François Tête (TotalEnergies) : « nous nous donnons les capacités d’arbitrage pour maîtriser les coûts en restant agiles »

Nous sommes toujours un groupe multi-énergies engagé dans la transition énergétique. Nous reposons aujourd’hui encore sur deux piliers : les hydrocarbures avec un focus particulier sur le gaz d’une part, l’électricité d’autre part. Depuis trois ans, nous avons clarifié notre stratégie Integrated Power. Nos actionnaires étaient habitués à la rentabilité du pétrole mais nous leur avons bien expliqué comment nous comptions garantir une croissance rentable avec la nouvelle stratégie.

En termes d’organisation, nous avons quatre branches métiers : l’exploration-production, raffinage-chimie, marketing-services (notamment les stations services mais pas que) et GRP (Gas Renewable Power). Cette dernière branche comprend Integrated Power, c’est à dire la totalité de la chaîne de valeur de l’électricité. Cette branche s’est bien structurée depuis notre dernière rencontre.

Il y a toujours une branche de services transverses (qui contient TotalEnergies Global Information Technology - TGITS) et la branche OneTech, qui regroupe les compétences techniques, scientifiques et d'ingénierie de la Compagnie.

Nous sommes toujours présents dans 120 pays avec un chiffre d’affaires de l’ordre de 200 milliards d’euros.

Nous avons aujourd’hui trois piliers. Tout d’abord le pilotage : c’est ma fonction, au niveau du groupe. Le rôle de la DSI groupe est de définir la stratégie, les standards d’architecture et les politiques régaliennes ainsi que de gérer la cybersécurité, établir les roadmaps avec les branches... Sans oublier de faire les grands arbitrages budgétaires.

Le deuxième pilier, c’est le delivery. C’est le rôle de TGITS. Rien de changé depuis notre dernière rencontre à ce niveau. TGITS mène les projets et assure le fonctionnement du produit fini.

Ce qui a un peu changé depuis trois ans, c’est le troisième pilier, Digital Line. Nous avons toujours la Digital Factory qui était chargée de réaliser des MVP (projets viables minimums) pour répondre aux besoins des sites. Nous étions à l’époque dans un modèle très bottom-up : les sites expriment des besoins, la Digital Factory sélectionne les besoins qui ont le plus de valeur et fait le MVP avec une promesse de déploiement. Derrière, nous avons changé l’organisation pour créer une Digital Line au sein de la branche OneTech à qui on a confié des grands programmes digitaux de transformation, donc plutôt dans une logique de top-down. Nous avons été très sélectifs sur les grands programmes digitaux que nous voulions traiter.

Par exemple, nous avons Digital Plant, notre usine digitale. Il y a aussi Digital for HSE (hygiène, sécurité, environnement, avec un très fort focus sécurité et environnement). Un troisième programme digital est dédié au segment Integrated Power. Une plateforme pétrolière pouvait presque fonctionner sans informatique mais ce n'est pas le cas de l'électricité. L'électricité est une activité intrinsèquement plus digitale, reposant sur des systèmes temps réel, une forte exploitation de la donnée et des capacités avancées d'optimisation. Nous avons notamment besoin de manipuler la donnée pour équilibrer les réseaux, optimiser les actifs et piloter les marchés de l'énergie. Les énergies renouvelables sont généralement non pilotables et intermittentes. Nous équilibrons en permanence production et consommation grâce à différents leviers de flexibilité (centrales à gaz, stockage par batteries). Le business est intrinsèquement digital.

On peut citer un quatrième programme autour des géosciences (la recherche d’hydrocarbures, en amont de l’extraction) mais on en reparlera sans doute plus tard. Nous y appliquons massivement de l’IA.

Voilà une très bonne question. Je vais d'abord préciser qu'on n'a jamais voulu aller uniquement dans le cloud. Nous avions annoncé vouloir mettre un peu plus de 50% de nos applications et de nos données dans le cloud. C’est aujourd’hui fait. Mais 50 % dans le Cloud, cela veut dire aussi 50% dans nos datacenters. Il ne faut pas l’oublier.

Nous avions aussi annoncé effectivement que les nouvelles applications seraient majoritairement dans le cloud. Nous avons réalisé cette transition qui était absolument nécessaire pour le digital. Tout notre digital, ou quasiment tout notre digital, a été construit sur des bases de cloud public.

Nous avons aussi beaucoup travaillé sur l’exposition de nos données. Auparavant, ça s'appelait la valorisation des données. De même, ce que l’on appelait machine learning s'appelle maintenant simplement de l’IA. Toute cette partie de notre SI repose sur des technologies de type cloud public. Les investissements réalisés sur le cloud public étaient donc absolument nécessaires pour ça. Ils nous ont permis de moderniser une partie de nos applications, d’exposer la data qui est dans les applications et de la rendre disponible pour tous nos produits, notamment nos algorithmes digitaux. Ce fondement technique reste évidemment d’actualité. Cela dit, évidemment, ce que je viens de dire s’applique pour les données qui ne sont pas très sensibles, puisque qui dit cloud public dit exposition à des aléas géopolitiques. Les données sensibles sont donc stockées dans nos propres datacenters.

