Marché de l'IA en Oil & Gas : une projection à 25 Md$ ne dit rien de qui en captera la valeur

Selon Precedence Research, cité par Startus Insights dans son panorama de janvier 2026 des dix startups qui font l'IA appliquée à l'oil & gas, le marché mondial des logiciels d'intelligence artificielle pour l'amont pétrolier et gazier pèse 7,64 milliards de dollars en 2026. La même source le projette à 25,24 milliards de dollars en 2034, soit un taux de croissance annuel composé de 14,2% sur huit ans — une trajectoire qui, si elle se réalise, multiplierait la taille du marché par plus de trois.

Ce type de chiffre circule beaucoup dans la presse spécialisée et les decks d'investisseurs, et il mérite d'être pris au sérieux : la demande pour l'optimisation de forage assistée par apprentissage automatique, la maintenance prédictive sur infrastructures critiques ou l'analyse sismique augmentée est réelle et documentée par la diversité même des dix acteurs recensés. Mais une projection de CAGR répond à une seule question — combien de dollars vont transiter par ce marché — et reste totalement muette sur une seconde question, économiquement bien plus déterminante : qui, au sein de la chaîne de valeur, captera cette croissance sous forme de marge plutôt que de simple chiffre d'affaires refacturé.

C'est là qu'intervient un arbitrage économique classique, le 'build vs. buy'. Tant qu'une capacité logicielle reste périphérique à l'activité principale d'une compagnie pétrolière, l'achat externe à un éditeur spécialisé est rationnel : le coût de transaction et de duplication d'expertise dépasse le bénéfice d'internaliser. Mais dès qu'une brique IA devient stratégique — c'est-à-dire dès qu'elle affecte directement le coût marginal d'extraction ou la fiabilité d'un actif critique — la théorie de la firme (Coase, Williamson) prédit une bascule vers l'intégration verticale : la compagnie internalise, réduisant le fournisseur externe à un simple sous-traitant de capacité de calcul, sans pouvoir de fixation des prix.

Les majors du secteur ont historiquement suivi ce schéma pour d'autres briques technologiques critiques — modélisation de réservoir, simulation sismique propriétaire — bâties en interne ou rachetées dès qu'elles se sont avérées différenciantes. Rien n'indique que l'IA échappera à cette dynamique : au contraire, la nature cumulative des données propriétaires de subsurface et d'exploitation, difficilement réplicables par un éditeur tiers sans accès à ces mêmes données, favorise structurellement l'intégration verticale plutôt que l'émergence d'éditeurs indépendants dominants.

Pour les dix startups recensées par Startus Insights, la stratégie rationnelle n'est donc pas de maximiser la part de marché captée, mais la vitesse d'acquisition — être rachetée avant que la major cliente ne décide d'internaliser la capacité en interne. C'est un schéma bien documenté dans d'autres secteurs à cycle d'intégration verticale rapide (semi-conducteurs, cloud d'entreprise) : la fenêtre de rente pour l'éditeur indépendant est étroite et se referme avec la maturité technologique du client, pas avec la taille du marché adressable.

Pour un investisseur ou un dirigeant industriel, la conséquence pratique est de ne jamais lire une projection de CAGR comme un signal d'opportunité en soi. La question à poser est : qui, dans cette chaîne, a le moins d'incitation et le moins de capacité à internaliser ? Généralement, ce sont les briques les plus génériques et les moins couplées aux données propriétaires — traitement du langage pour la conformité réglementaire, outils de formation, gestion documentaire — qui conservent le potentiel de rente pour un éditeur externe, à l'inverse de l'optimisation de forage ou de l'analyse sismique, cœur de la propriété intellectuelle des majors.

Le chiffre de 25,24 milliards de dollars en 2034 sera probablement atteint, ou approché. La vraie question stratégique pour Cardan-AI et ses clients du secteur énergie n'est pas de parier sur la taille du marché, mais de cartographier dès aujourd'hui quelles briques logicielles resteront achetées à l'extérieur dans huit ans — et lesquelles auront déjà été internalisées.