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Conférence de Yvon Gervaise Forum Labo 2023 Paris 30/3/23 L'Intelligence Artificielle une opportunité pour les Laboratoires " la puissance des algorithmes de Machine Learning ouvre une nouvelle ère pour le Laboratoire du Futur "

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EXPERTSCIENCE
L’Intelligence Artificielle (I.A) ?
L’intelligence artificielle ( I.A.)
« c’est l’ensemble des techniques permettant à des machines d’accomplir des tâches et
de résoudre des problèmes normalement réservés aux humains et à certains animaux »
L’I.A comprend 2 catégories :
- I.A. Symbolique : les algorithmes à base
de règles ( Systèmes Experts )
- I.A. Connexionniste : les les algorithmes
d’apprentissage avec réseau neurones
EXPERTSCIENCE
L’I.A Symbolique : les Systèmes Expert …
Les systèmes Expert ( S.E) :
➢ Encapsulent les connaissances des experts
sous forme de règles ( si X alors Y)
➢Disposent d’un mécanisme d’inférence
➢ Utilisent ces connaissances pour résoudre des
problèmes et automatiser le traitement de
processus
➢ Ont évolué suivant différents modèles de
représentation
sémantique , graphe conceptuel , arbre de
décisions , langages informatique
(Exemples de S.E : prospector Mycin ,
Dendral)
EXPERTSCIENCE
Le Système Expert Meta-Dendral énigmatique
pour les chimistes …
Permet de identifier des constituants
chimiques d’un matériau à partir de son
spectre de masse et de RMN.
Utilise la règle : « si le spectre de la molécule
présente 2 pics X1 et X2 tél que X1-X2= M+28
…alors la Molécule contient un groupe cétone ».
Ce S.E est le premier algorithme qui modélise la
connaissance d’un expert chimiste analyste.
EXPERTSCIENCE
I.A connexionniste : Machine Learning
réseau de neurones artificiels …
✓L’I.A connexionniste imite l’architecture de base du cerveau
✓Les réseaux neurones artificiels peuvent recevoir et transmettre de l’information
▪ Neurone artificiel est une fonction mathématique qui mime le neurone biologique avec son
hardware
EXPERTSCIENCE
L’I.A connexionniste la machine apprend puis
résout
▪ Phase d’apprentissage nourrit l’algorithme de multiples exemples caractéristiques
▪ Phase de prédiction
▪ Phase de test de la qualité réponse/ prédiction

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  • 2. EXPERTSCIENCE L’Intelligence Artificielle (I.A) ? L’intelligence artificielle ( I.A.) « c’est l’ensemble des techniques permettant à des machines d’accomplir des tâches et de résoudre des problèmes normalement réservés aux humains et à certains animaux » L’I.A comprend 2 catégories : - I.A. Symbolique : les algorithmes à base de règles ( Systèmes Experts ) - I.A. Connexionniste : les les algorithmes d’apprentissage avec réseau neurones
  • 3. EXPERTSCIENCE L’I.A Symbolique : les Systèmes Expert … Les systèmes Expert ( S.E) : ➢ Encapsulent les connaissances des experts sous forme de règles ( si X alors Y) ➢Disposent d’un mécanisme d’inférence ➢ Utilisent ces connaissances pour résoudre des problèmes et automatiser le traitement de processus ➢ Ont évolué suivant différents modèles de représentation sémantique , graphe conceptuel , arbre de décisions , langages informatique (Exemples de S.E : prospector Mycin , Dendral)
  • 4. EXPERTSCIENCE Le Système Expert Meta-Dendral énigmatique pour les chimistes … Permet de identifier des constituants chimiques d’un matériau à partir de son spectre de masse et de RMN. Utilise la règle : « si le spectre de la molécule présente 2 pics X1 et X2 tél que X1-X2= M+28 …alors la Molécule contient un groupe cétone ». Ce S.E est le premier algorithme qui modélise la connaissance d’un expert chimiste analyste.
