DORA marque un tournant dans l’exploration minière en exploitant la puissance de modèles algorithmiques avancés pour analyser et interpréter des ensembles complexes de données d’exploration. En combinant des modèles transformeurs de vision à des classificateurs d’apprentissage automatique sophistiqués, nous produisons des cartes 3D probabilistes du sous-sol terrestre pour identifier les gisements minéraux potentiels.

Nos modèles sont entraînés à partir de vastes ensembles de données, incluant à la fois des sources géologiques publiques et des données exclusives de clients, garantissant une compréhension approfondie du contexte propre à chaque projet. La confidentialité de vos données est une priorité absolue : chaque modèle est ajusté à votre projet sans compromettre la sécurité de l’information.

Ce qui distingue DORA, c’est sa capacité à enrichir votre expertise géologique par des analyses objectives, impartiales et multi-dimensionnelles, améliorant la qualité des cibles proposées tout en réduisant les coûts et les risques liés au forage.

En résumé, DORA propose une approche d’exploration minière fondée sur les données, sécurisée et performante, permettant à votre équipe de prioriser les cibles d’exploration avec plus de confiance et un moindre impact environnemental.

Introduction au ciblage des forages

Gestion des données

Considérations sur la confidentialité

Comprendre les résultats

Comment ça fonctionne ?

DORA combine les capacités des architectures de vision par transformeurs (ViT) avec des techniques de classification d’apprentissage supervisé pour produire des représentations 3D probabilistes de la Terre. Le modèle de score de prospectivité (VPS) est entraîné à partir d’occurrences minérales existantes et d’un espace de données intégré. Chaque zone d’intérêt donne lieu à un modèle ajusté spécifiquement en fonction des données disponibles.

Quelle a été votre approche méthodologique ?

Nous adoptons une approche fondée sur l’objectivité : aucun retour humain ni biais subjectif n’est intégré dans l’apprentissage. Les modèles s’entraînent uniquement sur les motifs et corrélations présents dans les données, afin d’assurer des résultats fiables, impartiaux et scientifiquement valides.

Comment cela améliore-t-il les chances de découverte ?

Contrairement aux humains qui peuvent traiter 3 à 4 couches d'information simultanément, les modèles IA peuvent analyser des dizaines de dimensions en parallèle et retenir parfaitement les données précédentes. Cela permet non seulement de confirmer des cibles existantes, mais aussi d’en révéler de nouvelles qui auraient pu être négligées.

Est-ce réellement de l’IA ou simplement des mathématiques avancées ?

L’apprentissage automatique est un sous-domaine de l’intelligence artificielle. Les algorithmes actuels reposent sur des opérations mathématiques, et leur efficacité tient surtout aux progrès récents en puissance de calcul.

Quand devrais-je envisager l’utilisation de l’IA pour le ciblage ?

Dès maintenant, à toutes les étapes : exploration initiale, délimitation des ressources et gestion de mine. L’IA permet des économies substantielles, réduit le temps perdu, accélère les cycles de développement, tout en favorisant la durabilité et les bénéfices communautaires.

Pourquoi VRIFY s’est-elle lancée dans le ciblage par IA ?

Pour transformer l’approche de l’exploration minière, répondre aux enjeux d’accélération de projets et proposer des solutions technologiques innovantes. Nous croyons que l’avenir de l’exploration repose sur des modèles vivants, adaptables et basés sur les données.

Que dois-je fournir ?

Des exemples d’apprentissage (occurrences, résultats de forage, géochimie, etc.) ainsi que des données d’exploration pertinentes.

Quels types de données sont compatibles ?

La plupart des données d’exploration : géophysique (gravité, IP, magnétisme, EM, MT), modèles de terrain, cartographie, mesures structurales, géochimie, données en forage, etc.

Combien de données faut-il ?

Plus il y en a, mieux c’est. VRIFY évalue d’abord la qualité et le volume des données pour garantir la pertinence des résultats. Nos modèles peuvent aussi intégrer des données publiques pour pallier un manque de densité.

Comment intégrez-vous les données publiques ?

Nous enrichissons les modèles avec des bases publiques : études géologiques, bases de données minières, données institutionnelles et industrielles.

Et si les données sont limitées ou incomplètes ?

Nous utilisons des techniques d’interpolation et de codage avancées pour combler les lacunes et harmoniser différents formats (grilles, points 3D, etc.).

Combien de temps avant d’avoir les résultats ?

Après réception des données, il faut les valider, nettoyer et compiler (80 % du travail). Cette étape peut durer de quelques jours à quelques semaines. Ensuite, l’entraînement et la génération de prédictions ne prennent que quelques jours.

Peut-on recevoir de nouvelles prédictions en cas de mise à jour ?

Oui. Nos modèles sont conçus pour être mis à jour fréquemment. De nouveaux forages ou observations peuvent être intégrés rapidement pour produire des prédictions actualisées.

À quelle fréquence puis-je mettre à jour mon modèle ?

Aussi souvent que nécessaire pour soutenir l’évolution de votre programme d’exploration.

Comment garantissez-vous la confidentialité des données géologiques ?

VRIFY applique les normes les plus strictes en matière de sécurité et de confidentialité des données, y compris la conformité SOC2. Vos données sont protégées tout au long du cycle d’analyse.

Quel est le livrable final ?

Une grille de scores VPS, visualisable dans notre plateforme et exportable sous forme de nuage de points 3D pour utilisation dans d’autres logiciels géoscientifiques.

Quelle est la précision du modèle ?

La précision dépend de la qualité des données d’entrée. Une partie des données est conservée à des fins de validation croisée, ce qui permet de mesurer concrètement la performance du modèle.

Vos modèles sont-ils plus efficaces pour certains types de gisements ?

Nos modèles sont adaptés à tous les types, mais entraînés selon les spécificités de certains systèmes minéralisés. Par exemple, un modèle ciblant des pegmatites au lithium diffère de celui pour l’or encaissé dans des zones de cisaillement.

Comment obtenez-vous une prédiction 3D à partir de couches 2D ?

Nous intégrons les coordonnées X, Y et Z dans l’apprentissage, permettant à l’algorithme de prédire à la fois la probabilité de minéralisation et la profondeur d’occurrence.

Et si les prédictions sont erronées ?

Toute prédiction est probabiliste. Même un trou « sec » est utile : ces données négatives améliorent le modèle. Plus le modèle apprend, plus il devient précis.

Comment savoir si cela en vaut la peine ?

En exploitant objectivement toutes vos données, vous maximisez leur valeur et vos chances de succès.

Contactez votre représentant DORA ou écrivez à : support@VRIFY.com.