L’hydrogène naturel, présent à l’état brut dans les profondeurs terrestres, suscite un engouement grandissant. Son extraction pourrait bien changer la donne. Mais comment identifier ces précieux gisements ? Loin des méthodes lourdes et coûteuses, Mantle8 innove avec un modèle d’intelligence artificielle (IA) qui lui a permis de lever récemment plus de 3 millions d’euros.
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Le principe repose sur l’analyse des données géologiques et géophysiques afin de déterminer les conditions optimales de production de l’hydrogène naturel. Une fois ces paramètres identifiés, un système de classification, probabiliste, permet de hiérarchiser les zones d’intérêt selon leur potentiel. Cette IA permettrait ainsi « de réduire la période d’exploration par deux, représentant des économies de millions d’euros », avance-t-on chez Mantle8.
Un pari sur l’efficacité et la rentabilité
L’hydrogène naturel présente un avantage majeur : son coût de production. Mantle8 ambitionne de le ramener à 0,80 €/kg, soit un tarif largement inférieur à celui de l’hydrogène vert obtenu par électrolyse, actuellement estimé à 8 €/kg, ou celui par vaporeformage du gaz naturel à 1 €/kg. Cette avancée pourrait bien rebattre les cartes dans la stratégie énergétique française et mondiale.
« Notre ADN de chercheurs et de géologues nous permet d’apporter une approche totalement inédite à l’exploration de l’hydrogène, explique Emmanuel Masini, fondateur et PDG de Mantle8. Nous visons une extraction plus rapide, plus précise et surtout plus rentable. » Mais aussi une approche plus durable puisque l’entreprise se refuse d’utiliser les méthodes de fracturation hydraulique ou de stimulation.
Un développement à l’échelle mondiale
Forte de son innovation, Mantle8 a attiré l’attention des investisseurs. Dès 2025, la startup a réalisé une levée de fonds d’amorçage de 3,4 millions d’euros, menée par Kiko Ventures et Breakthrough Energy Ventures Europe (BEV-E), accompagnés de business angels. Ces fonds permettront notamment de lancer un projet pilote en France (dans le Sud-Ouest) afin d’imager et de quantifier les ressources d’hydrogène blanc avec en ligne de mire l’identification de 10 millions de tonnes d’hydrogène naturel d’ici 2030.