  • 5. EXPERTSCIENCE I.A connexionniste : Machine Learning réseau de neurones artificiels … ✓L’I.A connexionniste imite l’architecture de base du cerveau ✓Les réseaux neurones artificiels peuvent recevoir et transmettre de l’information ▪ Neurone artificiel est une fonction mathématique qui mime le neurone biologique avec son hardware
  • 6. EXPERTSCIENCE L’I.A connexionniste la machine apprend puis résout ▪ Phase d’apprentissage nourrit l’algorithme de multiples exemples caractéristiques ▪ Phase de prédiction ▪ Phase de test de la qualité réponse/ prédiction
  • 7. EXPERTSCIENCE Du machine learning au Deep learning grâce au réseau neurones profonds multicouches ▪ Aptitudes à la résolution problèmes complexes « Deep learning » Yann Le Cun ▪ Exigences de : • Capacités de calcul (processeurs graphiques) • Disponibilité de grandes quantités de données pour entraînement de l’algorithme ▪ Optimisation réseau neurone ( poids synaptiques , seuils d’activation … rétropropagation de gradient) La machine découvre elle même les caractéristiques et est ensuite apte à capturer la relation entre entrée et sortie.
  • 8. EXPERTSCIENCE Le deep learning au cœur d’une disruption en biochimie et biologie moléculaire et structurale o Le problème : Impossible de lire dans une séquence d’acides aminés la structure 3D après repliement d’une protéine o La solution : AlphaFold algorithme de Deep Learning remporte en 2021 avec succès le CASP ( Critical Assessment Proteins structure Prediction ) avec GDT ( Global Distant Test ) > 92
  • 9. EXPERTSCIENCE Contribution de l’I.A à l’avancement des connaissances : la révolution AlphaFold Google Deep-Mind en partenariat avec EMBL ( Laboratoire Européen de Biologie Moléculaire ) a mis au point AlphaFold De juillet 2021 à juillet 2022 la base de données AlphaFold de structures 3D de protéines a été multipliée par X 200 DeepMind and EMBL release the most complete database of predicted 3D structures of human proteins
  • 10. EXPERTSCIENCE Contribution de l’I.A à l’avancement des connaissances : la révolution AlphaFold La connaissance acquise de la structure dans l’espace de ces molécules que sont les protéines renseigne sur leur fonction dans les organismes vivants ° Ce résultat s’apprécie comme approche combinée associant : - les données d’entrainement : un corpus de données issus du séquençage des acides aminés et et de quelques structures 3D établies par les techniques de Cristallographie X et Cryo-microscopie électronique - la capacité de l’IA ( AlphaFold ) : à décrypter le lien unissant structure primaire / tertiaire
  • 11. EXPERTSCIENCE Le défi l’intelligence Artificielle (I.A) ? ... Son intégration en tant que solution pour optimiser le fonctionnement d’un nombre croissant de processus industriels et R&D Les technologies I.A vont s’installer de manière discrète dans les interstices où elles créent réellement de la valeur courbe de Gartner ( hype cycle )
  • 12. EXPERTSCIENCE Penser le Laboratoire du futur et usine du futur … …c’est prendre la mesure de cette mutation induite par l’I.A ➢ La Mission du GT #LaboratoireduFutur de la Société des Experts Chimistes de France ▪ vous éclairer sur les arcanes de l’I.A ▪ vous sensibiliser à l’importance de l’exploitation et manipulation des données ▪ vous rendre compte de la conception et de l’utilité d’un éventail d’application de l’I.A
  • 13. Machine –Learning : L’apprentissage automatique en bref… EXPERTSCIENCE Jeux de données – Modèle – Fonction de de Coût ▪ Modèles Paramétriques : - arbre de décision - régression - réseau de neurones
  • 15. Sens Traduction Texte Reseau de neurones Viscosité Propriété Structure Moleculaire IA et Prédiction Propriété Chimique Detournement analyse du langage naturel EXPERTSCIENCE @ Emmanuel Frenod See-D
