2,68 grammes d’or par tonne de roche sur 32 mètres : c’est le résultat qui a attiré l’attention sur Minotaur, une nouvelle zone aurifère identifiée en 2026 au Canada avec l’aide de l’intelligence artificielle.
En février 2026, Equinox Gold a annoncé la découverte de cette zone sur son projet Valentine, à Terre-Neuve-et-Labrador. Le site se situe à environ 8 km de l’usine de traitement de Valentine, un élément important dans l’économie d’un futur projet minier. Plus une zone minéralisée est proche d’infrastructures existantes, plus les coûts de transport, de construction et d’exploitation peuvent être réduits.
Le point central n’est pas seulement la découverte. C’est la méthode. Equinox Gold a utilisé DORA, un logiciel d’intelligence artificielle développé par VRIFY, pour reclasser ses cibles d’exploration. L’outil a croisé des données géologiques, géochimiques, géophysiques et historiques afin d’identifier les secteurs les plus prometteurs.
L’IA ne trouve pas l’or seule, elle trie les signaux
Dans l’exploration aurifère, une « cible » désigne une zone où les géologues estiment qu’un gisement pourrait exister. Un « gisement » est une concentration naturelle de métal dans le sous-sol. Pour devenir une mine, ce gisement doit ensuite être assez riche, assez grand et exploitable à un coût acceptable.
L’intelligence artificielle intervient en amont. Elle ne remplace ni les géologues ni les foreuses. Elle analyse de très grands volumes de données pour repérer des corrélations. Par exemple : la présence de certaines roches, des anomalies chimiques dans les sols, des structures de failles ou d’anciens résultats de forages.
Dans le cas de Minotaur, DORA a servi à classer la « prospectivité » des zones. Ce terme désigne la probabilité qu’un secteur contienne une minéralisation intéressante. La « minéralisation » correspond à la présence de minéraux contenant de l’or dans la roche.
Les premiers forages ont ensuite confirmé l’intérêt de la cible : 2,68 g/t d’or sur 32 m. L’unité « g/t » signifie grammes par tonne. Elle indique la quantité d’or contenue dans une tonne de roche. Une teneur de 2,68 g/t signifie donc qu’une tonne de minerai contient en moyenne 2,68 grammes d’or sur l’intervalle mesuré. Cette donnée doit toujours être lue avec la longueur interceptée, ici 32 mètres, et avec la profondeur, la géologie et les coûts potentiels d’extraction.
Minotaur devient un test grandeur nature
Minotaur est désormais suivi sur environ 700 mètres de minéralisation. Cela ne signifie pas encore qu’une mine existe. Cela indique qu’un système aurifère se prolonge sur une distance significative et mérite de nouveaux forages.
Le forage consiste à prélever des carottes de roche en profondeur. Ces cylindres sont ensuite analysés en laboratoire pour mesurer leur teneur en or. C’est l’étape indispensable pour passer d’une hypothèse géologique à une estimation plus solide.
Equinox Gold prévoit d’autres forages pour définir la taille et le potentiel de la zone. C’est une étape longue. Une découverte doit encore être convertie en « ressources », puis éventuellement en « réserves ». Les ressources sont une estimation du métal présent dans le sous-sol. Les réserves correspondent à la partie jugée exploitable économiquement après des études techniques, environnementales et financières.
La promesse de l’IA est donc claire : réduire le temps perdu sur de mauvaises cibles et concentrer les budgets sur les zones les plus probables. Dans un secteur où chaque campagne de forage coûte cher, ce gain peut devenir stratégique.
Pourquoi les groupes miniers cherchent de nouvelles méthodes
La question se pose dans un contexte plus large. Les grandes découvertes d’or sont devenues plus rares. Beaucoup de régions faciles d’accès ont déjà été explorées. Les nouveaux projets se trouvent souvent plus loin, plus profond, ou dans des environnements géologiques complexes.
En 2026, plusieurs zones aurifères ont aussi attiré l’attention hors de Minotaur. Au Canada, des secteurs comme Rosa-Wabamisk et Triplet Zone ont livré des résultats de forage significatifs. Au Suriname, Antino Northeast a confirmé environ 1 200 mètres de continuité, tandis que Puma East a présenté 3,14 g/t sur 17,19 m. En France, le Limousin a également été remis en lumière avec des résultats très riches à Moulin de Cheni, à 16,54 g/t sur 24 m, et à Laurieras, à 16,48 g/t sur 7,50 m.
Ces chiffres illustrent une réalité : le sous-sol contient encore des surprises. Mais la transformation d’un bon résultat de forage en production d’or prend généralement plusieurs années. Il faut multiplier les sondages, modéliser le gisement, obtenir des autorisations, financer le projet et construire les infrastructures.
Ce que cela change pour les investisseurs en or
Pour un épargnant belge ou francophone qui achète de l’or physique, l’impact immédiat est limité. Une découverte comme Minotaur ne modifie pas le cours de l’or du jour au lendemain. Le prix de l’or dépend surtout des taux d’intérêt réels, du dollar, des banques centrales, de l’inflation, du risque géopolitique et de la demande d’investissement.
L’effet se situe plutôt à long terme. Si l’IA améliore nettement le taux de réussite de l’exploration, elle pourrait aider l’industrie à renouveler ses réserves. Cela pèserait sur l’équilibre futur entre l’offre minière et la demande mondiale.
Mais l’or reste un métal rare. Même avec de meilleurs logiciels, il faut trouver des gisements de qualité, dans des juridictions stables, avec une extraction rentable et acceptable sur le plan environnemental. L’IA peut orienter la recherche. Elle ne peut pas créer de l’or là où la géologie n’en a pas concentré.
Une révolution utile, pas une baguette magique
L’exemple de Minotaur montre que l’intelligence artificielle entre concrètement dans l’exploration aurifère. Elle croise des couches de données que les équipes humaines auraient plus de mal à hiérarchiser rapidement. Elle peut transformer une zone secondaire en cible prioritaire.
La limite reste tout aussi nette : seule la foreuse confirme. Puis seules les études économiques disent si l’or peut être extrait avec profit.
Pour le marché des métaux précieux, le message est donc nuancé. L’IA pourrait accélérer la découverte des prochaines mines. Elle ne garantit pas leur naissance. Entre une anomalie détectée par algorithme et un lingot produit, le chemin reste long, coûteux et incertain.
