Centrale Lille Institut et Entalpic ensemble pour accélérer la découverte de nouveaux catalyseurs grâce à l’IA

Centrale Lille Institut, établissement public d’enseignement supérieur, et Entalpic, start-up de R&D en chimie et matériaux portée par l’intelligence artificielle, ont signé un partenariat autour de la plateforme de criblage haut débit Realcat dévolue au développement de catalyseurs. À travers cette collaboration de dix-huit mois baptisée Realtapic, les deux partenaires vont combiner leurs expertises dans les domaines de la chimie théorique et expérimentale, de la catalyse, de l’IA et du traitement de données pour accélérer le développement de nouveaux catalyseurs.

Leur ambition partagée est de développer une méthodologie permettant d’identifier très rapidement in silico le bon catalyseur pour une réaction donnée et d’en optimiser les conditions de fonctionnement. Proposée à termes aux industriels sous la forme d’une offre de services, elle contribuera à la mise au point d’innovations de rupture concourant à la décarbonation du secteur de la chimie. La catalyse se trouve en effet au cœur de la plupart des procédés chimiques industriels, de la synthèse de composés pharmaceutiques et de polymères à la production de matériaux pour le stockage et le transport d’énergie, en passant par le contrôle de la pollution environnementale.

De plusieurs années à quelques semaines pour découvrir de nouveaux procédés catalytiques

Traditionnellement, la recherche de nouvelles espèces catalytiques se fait par un système d’essais/erreurs très chronophage et ne permettant d’explorer qu’un éventail limité de possibilités. Avec le développement de l’expérimentation haut débit et de la robotisation proposés par des plateformes comme l’Equipex Realcat, hébergée depuis 2010 sur le site de Centrale Lille Institut, il est possible de démultiplier les expériences en parallèle ou en séquentiel (plusieurs centaines par campagne), réduisant à quelques semaines le temps de découverte ou d’optimisation de nouveaux procédés catalytiques – au lieu de plusieurs années en laboratoire traditionnel – tout en garantissant une excellente fiabilité et reproductibilité des résultats obtenus.

En parallèle, des progrès importants ont récemment été réalisés dans le domaine de la chimie théorique computationnelle. De vastes bases de données – souvent open source – de matériaux catalytiques ont ainsi été créées. Ces bases de données servent à entraîner des modèles algorithmiques élaborés afin de déterminer les matériaux pouvant servir de catalyseurs efficaces. Cependant, les données manquent de robustesse ; elles sont issues soit de simulations numériques, soit de la littérature scientifique sans qu’il y ait eu de vérification expérimentale, et en tout cas pas dans des conditions standardisées. C’est pourquoi, à la suite d’une rencontre entre Sébastien Paul, professeur à Centrale Lille et coordinateur de Realcat, et Mathieu Galtier, CEO d’Entalpic lors du Congrès Mondial de la Catalyse (ICC2024 à Lyon), les équipes de Realcat et d’Entalpic ont décidé de travailler ensemble.

Accélérer l’intégration des capacités d’IA pour traiter les volumes de données

La start-up Entalpic conçoit des modèles d’IA générative qui accélèrent la découverte de matériaux et l’identification d’alternatives aux processus polluants. Sa plateforme repose sur des grands modèles de langage (LLM), l’apprentissage actif (Active Learning), les réseaux neuronaux de graphes (GNN), et les GFlowNets, qui exploitent les jeux de données existants. Elle recherchait alors un partenaire pour mener les expérimentations requises pour tester et valider la performance de ses modèles, et a été séduite par la richesse des données et les capacités du criblage haut débit.

Côté Realcat, l’équipe travaille depuis plusieurs années sur l’optimisation par l’IA des résultats de sa plateforme de criblage haut débit. De premières pistes ont été explorées au travers d’une thèse et de collaborations avec des chercheurs en informatique et mathématiques (laboratoire Cristal, Inria, etc.).

Le partenariat entre Centrale Lille Institut et Entalpic, accélère l’intégration des capacités de l’IA pour traiter automatiquement les très importants volumes de données générées par les expériences à haut débit réalisées sur l’Equipex Realcat. Celui-ci va ainsi être augmentée avec les modèles d’IA d’Entalpic chargés de prédire les candidats catalyseurs les plus prometteurs à tester dans le but d’encore accélérer la sélection des plus efficaces pour une réaction donnée. Il est notamment prévu de combiner les calculs DFT assistés par l’IA, la synthèse à haut débit, des tests parallèles, la collecte et l’annotation automatisées de données et la modélisation prédictive.

Des tests sont en cours sur une réaction spécifique dans le cadre du projet Realtapic. S’ils sont concluants, les résultats donneront lieu à un Proof of Concept (POC) qui pourra être étendu à un nombre virtuellement illimité de transformations catalytiques. « Notre équipe s’intéresse de près depuis cinq ans à l’impact que peut avoir l’IA sur les expériences de criblage à haut débit. Ce partenariat avec Entalpic ouvre de nouvelles perspectives : en combinant l’expertise de spécialistes de la chimie, de la catalyse et du traitement de données, nous allons nous pencher sur le développement d’un algorithme capable de programmer nos robots automatiquement, mais aussi automatiser le traitement des larges volumes de données que génèrent nos expériences. Nous sommes très impatients de découvrir comment l’IA va doper notre plateforme déjà unique au monde puisque c’est la seule à couvrir à la fois la biocatalyse, la catalyse chimique (homogène et hétérogène) et les matériaux », a déclaré Sébastien Paul, coordinateur de Realcat, professeur à Centrale Lille et chercheur à l’UCCS.