EY désigne l’organisation mondiale des sociétés membres d’Ernst & Young Global Limited, et peut désigner une ou plusieurs de ces sociétés membres, lesquelles sont toutes des entités juridiques distinctes. Ernst & Young Global Limited, société à responsabilité limitée par garanties du Royaume‑Uni, ne fournit aucun service aux clients.
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C’est dans ce contexte que les entreprises à forte concentration d’actifs en sont à analyser activement la valeur que des technologies émergentes, notamment l’IA, peuvent générer en termes de réalisation de gains d’efficacité et de rentabilité dans le cadre de leurs portefeuilles de projets d’immobilisation.
Tandis que les entreprises du secteur passent au crible les méthodes manuelles désuètes et chronophages qu’elles utilisent dans leurs activités de planification à long terme et de gestion de portefeuilles et de projets, elles sont souvent portées à délaisser la gestion des risques. Souvent amenées ainsi à répondre aux risques en adoptant une approche réactive, elles attendent que les problèmes s’aggravent avant de s’y attaquer, au lieu d’intervenir par anticipation et d’adopter à l’avance des mesures d’atténuation.
Certains exemples récents témoignent du potentiel transformationnel de l’IA à cet égard.
Évoluant dans un environnement de développement agile et d’intégration modulaire de l’IA, SpaceX exploite cette technologie dans une optique d’amélioration de la coordination de ses projets et de la visibilité de ses risques1
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Suivant une approche intégrée d’optimisation des calendriers de réalisation de ses projets, ce leader du secteur de l’aérospatiale s’appuie sur l’IA pour analyser ses données historiques et ses flux de travaux d’ingénierie, de façon à prévoir des calendriers de lancement réalistes et à anticiper les retards. Grâce à ses outils d’IA, l’entreprise peut évaluer les risques techniques et logistiques associés à chacune des étapes de réalisation de ses missions, ce qui lui permet de mettre en œuvre des stratégies d’atténuation proactives et de prendre en charge l’affectation dynamique des ressources en fonction des besoins en temps réel recensés dans le cadre de ses projets.
Les entreprises qui évoluent dans le secteur pétrolier mondial – s’agissant à proprement parler d’un monde à part –relèvent les défis liés aux contraintes de temps et de coûts, ainsi qu’aux risques, dans le cadre de leurs activités de prospection en amont et de production, en intégrant l’IA de façon à améliorer ses processus d’analyse et de forage souterrains. En s’appuyant sur des algorithmes d’IA, elles peuvent réduire considérablement les délais requis pour interpréter les données sismiques – qui sont passés de neuf mois à neuf jours (voire moins) –, tout en rationalisant leur processus de détection des réservoirs d’hydrocarbures.
L’apprentissage par renforcement génère des informations en temps réel qui sont exploitables dans le cadre des activités de forage, ce qui permet de déterminer l’emplacement des puits de forage avec plus de précision et de réduire l’usure de l’équipement, tout en rehaussant le niveau de sécurité. L’IA permet également de réduire de plus de 60 % les délais d’évaluation des anciens puits pouvant servir au stockage de carbone, ce qui se traduit par l’accélération du processus de sélection des sites et des activités de réduction des émissions de CO22.