Intelligence artificielle dans la taille du marché pétrolier et gazier, la part, la croissance et l'analyse de l'industrie, par type (apprentissage automatique (ML), vision par ordinateur), par application (maintenance prédictive, gestion des réservoirs, optimisation de la production) et prévisions régionales jusqu'en 2033

•   
•   
  

  Demander un échantillon gratuit pour en savoir plus sur ce rapport

    

Intelligence artificielle sur le marché du marché pétrolier et gazier

L'intelligence artificielle mondiale sur le marché du pétrole et du gaz a été évaluée à environ 2,8 milliards USD en 2024, augmentant encore à 6 milliards USD d'ici 2033, augmentant à un TCAC d'environ 8,5% de 2025 à 2033.

Le marché du pétrole et du gaz de l'intelligence artificielle (IA) se transforme très rapidement, tout en raison de l'importance de l'industrie pour augmenter les opérations, économiser sur les dépenses et prendre de meilleures décisions. Les technologies d'IA comme l'apprentissage automatique (ML), les réseaux de neurones et les futures analyses prédictives sont largement utilisées de plus en plus dans les secteurs en amont, au milieu et en aval. Dans la fabrication et l'exploration, l'IA aide à la lecture des données sismiques, à la modélisation des réservoirs et à l'utilisation du forage. Dans le secteur intermédiaire, l'IA facilite la détection et la surveillance des fuites de pipelines, tandis que les prévisions en aval, affinant l'efficacité et les besoins (offre et demande) sont améliorées.

L'utilisation de l'IA sur le marché du pétrole et du gaz entraîne une analyse mise à jour des données, une détection des anomalies, une maintenance prédictive et de meilleurs niveaux de sécurité. Les organisations font la promotion de l'IA pour prendre des décisions plus rapides basées sur les données, une diminution des temps d'arrêt de l'équipement et offre une allocation efficace des ressources. La demande mondiale de changement numérique, associée à l'expansion des volumes de données des capteurs et des appareils IoT, provoque une adoption de l'IA. De plus, avec l'augmentation des défis environnementaux et la transition énergétique, l'IA favorise encore la réduction des empreintes carbone par la gestion intelligente de l'énergie.

Intelligence artificielle sur les résultats clés du marché pétrolier et gazier

• Taille et croissance du marché: L'intelligence artificielle sur la taille du marché pétrolier et gazier était d'environ 2,9 milliards USD en 2024 et atteindra 6,40326 milliards USD d'ici 2033, avec un TCAC d'environ 9,2%.
• Moteur du marché clé: La maintenance prédictive basée sur l'IA peut réduire les temps d'arrêt jusqu'à 30%, ce qui augmente l'efficacité opérationnelle des activités pétrolières et gazières.
• Resoin majeure du marché: Les coûts et exigences initiaux élevés pour un savoir-faire spécialisé limitent l'adoption de l'IA dans l'industrie pétrolière et gazière à grande échelle.
• Tendances émergentes: Les systèmes de surveillance des émissions de carbone compatibles AI ont connu une précision de 20% plus élevée par rapport aux régimes antérieurs, ce qui contribue à la conformité environnementale.
• Leadership régional: L'Amérique du Nord est la principale région de l'utilisation de l'IA dans le secteur du pétrole et du gaz, activée par des infrastructures supérieures et un bassin de professionnels qualifiés.
• Segmentation du marché: Environ 65% des organisations pétrolières et gazières utilisent l'IA pour améliorer les activités d'exploration et de production.
• Développement récent: En mars 2024, l'Aramco saoudien a dévoilé son modèle génératif d'IA formé de sept milliards de données, ARAMCO Metabrain AI, pour rationaliser les opérations.

Impact Covid-19

L'intelligence artificielle sur le marché du pétrole et du gaz a eu un effet négatif en raison des perturbations de la chaîne d'approvisionnement pendant la pandémie Covid-19

La pandémie mondiale Covid-19 a été sans précédent et stupéfiant, le marché expérimentantinférieurDemande dans toutes les régions par rapport aux niveaux pré-pandemiques. La croissance soudaine du marché reflétée par l'augmentation du TCAC est attribuable à la croissance et à la demande du marché au niveau des niveaux pré-pandemiques.

