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Y Gervaise V3 Conference AFTPVA 3 Juillet 2025.pdf
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- 3. Intelligence Artificielle (IA)? et CHIMIE ? Etat de l’art … Surprenantes Evolutions … Conférence I.A. & Prix Nobel de chimie 2024.
- 4. - Systemes Experts -Réseaux de neurones … - Algorithmes d’apprentissage automatique ... - I.A. Générative … - Objective-Driven AI(IA axée sur les objectifs ) avénement des Agents IA .. I.A. Intelligence Artificielle : D’Où vient – elle ? Où en est t- elle ? … Où va-t-elle ? Conférence
- 5. Qu’est ce queL’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’IA composée d’une grande quantité d’applications : Virtual Formulation Assistant COATINO® The COATINO® recommendation algorithms rely on both AI-based technology and machine learning principles. Conférence
- 6. EXPERTSCIENCE 1- I.A. Symbolique: les algorithmes à base de règles ( Systèmes Experts ) 2- I.A. Connexionniste : les algorithmes d’apprentissage avec réseau neurones 3- I.A. Générative ( GPT ) réseaux neurones avec variante Transformer 4- I.A Agentic systemes capables exécuter des taches de manière autonome L’I.A comprend 4 catégories : Conférence
- 7. EXPERTSCIENCE 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) 1- I.A. Symbolique : (les Systèmes Experts ) les algorithmes à base de règles
- 8. EXPERTSCIENCE Le Système ExpertMeta-Dendral énigmatique pour les chimistes …depuis longtemps dans les LABORATOIRES ! 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.
- 9. 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 2- I.A. Connexionniste : Machine Learning les algorithmes d’apprentissage avec réseau neurones
- 10. EXPERTSCIENCE L’I.A connexionniste lamachine apprend puis résout (Machine Learning ) ▪ Phase d’apprentissage nourrit l’algorithme de multiples (data) exemples caractéristiques ▪ Phase de prédiction ▪ Phase de test de la qualité réponse/ prédiction
- 11. EXPERTSCIENCE Du machine learningau 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 (Data) 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.
- 12. EXPERTSCIENCE Le deep learningau cœur d’une disruption pour les Laboratoires en Chimie 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
- 13. EXPERTSCIENCE Nouvelle approche &Performances de l’I.A : 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
- 14. L’Intelligence Artificielle (IA)transformera la formulation … 1 -L’IA permet d’analyser rapidement de grandes quantités de données issues de tests antérieurs pour recommander des additifs adaptés •- 2-Des assistants virtuels comme COATINO® propose les informations à jour : règlementation les additifs , fournir les fiches •-3-L’IA pourra simuler le comportement des mélanges d’additifs et en prédire leurs interactions, évitant ainsi de nombreux essais physiques •-4-Les modèles d’IA permettront d’atteindre plus rapidement les propriétés recherchées (durabilité, stabilité, coût, conformité réglementaire Conférence EXPERTSCIENCE
- 15. Conférence COATINO® : uneplateforme digitale d’aide à la formulation … des fonctionnalités intègrent déjà des outils d’IA ! EXPERTSCIENCE udo.goecke@evonik.com
- 16. HTE (High ThroughputEquipment) High-Throughput Expérimentation ( expérimentation à haut débit) HTE data analysis analyse des données issues d’expérimentations à haut débit I.A. permet l’exploitation grands ensembles de données générées par HTE d’en extraire des tendances, corrélations , résultats scientifiques pertinents. Conférence EXPERTSCIENCE
- 17. Le futur del'IA pour recommander des formulations de peintures ? 1)- L’utilisateur spécifie les propriétés recherchées : - résistance aux rayures, etc.. - compatibilité alimentaire, faible COV… - type de support , contraintes réglementaires 2)- L’IA analyse les besoins et interroge une vaste base de données contenant additifs , résines, pigments … 3)- L’IA génèrera les recommandations formulations et produits Conférence EXPERTSCIENCE
