Un volcan en Islande est entré en éruption samedi 16 mars pour la quatrième fois depuis décembre, a annoncé le Bureau météorologique islandais, crachant de la fumée et de la lave en fusion dans l'air. Une question qui s’est immédiatement posée était la suivante : cela aura-t-il un impact sur le transport aérien ? En 2010, une éruption en Islande avait interrompu environ 100 000 vols en Europe alors que des nuages de cendres et de la brume enveloppaient le ciel autour du cercle polaire arctique, une trajectoire de vol internationale clé.
C'est là qu'intervient l'analyse des données pour les recherches de modèles à l'aide de l'intelligence artificielle. Au-delà des applications commerciales, Yandex, basée à Moscou, a introduit un service capable de surveiller le mouvement des cendres volcaniques et d'atténuer leur impact sur les communautés et les écosystèmes.
Étant donné que les cendres volcaniques présentent un danger important, affectant des régions du monde entier avec des conséquences considérables, Yandex, à l'aide de modèles mathématiques avancés et de réseaux neuronaux, a développé une carte interactive qui permet de surveiller en temps réel les nuages de cendres après les éruptions. L'idée est de donner aux autorités et aux communautés les moyens de réagir rapidement aux chutes de cendres et de protéger la sécurité publique et les infrastructures.
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Selon Anna Lemyakina, directrice des projets stratégiques chez Yandex Cloud : « Dans des projets tels que la prévision de la dispersion des cendres volcaniques, un accès transparent et rapide aux services de test d'hypothèses et de formation de modèles est crucial. Notre projet est facilement évolutif pour surveiller les volcans du monde entier, abordant ainsi le problème urgent des éruptions volcaniques et de leurs conséquences. »
Même si les plateformes d'IA générative basées sur du texte telles que ChatGPT d'OpenAI et Gemini de Google ont attiré l'attention des particuliers, les entreprises et les chercheurs du monde entier – y compris les majors pétrolières et gazières, les sociétés pharmaceutiques et les entités manufacturières – s'appuient de plus en plus sur l'IA générative pour tous. types d'objectifs, notamment l'exploration pétrolière, la découverte de médicaments et la sécurité des travailleurs, entre autres.
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Pour les entreprises, l’avantage réside dans la richesse de leurs propres données historiques, qui peuvent devenir un aliment utile pour les outils d’IA générative permettant de prédire les choses. Par exemple, une société de forage pétrolier possédant des puits dans le monde entier dispose de données géologiques historiques sur les régions où tous les forages pétroliers ont conduit à des découvertes réussies, et un système d’IA formé sur ces données historiques pourrait prédire où pourrait être localisé un nouveau puits de pétrole.
Cependant, étant donné le battage médiatique autour de l’IA générative, le terme est également devenu un mot à la mode en marketing. Par exemple, un certain nombre d’entreprises de wearables numériques ont reconditionné certaines de leurs options de personnalisation en fonctionnalités axées sur l’IA. Même si la base de personnalisation des habitudes typiques d'un utilisateur dépend toujours de l'IA, elle est loin d'être aussi sophistiquée – tant au niveau matériel que logiciel – dont les plateformes d'IA générative ont besoin.
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Exploration pétrolière et gazière
La majorité des 20 plus grands producteurs mondiaux de pétrole et de gaz ont appris à travailler sur une stratégie d’IA pour leurs activités en amont (exploration) et intermédiaire (pipelines et logistique). Une récente enquête d'EY indique que plus de 92 % des sociétés pétrolières et gazières du monde entier « investissent actuellement dans l'IA ou prévoient de le faire au cours des deux prochaines années ».
Les algorithmes d’IA sont programmés pour rechercher des solutions pour une variété de résultats souhaités, en particulier pour les interventions basées sur les données afin de passer au crible la grande quantité de données générées par les enquêtes et explorations passées afin d’identifier des modèles et des corrélations qui pourraient échapper à d’autres formes d’analyse. L'IA pour le pétrole et le gaz peut exploiter les données produites par les puits actifs pendant l'extraction pour faire des prévisions sur les réserves probables, fournir des prévisions sur les meilleurs moyens d'accéder aux réserves connues et extrapoler le rendement à vie des puits actuels.
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Prenez par exemple la major pétrolière Shell. L'année dernière, elle a forgé un partenariat avec la société de services logiciels d'IA SparkCognition pour développer un outil d'IA générative propriétaire capable de générer des images souterraines pour des opportunités potentielles d'exploration pétrolière.
Selon la société, l'approche traditionnelle de l'imagerie souterraine et L'analyse des données prend beaucoup de temps et est coûteuse, car elle repose sur des téraoctets de données, un calcul haute performance et des algorithmes complexes basés sur la physique pour analyser et identifier les opportunités d'exploration.
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Cependant, la solution d'IA générative développée par Shell et SparkCognition utilise l'apprentissage profond pour générer des images souterraines fiables en utilisant beaucoup moins de prises de vue sismiques (à peine 1 % dans les essais sur le terrain terminés) que ce qui est traditionnellement nécessaire, tout en préservant la qualité des images souterraines. L'entreprise affirme que cela lui permettra d'explorer les ressources à un coût bien inférieur.
Plus tôt ce mois-ci, Saudi Aramco, le plus grand producteur mondial de pétrole, a présenté son IA génératrice de métacerveau. Selon Amin H Nasser, président et chef de la direction de la société, Metabrain aide Aramco à analyser les plans de forage et les données géologiques ainsi que les temps de forage historiques par rapport aux coûts et à recommander des options de puits. Le modèle aura également la capacité de fournir des prévisions précises pour les produits raffinés, y compris les tendances des prix, la dynamique du marché et des informations géopolitiques.
Recherche médicale
Il y a ensuite le domaine de l’application des réseaux neuronaux profonds à la découverte de médicaments, qui s’avère être actuellement l’un des domaines de recherche les plus prometteurs. «Les modèles prédictifs sont au cœur de notre travail», selon Friedrich Rippmann, directeur du département Computational Chemistry & Biologie chez Merck. “Ce sont des modèles statistiques qui prédisent si une idée composée (une molécule non encore synthétisée) produira une activité souhaitée.”
“Les technologies que nous utilisons sont principalement liées à l'apprentissage automatique. Nous utilisons notamment différents types de réseaux de neurones profonds. Mais nous avons également exploré d'autres techniques statistiques plus classiques, avec des noms amusants comme les forêts aléatoires et les machines à vecteurs de support. »
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Jusqu'à présent, en termes d'avantages pratiques, les recherches menées par l'équipe de Friedrich Rippmann et les partenaires de Merck ont mis à disposition près de 300 nouveaux modèles pour évaluer les propriétés d'un composé, ce qui peut aider à prédire leur capacité à se lier à une cible spécifique liée à une maladie. . “Ces modèles sont déjà utilisés par nos chimistes pour juger leurs idées composées avant de décider de les synthétiser”, selon Rippmann.
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L’analyse de l’IA est aussi bonne que la qualité des ensembles de données utilisés. C’est pour cette raison que l’industrie pharmaceutique cherche de plus en plus à collaborer en mutualisant les données. Une initiative récente visant à faciliter, le «projet MELLODDY», implique l'Initiative européenne pour les médicaments innovants et une dizaine de sociétés pharmaceutiques dans un projet visant à améliorer les modèles prédictifs grâce à ce que l'on appelle «l'apprentissage fédéré», en utilisant un nouveau système de blockchain pour stocker des données sur un registre sécurisé tout en protégeant les secrets commerciaux des entreprises individuelles.
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Soumyarendra Barik 
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