Transformer la production de l’ammoniac ou booster la production d’hydrogène vert. Les objectifs d’Entalpic, toute nouvelle start-up parisienne lancée en septembre avec une première levée de fonds de 8,5 millions d’euros, passent par la découverte de nouveaux matériaux grâce à l’intelligence artificielle.
Ce pan de la recherche se développe avec des start-up comme Osium AI et Altrove pour la France et d’autres comme Kebotix aux États-Unis et Orbital Materials en Angleterre. Améliorer un procédé existant, comme celui de l’ammoniac, ou optimiser un procéder émergent, comme celui de l’hydrogène vert, en découvrant un nouveau matériau peut considérablement profiter aux industriels et à l’environnement.
Avoir un effet positif sur l’environnement
Avec son équipe de 10 personnes d'ici au début de l’année prochaine, Entalpic se concentre sur la découverte de nouveaux catalyseurs pour des réactions spécifiques. «Les catalyseurs sont ces matériaux utilisés dans les réacteurs pour accélérer la réaction chimique», explique à L’Usine Nouvelle Mathieu Galtier, qui a cofondé Entalpic après être passé par la pépite de l'IA pour la découverte de nouveaux médicaments Owkin. Le but : avoir une réaction plus efficace et moins gourmande en énergie.
«Par exemple, dans l’hydrogène la découverte d’un meilleur catalyseur peut contribuer à baisser le coût de production pour aider les industriels à être compétitifs», souligne-t-il. Pour l’optimisation des procédés émergents, Entalpic explore aussi la piste des batteries. Et, pour l’amélioration des procédés existants, son focus est sur l’ammoniac puisque ce procédé de production n’a pas évolué depuis des années. Pourtant «cette industrie émet 1% du CO2 mondial, donc une petite amélioration peut entraîner un impact positif conséquent sur l’environnement», explique le directeur général.
Trois briques d'IA
Entalpic développe une plateforme pour automatiser le cycle de découverte de nouveaux catalyseurs, de l’hypothèse jusqu’au test, qui repose sur trois briques. La première est un modèle prédictif entraîné sur des données en partie publiques qui prédit l'efficacité d'un catalyseur. La seconde est une couche d’IA générative afin d’obtenir les molécules et les opérations de synthèse.
À ce niveau, une partie de la communauté utilise des algorithmes de diffusion. Ces derniers sont entraînés sur des bases de données qui reflètent les lois de la physique, qu'ils doivent donc déterminer et apprendre par eux-mêmes. Cela peut les amener à proposer des molécules non adaptées ou non valables chimiquement. Pour se différencier, Entalpic utilise une architecture GFlowNet qui leur permet d’intégrer dès le départ les lois de la physique. Cette dernière est au cœur des recherches des cofondateurs Victor Schmidt et Alexandre Duval qui travaillaient à l’institut québécois Mila sur des sujets relatifs au machine learning et au climat.
Enfin, des tests avec des logiciels de simulation quantique sont réalisés pour savoir comment se passe la réaction. «Souvent les candidats que notre IA découvre ne fonctionnent pas, les informations sont récupérées et annotées avant d’être mises dans la base de donnée initiale pour entraîner à nouveau le modèle prédictif», explique Mathieu Galtier.
L’importance des partenaires industriels
Le cofondateur estime qu’il faut actuellement «un cycle d’un an pour trouver une nouvelle molécule in silico.» Entalpic travaille sur la plateforme pour améliorer sa fluidité et sa rapidité d’exécution. «Les phases de synthèse de la production et de passage à l’échelle sont clé, détaille le cofondateur. Il faut donc réussir à intégrer les contraintes de production dans l’algorithme de génération.» Une tâche chronophage. Pour l’aider, les partenariats avec les industriels sont clés puisqu’ils pourront lui expliquer leurs méthodes de production et de synthèse afin de les intégrer dans les paramètres de la plateforme. La start-up pense séduire ces industriels avec ses connaissances dans l’IA. Elle a déjà entamé un long travail de démarchage et espère annoncer d'ici à la fin de l’année ou début de l’année prochaine de premiers partenariats.
«Nous n’avons pas vocation à devenir une entreprise de SaaS [logiciel as a service, Ndlr], ajoute le cofondateur. La plateforme que nous développons est complexe et nous ne pensons pas que des clients pourront l’utiliser aussi bien que nous.» Entalpic se positionne sur la propriété intellectuelle. Son objectif est de valoriser ses découvertes via les brevets et les licences sur ses matériaux. Pour les cofondateurs – Mathieu Galtier, Victor Schmidt et Alexandre Duval – cette aventure est l’occasion de faire converger leurs connaissances dans l’IA et leur appétence pour les sujets environnementaux. Un besoin devenu vital avec l'arrivée de la quarantaine pour Mathieu Galtier.