La pandémie mondiale Covid-19 a provoqué un effet négatif significatif sur l'intelligence artificielle (IA) sur le marché du pétrole et du gaz, en raison de l'énorme baisse de la demande et des prix du pétrole. Les verrouillage mondial et les interdictions de voyage ont provoqué une baisse des pratiques industrielles et des transports qui ont provoqué la chute de la consommation de pétrole. Par conséquent, les institutions pétrolières et gazières ont observé de lourdes pertes de vente, ce qui a permis à la majorité de faire une pause ou d'annuler les pratiques de transformation numériques, y compris l'adoption de l'IA. Les restrictions budgétaires se sont transformées en un défi d'achoppement important, les dépenses en capital et opérationnelles étant réduites dans l'industrie. Cela a directement affecté l'investissement dans les technologies d'IA comme l'analyse et la maintenance prédictives, les jumeaux numériques et les systèmes de forage autonome. De nombreux projets pilotes et des améliorations facilitées par l'IA qui ont été prévues ont été arrêtées, tandis que les projets de course ont observé des défis grâce aux pauses logistiques de la chaîne d'approvisionnement et aux restrictions de travail à distance.

En outre, les défis de pénurie de main-d'œuvre et les établissements dans les principaux établissements ont provoqué l'adoption de l'IA. Les fluctuations des besoins énergétiques du monde et de l'imprévisibilité du marché ont également entraîné une réduction de l'innovation et de l'innovation avec les nouvelles technologies. En fait, les petites institutions ont eu du mal à justifier l'investissement en capital dans l'IA à un moment de survie et de réduction des coûts.

Dernières tendances

Partenariats stratégiques avec la technologie de l'IA pour stimuler la croissance du marché

De grandes sociétés énergétiques ont fait des alliances stratégiques avec des fournisseurs de technologies de l'IA au cours des derniers mois afin de créer des laboratoires d'innovation séparés dans le but d'accélérer les déploiements de l'IA dans leurs activités. Par exemple, TotalEngegies s'est associé à la startup d'IA française Mistral pour établir un laboratoire conjoint axé sur les applications avancées de l'IA dans ses opérations. De même, l'Aramco saoudien a récemment incorporé les algorithmes de Deepseek AI dans ses centres de données et a signé un accord de 1,5 milliard de dollars avec le GROQ spécialisé des puces - les mouvements soulignent comment les majors pétrolières investissent fortement dans l'infrastructure de l'IA et l'analyse des données à grande échelle. Ces pôles collaboratifs de l'innovation ne sont pas seulement des pilotes de la preuve de concept - ils sont conçus pour institutionnaliser l'IA à travers les flux de travail critiques, de la maintenance prédictive et de la modélisation des réservoirs à la surveillance des émissions et aux opérations autonomes. L'objectif est d'intégrer l'IA plus profondément et structurellement plutôt que de gérer des projets isolés.

Ce modèle et cette tendance croissants établissent un passage progressif de l'innovation et de l'expérimentation de l'IA pour l'intégrer officiellement dans des astuces d'entreprise. Il montre une prise de conscience que la valeur durable - telle que l'efficacité opérationnelle, les économies de dépenses et les pratiques écologiques + avantages sociaux - des délais provenant de capacités de l'IA interne bien capitalisées établies en partenariat avec les sociétés technologiques de pointe.

