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L’intelligence artificielle pour identifier les minéraux

L’érosion arrache des grains de sable provenant des gisements de métaux et de minéraux et les étend sur des dizaines de kilomètres. Pour trouver les gisements, il faut donc récolter des échantillons de sable et identifier au microscope les millions de grains qui le composent. Un travail qui exige beaucoup de temps et de précision quand on sait que la taille des grains varie de un millimètre à plus petit que le diamètre d’un cheveu !  L’équipe de Paul Bédard, professeur au Département des sciences appliquées de l’Université du Québec à Chicoutimi, a mis au point un outil qui utilise l’intelligence artificielle et qui pourrait permettre de procéder à cette identification de façon automatisée.

En fournissant différents échantillons de sable à l’ordinateur, l’algorithme parvient à reconnaître chaque minéral.

En fournissant différents échantillons de sable à l’ordinateur, l’algorithme parvient à reconnaître chaque minéral selon une cinquantaine de critères. À partir d’une photo, il peut ensuite déterminer le pourcentage de plusieurs minéraux qui se trouvent dans l’échantillon et affiche un taux de succès de 90 %. Dans le domaine minier, cela représente un gain d’efficacité précieux, car on peut alors traiter les échantillons en quelques minutes plutôt qu’en une dizaine d’heures. La méthode doit encore être raffinée, mais la preuve de concept a tout de même été démontrée. La prochaine étape consiste donc à rendre la technologie plus fonctionnelle, afin qu’elle soit facilement utilisable par tous.

En parallèle, le professeur Bédard et son équipe ont aussi élaboré deux nouveaux outils pour identifier et quantifier les grains d’or. Ils ont d’abord créé un matériel de référence pour valider le processus de quantification des grains et s’assurer de la justesse des résultats. Ensuite, ils ont développé un processus fondé sur le spectre de la lumière réfléchie, qui permet d’identifier les grains d’or. Le projet s’est concrétisé en partenariat avec le ministère de l’Énergie et des Ressources naturelles du Québec et l’entreprise IOS Services Géoscientifiques.