Tout juste diplômé en géologie, le président et chef de la direction de Goldspot Discoveries Denis Laviolette s’est souvent demandé pourquoi ses patrons accordaient autant d’importance à la diagraphie pour ensuite laisser de côté les observations qui en découlaient. Il ne comprenait pas non plus pourquoi ils embauchaient des conseillers pour élaborer des rapports détaillés sur un projet, puis laissaient ensuite ces informations prendre la poussière sur des étagères. L’inefficacité entourant l’exploration le rendait fou.

Lorsqu’il s’est intéressé à l’aspect financier de ce domaine pour travailler chez Pinetree Capital, une société qui, à son âge d’or, détenait des investissements dans plus de 400 sociétés de ressources, un autre doute l’a alors envahi. « J’étais en présence d’actifs exceptionnels qui ne recevaient aucun capital, et d’actifs sans intérêt qui généraient des capitaux mirobolants. Cela m’interpellait, et je désirais vraiment inverser cette tendance », déclarait ce diplômé de 34 ans du programme de sciences de la Terre de l’université Brock.

En 2015, Pinetree n’a pas défailli lorsque les investisseurs ont délaissé les petites sociétés minières pour se tourner vers d’autres secteurs plus alléchants, bien au contraire. À la recherche de nouvelles occasions, M. Laviolette a découvert un projet présenté par des étudiants de premier cycle de l’institut national de la recherche scientifique (INRS) de Québec, des « explorateurs de données » qui participaient au concours Ruée vers l’or d’Integra Gold. Ils étaient les premiers à utiliser l’apprentissage automatique et l’informatique en nuage pour traiter les données issues des sciences de la Terre. Ce concours offrait un prix en espèces d’une valeur d’un million de dollars aux équipes participantes qui parviendraient à découvrir le prochain gisement aurifère susceptible d’être exploité à Val-d’Or, au Québec, à l’aide de données historiques.

« Lorsque j’ai lu leur argumentation, j’ai su que l’avenir était tracé ; je suis alors allé les rencontrer à Québec », expliquait M. Laviolette. « Je connaissais dans l’industrie les personnes qui pouvaient les aider, et j’avais la vision qui permettrait de financer leur technologie. »

Cette équipe d’explorateurs de données est arrivée en troisième place du concours, et GoldSpot Discoveries est née. Peu de temps après, la société était finaliste du concours Disrupt Mining en 2017 grâce à son algorithme unique qui utilise l’apprentissage automatique pour améliorer la définition des cibles d’exploration. Les géoscientifiques et scientifiques des données de la société, dont l’âge moyen est de 30 ans, travaillent en collaboration pour « former » la technologie en l’alimentant initialement avec des données provenant de plus de 1 500 gisements du camp minier de l’Abitibi au Québec. GoldSpot se base sur cet algorithme, baptisé « approche quantamentale aux ressources » (le fruit d’une combinaison de données quantitatives et d’éléments fondamentaux) pour prévoir quelles petites sociétés minières effectueront les meilleurs investissements.

Elle aide aussi les sociétés minières à trouver des cibles au sein de leurs données d’exploration. Jerritt Canyon Gold, une société de production aurifère privée du nord du Nevada affichant des ressources historiques de 12 millions d’onces d’or, fait partie de ses clients. GoldSpot a été embauchée pour trouver les corrélations au sein d’une grande variété de données provenant des mines de Jerritt Canyon, identifier les cibles et concevoir un programme de forage afin de tester les meilleures.

Seul le temps pourra nous dire si l’algorithme développé par GoldSpot permettra d’augmenter les taux de découverte, mais certains des grands noms de l’industrie ont déjà pris des participations en capital auprès de cette société innovante, par exemple Eric Sprott (10 %) et Hochschild Mining (7 %). Le 21 février, GoldSpot figurait à la bourse de croissance TSX avec environ 8 millions de dollars en trésorerie.

« Nous nous sommes introduits en bourse car nous savions que, pour nous propulser du rang de société de services que nous avons actuellement à celui que nous devons atteindre pour l’acquisition de redevances et la mise en œuvre de notre approche quantamentale aux ressources, il nous fallait un capital plus important », expliquait M. Laviolette. « Nous intégrerons nos équipes dans ces projets et pourrons désormais offrir aux sociétés les services dont elles ont tant besoin. »