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title: L’IA au service de la caractérisation des réservoirs gaziers dans la région de Tendrara
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![L’IA au service de la caractérisation des réservoirs gaziers dans la région de Tendrara](https://f2.hespress.com/wp-content/uploads/2021/10/Energy.jpg)

*L'activité gazière de Sound Energy*

[Zineb Jazouli](https://fr.hespress.com/author/zineb-jazouli "Articles par Zineb Jazouli")mercredi 7 mai 2025 - 08:21

**Une équipe de chercheurs marocains est parvenue à tirer parti des technologies d’intelligence artificielle pour caractériser les lithofaciès des roches réservoirs situées en subsurface dans la région de Tendrara–Missour, à l’est du Maroc. Ce bassin sédimentaire est reconnu pour son fort potentiel en ressources gazières.**

Récemment publiée dans la revue scientifique Journal of African Earth Sciences, l’étude repose sur l’analyse de données issues de diagraphies de puits forés dans cette zone, afin de compenser l’absence de carottes géologiques (core samples), souvent coûteuses et rares sur certains intervalles.

Ce travail a été conduit par une équipe marocaine sous la direction de Youssef El Bouazzaoui, affilié à l’Université Mohammed Premier d’Oujda, en collaboration avec plusieurs institutions académiques nationales et avec le soutien technique et logistique de la société Sound Energy Morocco.

Trois algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) ont été mobilisés : la forêt aléatoire (random forest), le réseau de neurones multicouche (multilayer perceptron), et la méthode d’analyse de clusters (clustering analysis). Ces modèles ont été entraînés à partir des diagraphies conventionnelles (gamma ray, densité, vitesse des ondes acoustiques, etc.) dans le but de prédire la nature lithologique des unités réservoirs jusqu’à une profondeur de 417 mètres, dans trois puits distincts.

Les résultats indiquent que le réseau de neurones multicouche a offert la meilleure performance prédictive avec une précision de 87 %, suivi de la forêt aléatoire (82 %). En revanche, l’analyse de clusters a affiché une précision plus faible, limitée à 44 %. Le modèle neuronal s’est notamment distingué par sa capacité à discriminer avec finesse des roches aux propriétés physiques proches, comme le grès conglomératique et le conglomérat induré.

L’analyse a permis d’identifier quatre lithologies dominantes au sein de la formation sédimentaire de Tajji : le grès, le grès conglomératique, le conglomérat, et l’argilite interstratifiée de silt. Les modèles ont également révélé des hétérogénéités latérales marquées dans la distribution des faciès, en dépit de la faible distance entre les puits, ainsi que la présence de séquences sédimentaires caractéristiques de paléo-environnements fluviatiles dynamiques, actifs lors des phases géologiques antérieures.

Cette recherche illustre la pertinence croissante de l’intelligence artificielle dans les géosciences, en particulier pour pallier les lacunes de données coûteuses en exploration pétrolière et gazière. L’approche développée permet d’optimiser l’interprétation stratigraphique à partir des seules données diagraphiques, et pourrait être étendue à d’autres bassins sédimentaires marocains.

Les auteurs préconisent également l’intégration de ces modèles prédictifs aux données sismiques, en vue de générer des modèles 3D plus robustes et précis de l’architecture des réservoirs. Une telle synergie contribuerait à la réduction des coûts d’exploration et à l’amélioration du taux de succès des campagnes de forage, renforçant ainsi l’attractivité du Maroc dans le secteur des hydrocarbures, à l’heure où le Royaume ambitionne de sécuriser son approvisionnement énergétique et de réduire sa dépendance aux importations.

[IA](https://fr.hespress.com/tag/ia) [Maroc](https://fr.hespress.com/tag/maroc) [Recherche](https://fr.hespress.com/tag/recherche) [Sound Energy](https://fr.hespress.com/tag/sound-energy)

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