduire les risques liés aux gisements pionniers les plus prometteurs du continent.

C’est dans l’analyse des données souterraines que l’avantage de l’IA est le plus évident. Les modèles d’apprentissage profond, en particulier les réseaux neuronaux convolutifs, sont désormais capables de détecter automatiquement les failles et de cartographier les structures géologiques dans des volumes sismiques, une approche qui a évolué de la recherche vers une utilisation sur le terrain au cours des dernières années. Ces modèles se chargent du travail lent et répétitif consistant à cartographier de manière cohérente les données d’un levé sur d’énormes volumes de données.

Dans le bassin du Kwanza, en Angola, la société de services pétroliers SLB, qui a ouvert un centre dédié à l’IA à Luanda début 2025, a indiqué qu’un flux de travail basé sur l’apprentissage automatique avait considérablement réduit le temps nécessaire à la cartographie de zones souterraines clés. L’interprétation de la couche d’eau de fond est passée de 80 heures à huit, et la cartographie de la limite supérieure de la couche de sel de 400 heures à 144. Selon SLB, cette rapidité a permis à ses interprètes de ne plus se concentrer sur l’analyse minutieuse des profils de couches, mais plutôt sur le classement des prospects méritant d’être forés.

Ces mêmes techniques réduisent le risque de forages infructueux ailleurs sur le continent. Au large du delta du Nil, en Égypte, des chercheurs ont entraîné des modèles d’apprentissage automatique à repérer des sables gazifères peu visibles qui ressemblent beaucoup aux sables aquifères et aux schistes environnants, une cible subtile que l’interprétation conventionnelle manque souvent. Testé par rapport à des résultats connus, ce processus a amélioré la détection de ces réservoirs et permis d’évaluer avec plus de précision les chances de succès.

L’apprentissage automatique est également mis en œuvre dans le bassin de l’Orange, en Namibie, où ont été réalisées les plus importantes découvertes pétrolières récentes du continent. En novembre 2025, la société de logiciels géoscientifiques Eliis et la société de données sismiques Searcher ont commencé à analyser plus de 20 000 km² de données sismiques 3D du bassin de l’Orange à l’aide de la plateforme PaleoScan d’Eliis, qui utilise un modèle chronostratigraphique breveté et une automatisation assistée par l’IA pour accélérer l’interprétation stratigraphique et identifier des prospects de grande qualité. L’objectif est de réduire les risques liés aux nouveaux gisements potentiels dans ce bassin où Galp estime que son complexe de Mopane pourrait receler environ 10 milliards de barils de pétrole en place et où l’opérateur TotalEnergies évalue les ressources récupérables entre 800 millions et 1,1 milliard de barils équivalent pétrole. Une campagne d’évaluation comprenant trois forages est en cours afin d’affiner ces chiffres, la décision finale d’investissement concernant la découverte voisine de Venus étant prévue pour juillet.

Ces développements se rejoignent lors de l’African Energy Week (AEW) 2026, dans le cadre de la conférence Renegade Intel, une plateforme dédiée à l’IA et aux centres de données. La Chambre considère que les infrastructures de données occupent une place de plus en plus centrale dans l’économie énergétique du continent, citant un marché qui, selon ses prévisions, devrait pratiquement doubler, passant de 2,2 milliards de dollars en 2026 à environ 4,3 milliards de dollars d’ici 2031.

« Attirer des capitaux vers l’exploration africaine aujourd’hui signifie valider la géologie avant de forer, et l’intelligence artificielle permet de le faire plus rapidement et à moindre coût », explique NJ Ayuk, président exécutif de l’African Energy Chamber. « C’est ainsi que le continent transforme ses bassins pionniers en découvertes majeures de nouvelle génération. »

Organisé au Cap du 12 au 16 octobre, Renegade Intel place ce débat au cœur des questions relatives au gaz, à l’électricité et au financement qui détermineront quelles découvertes africaines aboutiront à une mise en production.