Intelligence Artificielle pour une Nouvelle Chimie des Polymères H/F

Résumé du projet scientifique :
La conception de nouveaux polymères fonctionnels repose sur une exploration réussie du paysage structure-fonction. Dans ce contexte, les progrès de la chimie combinatoire des polymères et de l'apprentissage automatique offrent des opportunités intéressantes pour l'ingénierie de nouveaux matériaux polymères répondant à des cahiers de charge préétablis. L’exemple de la biologie montre que partant de monomères à la chimie simple, il est possible d’obtenir des macromolécules fonctionnelles avec des propriétés souhaitées. Tout comme les protéines, les polymères synthétiques possèdent d'innombrables combinaisons de monomères qui peuvent se traduire par des propriétés intéressantes.

Etant donné la grande diversité de monomères possibles, la complexité des matériaux polymères se manifeste par une explosion combinatoire ce qui rend inenvisageable une conception rationnelle lorsque le nombre de monomères différents dépasse quelques unités. Inspirés par les récents succès d'AlphaFold2 de DeepMind pour ce qui est de la prédiction de la structure de protéines à l'aide de méthodes d’apprentissage machine reposant sur plus de 170 000 structures connues de protéines, il est possible d’imaginer que la science des polymères connaitra un nouvel essor en combinant le méthodes d’Intelligence Artificielle et de fouille de données et la constitution de base de données expérimentale ou numérique.
Résumé du projet d'enseignement :
La thématique de recherche de cette chaire CNRS pourra être déclinée dans les différentes universités ciblées sur le territoire en fonction du lieu de recrutement. Le ou la lauréat·e pourrait en particulier contribuer à l’enseignement en synthèse et propriétés des polymères, modélisation, fouille de données, au niveau de la licence ou du master.
Stratégie de l'établissement :
L’intelligence artificielle (IA) est à la fois un champ de recherche et un accélérateur de la découverte scientifique dans de nombreux domaines à condition de favoriser le rapprochement avec les autres communautés scientifiques.

Le CNRS, en tant qu’organisme national et pluridisciplinaire prône l’interdisciplinarité qui est au cœur de ce projet. Il s’agit ici d’adapter les outils de l’IA pour la synthèse de polymères, domaine dans lequel peu d’équipes nationales ont atteint un niveau d’expertise. Ce choix est conforme aux orientations contenues dans le Contrat d’Objectifs et Performances 2019-2023 de l’organisme et recouvre aussi des thématiques que le PEPR exploratoire DIADEME cherche à développer et pour lequel, l’apport de savoir-faire de collègues ayant une expérience internationale serait très utile.
Stragtégie du Laboratoire :
Les quatre laboratoires ciblés (par ordre alphabétique : CP2M, ICS, IMP, LCPO) ont des équipes reconnues dans le domaine de la synthèse des polymères et de la modélisation de la matière molle. Pour chacun d'entre eux, renforcer sa contribution à la thématique portée par ce projet consolidera les effectifs sur cette thématique à ce jour limités et la visibilité de la France au plan international dans ce domaine.