•   
•   
  

  Demander un échantillon gratuit pour en savoir plus sur ce rapport

    

Intelligence artificielle dans la segmentation du marché pétrolier et gazier

Par type

Sur la base du type, le marché mondial peut être classé en machine d'apprentissage (ML), vision par ordinateur

• Apprentissage automatique (ML): L'une des formes d'IA les plus populaires dans l'industrie pétrolière et gazière, l'apprentissage automatique permet aux systèmes d'apprendre automatiquement les données passées et d'améliorer les performances avec l'expérience sans être programmé explicitement. Les algorithmes ML aident à détecter les modèles dans les données sismiques, la prévision de la défaillance de l'équipement et la rationalisation des processus de production. Par exemple, les modèles ML sont utilisés pour améliorer l'efficacité du forage en examinant de grands ensembles de données de données géologiques, des paramètres de forage passé et des données sur les équipements de forage à temps réel.
• Vision par ordinateur: La technologie de vision par ordinateur est de plus en plus adoptée dans le secteur pétrolier et gazier pour automatiser les processus d'inspection visuelle. Il est utilisé dans le suivi des pipelines, les pratiques offshore et les raffineries en utilisant des drones et des wares de surveillance. Une telle IA aide aux politiques préventives en surveillant à l'avance des problèmes potentiels tels que la fuite, la corrosion ou les défauts physiques, réduisant ainsi les risques d'opérations et s'assure que la conformité correspond aux normes de sécurité.

Par demande

Sur la base de l'application, le marché mondial peut être classé en maintenance prédictive, gestion des réservoirs, optimisation de la production

• Maintenance prédictive: La maintenance prédictive alimentée par l'IA aide les organisations pétrolières et gazières pour minimiser les frais d'arrêt imprévus et d'entretien. Les algorithmes ML utilisent des données de capteur pour prédire les défaillances possibles de l'équipement avant qu'elles ne se produisent. Il permet une intervention précoce et minimise les perturbations commerciales. Il est particulièrement utile dans l'entretien des plates-formes offshore, des plates-formes de forage et des pipelines où l'accès est restreint et la réparation coûte cher.
• Gestion des réservoirs: L'IA révolutionne la gestion des réservoirs en offrant des outils sophistiqués pour une meilleure compréhension du comportement des réservoirs. Grâce à la simulation et à l'analyse des données, l'IA optimise le puits de placement, les réserves estime et améliore les taux de récupération. Il en résulte des décisions mieux informées et une amélioration de l'efficacité de l'extraction de ressources.
• Optimisation de la production: L'utilisation de l'IA dans l'optimisation de la production met l'accent sur la maximisation des taux de récupération du pétrole ainsi que l'optimisation des opérations. L'analyse des données en temps réel permet aux opérateurs de modifier dynamiquement des paramètres comme la pression et le débit. Les modèles intelligents basés sur l'IA peuvent être créés de différentes manières dans les scénarios de production et recommander également la meilleure approche économique, utilisant ainsi la production tout en décoringant le gaspillage et la consommation d'énergie.

Dynamique du marché

La dynamique du marché comprend des facteurs de conduite et de retenue, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché. 

Facteurs moteurs

Exigence d'économies de coûts et d'efficacité opérationnelle pour stimuler le marché

Il y a un coup de pouce notable dans leIntelligence artificielle dans la croissance du marché pétrolier et gazier.Parmi tous les facteurs moteurs, la montée en puissance de l'adoption de l'IA sur le marché du pétrole et du gaz est la demande continue de réduire le coût de diverses opérations sans perdre son efficacité. L'IA permet et favorise l'automatisation des travaux difficiles, l'analyse prédictive et la maintenance et une meilleure prise de décision précise grâce à des données mises à jour. Pour illustrer, les systèmes matériels axés sur l'IA peuvent facilement surveiller les paramètres de forage, résultant en des opérations plus précises et économiques. Cela réduit le temps non productif et diminué les temps d'arrêt coûteux.

Croissance des mégadonnées et intégration IoT pour étendre le marché

L'utilisation et l'adoption accrue des appareils et capteurs Internet des objets (IoT) ont transformé les pratiques pétrolières et gazières en fabrication d'énormes quantités de données. Les technologies rapides basées sur l'IA, en particulier l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique, sont majeures dans la lecture et la compréhension de ces données. Ceux-ci permettent une détection précoce des erreurs, une simulation des réservoirs et une prévision de l'offre et de la demande, et augmentent également les précautions de productivité et de sécurité le long de la chaîne de valeur.