Mais le cloud public nous permet d’accéder à des innovations au travers de partenariats. Rester on premise sur des infrastructures traditionnelles ne nous permet pas d’avoir accès à l'ensemble de ces technologies innovantes. La petite nouveauté de ces derniers mois, c’est que nous avons donc décidé de créer un cloud privé qui embarque une part des technologies innovantes des clouds publics. Pas tout car nous n’avons bien sûr pas l’ambition de faire le même service aussi riche que les hyperscalers. Le recours à ce cloud privé est notamment nécessaire pour les géosciences. Savoir où forer est évidemment extrêmement sensible puisque nos concurrents ne doivent pas le savoir. A l’inverse, une fois que l’on fore, tout le monde le voit, et les calculs d’optimisation peuvent être réalisés dans le cloud public.

Pour un acteur américain, le cloud public des hyperscalers installés aux Etats-Unis est un cloud souverain ! Pour un éditeur de logiciels américain, il y a à la fois une évidence et une absence de contrainte à déployer sur un cloud public d’un hyperscaler et donc à proposer des solutions d’abord en SaaS sur ces clouds. Mais ils ont compris depuis quelques années que les aléas géopolitiques faisaient que les Européens voulaient des clouds privés ou rééquilibrés avec du on premises. Donc ils sont en train de fournir des solutions qui sont adaptables à des clouds privés ou à des infrastructures on premises.

Je pense que l’idéal est cette combinaison de cloud public, de cloud privé, d’infrastructures classiques… Avec tout cela, nous allons avoir accès à de l’innovation en toute sécurité. Nous avons conçu notre cloud privé d’abord pour les géosciences mais nous allons bien évidemment pouvoir l’utiliser pour d’autres choses, à chaque fois que nous ne voudrons pas mettre les données dans le cloud public. Nous avions déjà un continuum hybride entre cloud public et datacenters classiques, nous avons juste ajouté un cloud privé au milieu.

Nous avons choisi du Red Hat OpenShift. La clé, actuellement, est la conteneurisation. Créer un cloud privé à base de conteneurs est le plus simple pour joindre les différents types d’infrastructures.

Alors évidemment, encore une fois, la gamme de services est assez limitée, mais il se trouve que la géoscience, si elle traite des énormes quantités de données, a besoin de beaucoup de puissance de calcul, mais utilise finalement une gamme technologique limitée.

Bien entendu, le cloud privé n’est pas exclusif. Nous traitons aussi des calculs en géosciences avec notre supercalculateur Pangea. Pangea IV a été mis en service en 2024 et il est un peu moins puissant que Pangea III mais peut déborder sur le cloud pour les calculs les moins sensibles, et il est plus économe en énergie. Nous construisons actuellement Pangea V avec Dell et Nvidia.

Le projet est bien lancé, je vous le confirme, mais il va durer plus de dix ans ! Comme toujours dans les projets informatiques, une difficulté réside dans notre taille.

Globalement, les instances SAP sont organisés par entité juridique. Quand on est présent dans 120 pays, cela fait beaucoup de filiales donc beaucoup de déploiements.

Nous avons actuellement des instances SAP construites par branche. Nous avons, depuis notre dernière rencontre, fait des choix structurants car la compagnie a beaucoup évolué depuis l’époque de construction de ces instances. Nous avons, en particulier, beaucoup transversalisé, par exemple avec la branche services ou OneTech. Nous construisons donc des « backbones » sur des fonctions comme la finance, les achats, la gestion des activités industrielles, les master datas… Ces programmes sont lancés. Finance, achat et master datas seront sur une instance S/4Hana (nous sommes à l’aube du pilote) mais, pour la gestion des activités industrielles, IFS a été jugé ergonomiquement plus intéressant que SAP par OneTech et les branches industrielles.

Les activités commerciales seront dans des systèmes déterminés par branche, en complément des backbones.

Nos systèmes ont une ancienneté de 25 ans. Ils avaient beaucoup vécu, avec beaucoup de spécifiques. Nous voulons, pour les nouveaux systèmes, rester au plus proche du standard SAP (approche « clean core ») car plus vous ajoutez de spécifiques, plus les évolutions sont compliquées et plus bénéficier des innovations proposées par l’éditeur est complexe. Pour l’instant, nous sommes assez content du très faible nombre de spécifiques mis dans notre modèle. Il faudra continuer de piloter avec rigueur lors du déploiement. Pour SAP, les pilotes vont bientôt démarrer. Pour IFS, nous sommes toujours dans la conception avec dix-huit mois de décalage par rapport à SAP. Les pilotes se feront en 2028 comme prévu.

Le projet a démarré il y a un peu plus de deux ans. Il en reste donc huit.

Nous avons fait un énorme travail sur la data qui va nous permettre d’exposer plus facilement celle-ci par rapport à nos systèmes antérieurs. Nous pourrons donc plus facilement ajouter une couche IA.

