Le machine learning ou le deep learning pour analyser des images, des vidéos, des textes ou des sons, on commence à connaître. Mais à quoi peuvent bien servir les techniques d’IA dans un laboratoire de chimie ? Qu’est-ce qu’un chimiste théorique peut bien faire d’un réseau de neurones ?

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Next a discuté avec François-Xavier Coudert, chercheur au CNRS qui a travaillé, par exemple, sur l’utilisation de l’IA pour trouver de nouveaux réseaux métallo-organiques, ces matériaux poreux dont la découverte a valu aux chimistes Susumu Kitagawa, Richard Robson et Omar M. Yaghi le prix Nobel en 2025.

>> Quel est le but de s’appuyer sur l’IA quand on fait des recherches en chimie ?

Une des idées est de trouver de meilleures molécules ou de meilleurs matériaux pour des applications choisies. Typiquement, on peut vouloir séparer le CO₂ des autres gaz en sortie de cheminée d’usines. On va aller creuser dans les matériaux connus qui n’ont jamais été testés pour cette application-là.

Jusqu’ici, les gens qui développaient des matériaux avaient une application en tête. Si ça marche, ils le publient et expliquent que ce matériau fait ce qu’ils veulent super bien, sinon, ils le mettent dans un tiroir et font un autre essai. L’idée, c’est que, dans les matériaux qui ont telle propriété pour laquelle ils sont connus, il y en a peut-être qui pourraient être très bien pour d’autres applications. Et ainsi d’aller chercher des matériaux connus mais qui n’auraient pas été complètement exploités. Mais comment le savoir ? On est face à des milliers de matériaux et de molécules. C’est aussi un peu l’idée du « repurposing » (réutilisation) des médicaments : si je trouve une molécule connue mais qu’elle a un autre effet, c’est toujours plus facile à déployer que de réinventer depuis rien une nouvelle molécule.

Aller au-delà de l’« intuition chimique »

>> Les techniques d’IA permettent de modéliser, sélectionner, générer plein de choses, dans quels buts les chimistes utilisent l’IA actuellement ?

Il y a beaucoup de champs scientifiques qui utilisent l’IA parce qu’ils ont de larges volumes de données qui étaient jusque-là inexploitées, c’est le paradigme du big data. En chimie, il y a la même motivation : à force, les laboratoires académiques comme ceux de R&D ont accumulé des données et ils veulent les valoriser.

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