Maura Kolb est plus à l'aise avec l'analyse d'échantillons de roches qu'avec les codes machine. Pourtant, dans sa nouvelle fonction de directrice de l'exploration à la mine d'or Red Lake de Goldcorp, elle est maintenant responsable d'un projet qui mise sur une approche novatrice à l'exploration où se rejoignent les deux.

Ce projet, mené en partenariat avec IBM, met à contribution la plateforme d'intelligence artificielle Watson de cette société pour repérer les cibles d'exploration à la mine située en Ontario. Selon les représentants de Goldcorp, depuis le lancement du projet en mars 2017 dans le cadre de l'événement Disrupt Mining au congrès de la Prospectors and Developers Association of Canada (PDAC, l'association canadienne des prospecteurs et entrepreneurs), le temps de traitement des données de forage a diminué de 97 %.

« À l'heure actuelle, personne d'autre ne peut analyser [nos données] rapidement », déclarait M^me Kolb. « Nous disposons désormais d'une capacité à interroger nos données jusqu'ici inégalée. »

L'objectif principal du projet est d'utiliser la plateforme IBM Watson pour faciliter le repérage à Red Lake de zones à teneur élevée jusqu'ici passées inaperçues. Si le projet est concluant, Goldcorp prévoit d'utiliser cette technologie dans d'autres mines.

D'après M^me Kolb, Goldcorp espère que ce projet permettra aux géologues de chercher des informations rapidement et de les trier en fonction de divers critères. Elle estime que les personnes travaillant dans son service consacrent 80 % de leur temps à analyser les données avec la méthode traditionnelle, à savoir en les passant au peigne fin. Elles seraient bien plus productives si elles avaient accès à une méthode plus simple pour repérer, filtrer et comparer ces données.

La société espère également utiliser la plateforme IBM Watson pour prédire l'emplacement probable de gisements en fonction d'un ensemble de données précis ; elle souhaite également la configurer de manière à pouvoir extraire des données à partir de cartes en ayant recours à la reconnaissance d'images afin de mieux exploiter les données archivées sur support papier.

« Ce qui rend ce projet si intéressant selon moi, c'est que toutes les équipes d'exploitation du monde entier ont du mal à exploiter l'intégralité de leurs données », expliquait M^me Kolb.

À ce jour, son équipe a programmé la plateforme IBM Watson de façon à pouvoir lire des mesures structurelles à partir de cartes, mais elle ne s'est pas encore attaquée à d'autres ensembles de données.

C'est pour faire sa maîtrise en géologie à l'université Lakehead que M^me Kolb est initialement venue en Ontario. Elle a travaillé comme conseillère à la baie Thunder pendant plusieurs années et jusqu'en 2013, lorsqu'elle et son mari, également géologue, ont tous deux obtenu un poste à Goldcorp, quelques jours à peine après la naissance de leur premier fils. C'est elle qui a été chargé de piloter le projet quand il a débuté l'année dernière.

IBM précisait bien que ce projet ne visait en aucun cas à remplacer les géologues, mais à les aider dans leur travail et à leur faire gagner du temps. « Contrairement à un ordinateur, nous ne sommes pas capables d'assimiler tout ce que nous lisons dans notre base de données », expliquait M^me Kolb. « Cette puissance de calcul de haute performance permettra aux géologues de pouvoir aller plus beaucoup plus loin qu'ils ne le pourraient en travaillant ici pendant quelques années et en essayant de tout absorber. »

L'apprentissage automatique compte d'autres utilisations potentielles, de la remise en état aux réparations. « Les applications dans le secteur minier sont multiples », indiquait M^me Kolb. « Nous les avons seulement envisagé du point de vue de la géologie de l'exploration. »

Traduit par CNW et Karen Rolland

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