Le traitement des données de la mine Red Lake de Goldcorp en Ontario s’est amélioré de 97 % sur le plan de l’efficacité pour les géologues qui ont utilisé la technologie cognitive d’IBM Canada Watson sur place pendant un an.

IBM Watson avait le mandat d’analyser l’équivalent de 80 ans de données provenant de Red Lake pour aider les géologues à cibler les secteurs qui présentent la plus grande valeur en vue des travaux d’exploration. Le projet a été annoncé à la conférence de l’Association canadienne des prospecteurs et entrepreneurs (ACPE) de l’an passé.

Dans la première phase du projet qui s’est déroulée de mars à septembre l’année dernière, Watson a téléchargé les données, y compris les journaux de sondage et les modèles de blocs. IBM a ensuite créé des algorithmes pour en commencer l’analyse.

Depuis septembre, les géologues de Goldcorp mesurent l’efficacité des résultats de Watson en déterminant eux-mêmes les réponses aux requêtes et en les comparant à celles de Watson. Ce faisant, ils ont établi que la manière classique d’analyser les données exigeait quelque 165 heures de travail des géologues de Red Lake, tandis que Watson a exécuté la même tâche en environ quatre heures et demie.

« Tout le travail que devaient faire les géologues avant de pouvoir interpréter les cartes et examiner les différentes caractéristiques du corps minéralisé a été simplifié », a commenté Luis Canepari, vice-président, technologies, Goldcorp. « Watson repère toutes les possibilités plus rapidement que nous ne pourrions le faire manuellement. »

Dans la deuxième phase du projet qui a déjà commencé, IBM collabore avec les géologues de Goldcorp pour élaborer les questions auxquelles ils souhaiteraient que Watson trouve une réponse. « Maintenant que nous sommes en possession de toutes ces données et informations, quelles sont les questions à poser »,  a déclaré Mark Fawcett, associé, Services d’affaires mondiaux IBM. « Que fait-on ensuite quand on a tout cela en mains? »

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De plus, la société construit des modèles de prévision afin de rechercher les zones à teneur élevée en minerai, ciblant plus particulièrement les secteurs de la mine où la possibilité que de telles zones existent a été jugée peu probable. « Le processus traditionnel est modulé par le jugement humain », poursuit M. Fawcett. Le fait d’être maintenant capable d’extraire des données libres de toute forme de biais nous permettra de les examiner et de développer une perspective indépendante. »

En outre, Watson devrait pouvoir examiner les données sous différents angles de manière à identifier de nouveaux schémas, précise M. Canepari.

M. Fawcett explique que le but de Watson n’est pas de remplacer les géologues, mais plutôt de les aider à mieux accomplir leur travail. « Watson ne pourra jamais prendre les décisions à votre place, mais il formulera des recommandations assorties de probabilités de réussite. Ensuite, les géologues pourront poser différentes questions et obtenir plus de renseignements qui pourront les aider dans la prise de décisions. Ainsi, ils atteindront une plus forte probabilité [de précision] pour cette décision, car ils sont en mesure de consacrer plus de temps à réaliser une analyse plus approfondie. »

M. Canepari affirme qu’éventuellement la technologie Watson pourrait être utilisée pour intégrer les données d’autres sites miniers de Goldcorp et tenter de faire des recoupements entre les différentes mines. « Ce qui fonctionne bien à Red Lake pourrait tout aussi bien fonctionner à une autre mine de l’Ontario à laquelle nous n’avions pas pensé », dit-il. Il mentionne également que la technologie pourrait éventuellement servir pour l’analyse d’acquisitions potentielles.

« Je suis plutôt d’avis que ce sera la nouvelle façon de prendre des décisions d’acquisition à l’avenir », commente M. Canepari. « Je crois que c’est inévitable, compte tenu de la quantité de données qu’il faut analyser en une courte période de temps dans le cadre du processus d’acquisition d’une propriété minière. En procédant de cette manière, nous aurions accès à de l’information ayant une incidence sur la valeur d’une propriété. »