Facteur d'interdiction

Frais de mise en œuvre élevés et complexité technologique pour potentiellement entraver la croissance du marché

Bien que les avantages, l'adoption des pratiques axées sur l'IA dans les pratiques pétrolières et gazières est à forte intensité de capital et techniquement à la demande. L'amélioration de l'infrastructure héritée, un meilleur travail et le personnel et le maintien des politiques de cybersécurité peuvent être élevés en matière de coûts, en particulier pour les organisations plus petites et moyennes. Parallèlement à cela, l'adoption de l'IA en plus de cette infrastructure peut être difficile et laborieuse, entravant l'adoption.

Décarbonisation et objectifs de durabilité pour créer des opportunités pour le produit sur le marché

Opportunité

Alors que le marché de l'énergie du monde devient plus vert et qu'il est meilleure, il y a un potentiel croissant pour l'IA de promouvoir la décarbonisation. L'IA peut mieux utiliser l'énergie, réduire le coup de feu et les émissions et surveiller les empreintes carbone dans les différentes opérations. L'IA favorise le suivi / contrôle des émissions prédictives futures et les régions de l'utilisation de l'efficacité énergétique conformément aux priorités plus vertes et aux normes ESG.

 

La qualité et la disponibilité des données pourraient être un défi potentiel pour les consommateurs

Défi

Les systèmes d'IA s'appuient également sur des données de haute qualité et mieux pour suivre les prédictions et analyses futures précises. La plupart des institutions pétrolières et gazières continuent de se débattre avec la normalisation des données, l'intégration et l'accès. Des données incorrectes ou de mauvaises sources de données peuvent entraîner de mauvaises informations, sapant l'effet des systèmes d'IA et du ROI.

•   
•   
  Demander un échantillon gratuit pour en savoir plus sur ce rapport

    

Intelligence artificielle sur le marché pétrolier et gaz

• Amérique du Nord

La région d'Amérique du Nord a une croissanceIntelligence artificielle des États-Unis sur le marché du pétrole et du gaz.Les États-Unis sont le joueur dirigeant et le meilleur de l'intelligence artificielle sur le marché pétrolier et gazier, suivi de son adoption rapide des technologies avancées ainsi que des infrastructures solides. L'utilisation de l'IA sur le marché du pétrole et du gaz entraîne une analyse mise à jour des données, une détection des anomalies, une maintenance prédictive et de meilleurs niveaux de sécurité. Les organisations font la promotion de l'IA pour prendre des décisions plus rapides basées sur les données, une diminution des temps d'arrêt de l'équipement et offre une allocation efficace des ressources. La demande mondiale de changement numérique, associée à l'expansion des volumes de données des capteurs et des appareils IoT, provoque une adoption de l'IA. Les grands acteurs du marché du pétrole et du gaz aux États-Unis tels que ExxonMobil, Chevron et Halliburton investissent fortement dans l'IA pour se concentrer sur l'exploration, le forage et les pratiques de production. La présence de principaux fournisseurs de technologies et des instituts de recherche d'IA dirigeants force également l'innovation. Les pratiques gouvernementales promouvant l'efficacité énergétique et la numérisation ont également été déterminantes. De plus, la transformation du gaz de schiste a augmenté la demande de meilleures pratiques basées sur les données, garantissant que l'IA est intégrée et est nécessaire pour rester compétitive sur les marchés pétroliers et gaziers américains.

• Arabie Saoudite

L'Arabie saoudite, qui possède certaines des plus grandes réserves de pétrole du monde, adopte rapidement l'IA pour transformer son industrie de l'énergie. Dans le cadre de son plan Vision 2030, la nation investit dans des technologies basées sur l'IA pour augmenter la productivité, réduire les dépenses et stimuler les objectifs énergétiques durables. Des entreprises telles que Saudi Aramco collaborent avec les entreprises d'IA pour infuser l'apprentissage automatique et l'analyse des données dans l'exploration, le raffinage et la logistique. Tout cela est de transformer l'Arabie saoudite en un centre régional pour la technologie du champ pétrolier numérique.