  • 16. Chimie , Biochimie et Intelligence Artificielle ? EXPERTSCIENCE 1- La Chimie et la Biochimie sont des disciplines scientifiques qui étudient : la composition , la structure , les propriétés des matériaux ainsi que les réactions chimiques qui ont lieu entre eux 2- Il existe différents types de données couramment utilisées en chimie , biochimie 3- L’IA avec les méthodes de ML ( Machine – Learning ) permet de nouvelles exploration de ces données pour les valoriser >>> L’Intelligence Artificielle (IA) peut être utilisée pour : -> Classer des molécules -> Prédire Propriétés Physiques , Biochimiques - > Découvrir nouvelles Molécules , Matériaux
  • 17. Application IA en Biochimie … … Clé du Fonctionnement de Alpha Fold EXPERTSCIENCE Protéine Réseau Neurones Données GDT SCORE Structure 3D @fxcoudert E.N.S. Valorisation et exploitation des données
  • 18. Chimie et IA : données d’entrainement , apprentissage et exploitation Modèle de Machine Learning … Bases de données chimiques Apprentisage Entrainement du Modèle Exploitation du Modèle : prédiction solubilité ,enthalpie etc … EXPERTSCIENCE
  • 19. Chimie & IA (ML apprentissage supervisé) … Performances dans la prédiction des relations structures/ propriétés … 3 possibilités : - Expérience - Chimie Théorique - Machine Learning La 3ème voie si vous avez assez des données pour entrainer un Modèle accélère la prédiction structure / propriété Performances = Semaines / Heures/+ Secondes EXPERTSCIENCE
  • 20. IA & Intensification des Procédés par Microfluidique… Laboratoire orchestré : synthèse, caractérisation , modélisation , bases de données et IA EXPERTSCIENCE
  • 21. Chimie : Nouveaux matériaux conception par l’IA le projet PEPR DIADEM) ( Dispositifs Intégrés pour l’accélération du déploiement de matériaux émergents ) ➢ Objectif du projet : accélérer la découverte de matériaux en respectant le tryptique temps/ complexité / contraintes Synthèse , caractérisation, modélisation , IA ,bases de données - USA: Materials Genome Initiative - SUISSE EPFL : Marvel - Allemagne : Fairmat GDR IAMAT : Intelligence Artificielle pour la science des Matériaux EXPERTSCIENCE
  • 22. IA et Nouvelles Approches Méthodologiques pour la maitrise du Risque Chimique : méthodes alternatives QSAR / QSPR ) usages reseaux de Neurones , IA Machine Learning supervisé et non supervisé Usage reseaux de Neurones , IA Machine Learning @Guillaume Fayet INERIS EXPERTSCIENCE
  • 23. IDENTIFICATION des Contaminants … des milliers d’entités ! de la boucle humaine … à l’application de IA & Machine Learning > REX de l’ INERIS @Guillaume Fayet INERIS EXPERTSCIENCE
  • 24. APPROCHE IA et Analyse HRMS des Contaminants … … construction d’un MODELE à partir identification caracteristiques particulières dans les spectres GAINS : +> base de données étendue +> travail + exhaustif & + rapide EXPERTSCIENCE @Guillaume Fayet INERIS
  • 25. « La puissance des Algorithmes de Machine – Learning ouvre une nouvelle ère pour le laboratoire du futur ! » Yvon Gervaise L’intelligence Artificielle : Une opportunité pour les LABORATOIRES ! une Collaboration … Entre les CHIMISTES et les SPECIALISTES de l’IA EXPERTSCIENCE
  • 26. Chimie , Biochimie et Intelligence Artificielle (IA) … #LaboratoireduFutur #2 Pour aller plus loin .. les Replay vidéos de l’intégralités des #conférences de 2 colloques récents > https://webtv.insa-rouen.fr/videos/laboratoire-du-futur-2-le-defi-de-lintelligence-artificielle/ https://www.mediachimie.org/ressource/chimie-et-intelligence-artificielle-colloque- f%C3%A9vrier-2023 EXPERTSCIENCE
  • 27. EXPERTSCIENCE Merci ! Yvon Gervaise https://www.linkedin.com/in/yvon-gervaise-22a1b035/ https://twitter.com/expertscience Mail : expertscience.ygervaise@protonmail.com Web: http://www.expertscience.fr Tél : 06 60 67 91 50