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De l’IA dans les mines ?  Microsoft et Amazon y croient !

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Update: 2025-01-05
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Une révolution dans le secteur minier ? La start-up KoBold Metals vient de lever 537 millions de dollars pour transformer l’exploration des métaux stratégiques grâce au machine learning. Son objectif : analyser d’immenses volumes de données géologiques pour identifier les plus grands gisements de cuivre, nickel et cobalt dans le monde, tout en réduisant les risques d’échec. Aujourd’hui, seuls 3 projets miniers sur 1 000 aboutissent. 


KoBold Metals s’appuie sur des investisseurs prestigieux comme Andreessen Horowitz, Durable Capital Partners et Breakthrough Energy Ventures, soutenu par Bill Gates et Jeff Bezos. La société prévoit d’exploiter un gigantesque gisement de cuivre en Zambie, une ressource essentielle à l’électrification des transports et à la transition énergétique. Mais l’utilisation de l’IA dans ce secteur n’est pas encore généralisée. Les obstacles sont nombreux : équipes qualifiées rares, coûts élevés et besoin de données propres et fiables. Pourtant, KoBold prouve que cette technologie peut métamorphoser l’industrie. Ses algorithmes permettent de détecter rapidement les anomalies, d’optimiser la maintenance des équipements, de limiter les pannes et de réduire le gaspillage énergétique.


Les avantages ne s’arrêtent pas là. En rendant l’extraction plus précise et plus sûre, l’IA pourrait faciliter l’émergence de mines écoresponsables, essentielles à une industrie minière plus respectueuse de l’environnement. Avec une demande croissante en métaux critiques pour les batteries de véhicules électriques et autres technologies vertes, l’innovation devient stratégique. KoBold Metals ouvre également la porte à une nouvelle ère où exploration rime avec automatisation. Les robots et l’IA pourraient bientôt collaborer sur des sites connectés. Loin des clichés sur les chatbots, cette avancée montre que l’IA a le potentiel de redéfinir l’industrie minière en la rendant plus efficace, plus propre et mieux adaptée aux défis climatiques.



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