• Chine

La Chine devient un contributeur de premier plan aux utilisations de l'IA dans le secteur du pétrole et du gaz en raison d'incitations gouvernementales robustes, d'énormes besoins énergétiques et d'innovation technologique accélérée. Les compagnies pétrolières nationales chinoises telles que Sinopec et Petrochina utilisent l'IA pour l'entretien prédictif, l'interprétation sismique et l'optimisation des processus de raffinage. L'initiative gouvernementale pour l'énergie intelligente et l'innovation numérique dans l'industrie a également entraîné une utilisation de l'IA dans le secteur du pétrole et du gaz chinois.

Jouants clés de l'industrie

Les principaux acteurs de l'industrie façonnent le marché par l'innovation et l'expansion du marché

De grandes sociétés énergétiques ont fait des alliances stratégiques avec des fournisseurs de technologies de l'IA au cours des derniers mois afin de créer des laboratoires d'innovation séparés dans le but d'accélérer les déploiements de l'IA dans leurs activités.

Dans le même temps, les sociétés de services pétroliers visent à mettre en œuvre l'IA pour automatiser les opérations sur le terrain, suivre l'état de l'équipement et minimiser les temps d'arrêt. Les opérateurs d'exploration et de production appliquent l'IA à la modélisation des réservoirs, à l'optimisation de la production et à la surveillance de la consommation d'énergie. La plupart établissent des partenariats stratégiques et des collaborations pour accélérer les initiatives de transformation numérique, faire des investissements dans l'infrastructure de données et développer des plateformes intelligentes spécialement conçues pour les environnements pétroliers et gaziers.

Liste des principales sociétés de marché artificiel dans les sociétés du marché pétrolier et gazier

• Schlumberger (U.S.)
• Halliburton (U.S.)
• Baker Hughes (U.S.)
• Siemens AG (Germany)
• IBM Corporation (U.S.)
• Microsoft Corporation (U.S.)
• Oracle Corporation (U.S.)
• Accenture (Ireland)
• ai, Inc. (U.S.)
• Rockwell Automation, Inc. (U.S.)

Développement clé de l'industrie

En juin 2025, une percée industrielle majeure a été observée dans l'intelligence artificielle (IA) dans l'industrie pétrolière et gazière lorsque TotalENGIES, l'une des principales majors énergétiques du monde, a signé un partenariat stratégique avec Mistral AI, une start-up de renseignement artificiel français. L'accord est centré sur la création d'un laboratoire d'innovation d'IA pour accélérer le déploiement de technologies d'IA de pointe dans les entreprises de total.

Cette initiative collaborative est une étape vers l'intégration approfondie de l'IA générative et des modèles de langage grand dans les opérations pétrolières et gazières. Le laboratoire créera des modèles d'IA personnalisés pour améliorer l'interprétation sismique, optimiser la prise de décision opérationnelle et optimiser la consommation d'énergie à travers le raffinage et les actifs en amont.

Reporter la couverture

LeIntelligence artificielle dans la part de marché du pétrole et du gaz& Growth Report offre généralement une couverture approfondie sur plusieurs côtés de l'industrie, couvrant la taille et les prévisions du marché, la rupture technologique et la segmentation des applications. Il commence par un résumé de l'exécutif qui met en évidence les tendances majeures, les moteurs, les contraintes, les opportunités et le profil compétitif. Le rapport entre par la suite dans l'analyse régionale - l'Amérique nord, l'Europe, l'Asie-Pacifique, le Moyen-Orient et l'Afrique et l'Amérique latine - les taux d'adoption et les perspectives de croissance pour chaque marché.

Sur le plan de la technologie, le rapport classe les solutions d'IA comme des types tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, la vision informatique, le traitement du langage naturel et la robotique, et évalue comment chacun joue un rôle dans l'exploration, la production, la logistique médiane, le raffinage et les processus en aval. Les sections spécifiques aux applications examinent des applications telles que la maintenance prédictive, l'optimisation des réservoirs, l'automatisation des forages, la surveillance des émissions, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et la conformité en matière de santé et de sécurité.