Fleet Space, une startup australienne, a considérablement élargi l’échelle projetée d’un important gisement de lithium au Québec grâce à sa technologie satellitaire exclusive alimentée par l’IA. Cette découverte souligne une tendance croissante vers une exploration minérale plus rapide et plus efficace, pilotée par l’intelligence spatiale.
Le défi de la découverte des minéraux
L’exploration minière traditionnelle est notoirement lente et coûteuse. Pour 1 000 gisements potentiels identifiés, seuls trois environ s’avèrent commercialement viables, et prouver leur viabilité nécessite souvent des années de forage et d’analyse. Cela rend le lithium – un composant essentiel des batteries des véhicules électriques et du stockage d’énergie – particulièrement difficile à obtenir, malgré l’explosion de la demande.
L’approche de Fleet Space : l’IA en orbite
Fleet Space contourne bon nombre de ces obstacles en déployant une petite constellation de satellites équipés de capteurs avancés, notamment des détecteurs électromagnétiques et gravitationnels. Ces capteurs cartographient le sous-sol sans forage invasif. Les données brutes sont ensuite introduites dans la plateforme d’IA de Fleet Space, qui identifie les cibles de forage à haut potentiel dans les 48 heures. Cela réduit considérablement le temps de prise de décision, de quelques semaines avec les méthodes traditionnelles à quelques jours seulement.
Extension du projet Cisco et potentiel à l’échelle du district
Le projet actuel de Cisco, dans lequel Fleet Space a déployé sa technologie, estime désormais un rendement potentiel pouvant atteindre 329 millions de tonnes d’oxyde de lithium. Plus important encore, Fleet Space affirme que les gisements de lithium pourraient s’étendre bien au-delà des frontières actuelles de Cisco. La société suggère que la région au sens large possède un « potentiel à l’échelle du district », faisant allusion à d’autres découvertes importantes.
Cette percée met en évidence la façon dont l’IA et la technologie satellitaire remodèlent l’exploration minière, la rendant plus rapide, moins chère et plus susceptible de donner des résultats dans des domaines où les méthodes traditionnelles échouent. La capacité d’identifier rapidement les cibles de forage est cruciale sur un marché où la demande de lithium continue de dépasser l’offre.
Les implications de cette découverte s’étendent au-delà de Cisco lui-même, indiquant que des réserves de lithium inexploitées similaires pourraient être localisées dans d’autres formations géologiques avec la même approche basée sur l’IA. Ce changement pourrait accélérer la transition vers les véhicules électriques et le stockage des énergies renouvelables, à condition que la technologie évolue efficacement.
