L’exploration minière et énergétique du sous-sol est confrontée à une difficulté majeure : les données permettant de mieux caractériser le sous-sol et d’évaluer son potentiel en ressources existent (géologie, géophysique, géochimie, imagerie satellite, indices de terrain, etc.), mais elles sont dispersées, hétérogènes, incomplètes et difficiles à croiser. Les méthodes actuellement utilisées sont empiriques, longues, couteuses et peu fiables.

Face à cette problématique, l’entreprise AI.TER (Artificial Intelligence for Terrain and Exploration Resources) propose une plateforme d’IA géospatiale capable de fusionner les données hétérogènes, d’identifier les contextes géologiques favorables, de produire des cartes prédictives de favorabilité de présence des ressources, et d’évaluer les risques d’exploration. L’objectif est d’aider les sociétés d’exploration et les laboratoires de R&D à prioriser plus rapidement les zones d’intérêt, tout en réduisant les coûts, les délais et les risques associés aux premières phases d’exploration. En ciblant les zones les plus prometteuses, cette approche réduit les interventions de terrain, les émissions de gaz à effet de serre et les impacts sur les écosystèmes, ce qui contribue à diminuer l’empreinte environnementale de l’exploration.