En effet, quand on est présent dans 120 pays, nous sommes soumis à 120 souverainetés qui sont des sujets traités par les états. Je n’utilise donc jamais ce terme. De plus, nous sommes basés en France mais n’utiliser que des solutions françaises entraînerait des délais de latence inacceptables dans d’autres pays.

Pour la maîtrise, la meilleure stratégie, c’est le multi-sourcing, la mise en concurrence. À partir du moment où vous mettez en concurrence, à partir du moment où vous le faites savoir, où vous montrez que vous êtes capable de faire une transition vers une autre solution si vous n’êtes pas content des négociations que vous avez faites avec un éditeur et que vous avez la taille de TotalEnergies, vous arrivez à maîtriser les hausses de coûts.

Sur le cloud, nous sommes en multisourcing avec Microsoft et Amazon. Nous sommes capables d’arbitrer entre les deux. De même, nous avons fait des calculs économiques qui nous ont démontré que nous avions intérêt à disposer d’un supercalculateur avec un débord dans le cloud plutôt que uniquement du on premise.

Sur le CRM, nous avons quitté Salesforce pour basculer sur Microsoft Dynamics.

Nous travaillons à un partenariat avec Mistral en nous dotant des capacités de calcul importantes pour faire de l’IA.

Donc, nous nous donnons les capacités d’arbitrage pour maîtriser les coûts en restant agiles.

En effet, nous faisions de l’IA avant que l’on appelle ça de l’IA…

Pour commencer, nous travaillons avec de l’IA pour de la maintenance préventive industrielle. Mais, en fait, nous pourrions dérouler tous les chapitres des programmes digitaux dont j’ai parlé tout à l’heure, de l’amélioration de la sécurité industrielle au support client en passant par la productivité individuelle des collaborateurs.

Pour prendre des exemples chez Integrated Power, il y a les choix d’emplacements et de conception des centrales éoliennes ou solaires. On modélise les vents, l’ensoleillement… en traitant la problématique d’équilibrage des réseaux comme, en bout de chaîne de valeur, la commercialisation.

Le partenariat avec Mistral va nous permettre de faire de l’IA générative sur toutes nos données sensibles.

Mais, il y a deux ans, nous avons déployé assez massivement Microsoft Copilot pour fournir des outils de productivité individuelle aux collaborateurs. Nous avons déployé l’IAG Copilot auprès de 30 000 collaborateurs. Nous avons mis en place un programme de formation au prompt à leur intention et nous sommes en train de programmer des formations pour l’étape suivante, l’agentique. 30 000 collaborateurs, cela correspond à ceux qui ont un usage professionnel véritable de l’informatique.

Il y a un sujet intrinsèquement lié à l’IA, c’est bien sûr celui des datas. Il n’y a pas d’IA sans data accessible. Nous avons donc fait un gros travail avec la Digital Factory pour rendre accessibles nos datas. Bien évidemment, des datas, nous en avons toujours eues. Mais, dans les anciennes architectures, les données étaient dans les applications et n'étaient pas vraiment accessibles pour être exploitables par de l’IA. Nous avons construit des plateformes datas par secteur. Nous avons, par exemple, choisi Cognite qui est un éditeur d’origine norvégienne, aujourd’hui basé aux Etats-Unis et qui est en cours de rachat par Schneider Electric. Au départ, c'était la plateforme de forage, elle deviendra la plateforme data de l'ensemble de l'exploration-production. Nous travaillons aussi avec Aspen Technology (AspenTech) qui va nous permettre d’accéder aux données qui sont dans nos systèmes industriels, notre OT.

Nous avons réalisé un énorme travail et un investissement correspondant. En 2021, nous avons fait le choix d’AWS et Microsoft, pas Google parce ce que nous voulons certes du multisourcing mais également rester concentrés en termes d’efforts. Et puis les hyperscalers sont des acteurs qui ont achètent beaucoup d’électricité et, pour nous, c’est donc aussi un secteur qui est client de notre branche GRP.

Oui, évidemment, cela pose un problème, déjà, économique. Chacune de ces IA est facturée ! Je préférerais évidemment ne pas acheter l’IA de tout le monde mais rendre la data disponible de manière transverse et concentrer nos efforts sur quelques modèles d’IA. C’est aussi le but des plateformes data transverses. Nous devons encore une fois arbitrer, y compris sur le plan économique, entre la rapidité d’utilisation d’un modèle d’IA vendu comme packagé dans la solution d’un éditeur versus la souplesse des solutions transverses.

Le premier est de continuer à accompagner la transformation de TotalEnergies en maintenant la continuité et la résilience du SI dans ce monde géopolitiquement compliqué. Quand on dit continuité et résilience avec géopolitique, il faut parler d’autonomie stratégique.

Pour le deuxième, je ne vais pas être très original. Il s’agit d’accélérer l’usage de la data et de passer l’IA à l'échelle.