- 18. Comment l'IA améliorera-t-ellela précision de son assistance à la formulation ? 1- analyses et traitement vastes bases de données en temps réel > pour identifier les produits et combinaisons les plus adaptées à chaque demande 2- adaptation continue des algorithmes de recommandation (Machine Learning ) > Grace au ML l’IA apprend des résultats passés, ajuste ses recommandations et affine leur pertinence en fonction des retours utilisateurs et des nouvelles données experimentales 3- amélioration de la précision au fil du temps > La Machine apprend ! ( cf Yann le Cun prix Turing ) Conférence EXPERTSCIENCE
- 19. L’IA et performances; optimisation des modèles d’IA Les Ingredients…et le principe : EXPERTSCIENCE Jeux de données – Modèle – Fonction de de Coût ▪ Modèles Paramétriques : - arbre de décision - régression - réseau de neurones Conférence
- 20. Formulations et IA: données d’entrainement , apprentissage et exploitation Modèle de Machine Learning … Bases de données Apprentisage Entrainement du Modèle Exploitation du Modèle : prédiction formulation , solubilité , etc … EXPERTSCIENCE Conférence
- 21. Sens Traduction Texte Reseau de neurones Propriété Physico- chimique Structure Moleculaire Réseaude Neurones : IA et Prédiction Propriété Chimique Détournement analyse du langage naturel EXPERTSCIENCE @ Emmanuel Frenod See-D
- 22. IA et NouvellesApproches 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. 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 +++ cf Travaux de @Vincent TOGNETTI (université –Rouen )
- 24. 1- I.A. Générative= exploite des techniques d’IA pour générer du contenu ( textes , images , son et même code ) 2- 2000 Modèle de langue (LLM) concept clé est formulé = modèle capable de prédire le prochain mot dans une phrase = représentation vectorielle des mots avec cordonnées dans espace sémantique 3- 2022 arrivée de ChatGPT (GPT=Generative Pretained Transformer ) =Algorithme capable d’apprendre des représentations de mots contextualises = Modèles statistiques probabilistes qui déterminent l’agencement, la distribution des mots en s’appuyant sur des données massives ingérées lors de leur entrainement 3- I.A. Générative ( GPT ) réseaux neurones avec variante Transformer >> Bing GPT4 – Bibliographie -- solver d’equation Microsoft openAI , Anthropic Amazon , Google EXPERTSCIENCE
- 25. @Louis Naugès I.A. Générative: une offre plus performante et diversifiée
- 26. Yann LeCun –Meta AI : « Le futur de l’IA n’est pas dans LLM, mais dans l’IA guidée par les objectifs » il s’agit de systèmes capables de comprendre le monde à partir de données de capteurs. Ils doivent disposer d’une mémoire persistante, mais surtout être capables de planifier leurs actions afin de remplir un objectif. Enfin, ces systèmes doivent être contrôlables et sûrs par conception et non pas fine-tuning. Ces 4 contraintes devront être remplies par une architecture de type Objective-Driven AI. 4- I.A. AGENTIC ( Les AGENTS IA ) I.A. : innovation de rupture permanente … l’emergence d’un nouveau concept : Objective-Driven A.I. EXPERTSCIENCE
- 27. Qu’est ce queun AGENT AI ? Un agent d'intelligence artificielle (IA) désigne un système ou un programme capable d'exécuter des tâches de manière autonome Comment fonctionnent les agents d'intelligence artificielle ? la technologie d'agents utilise l'appel d'outils en arrière-plan pour obtenir des informations actualisées, optimiser les workflows et créer des sous-tâches de manière autonome afin d'atteindre des objectifs complexes.
- 28. Agents IA réflexesbasés sur un modèle : le robot aspirateur utilisent à la fois leur perception actuelle et leur mémoire pour maintenir un modèle interne du monde.
- 29. IA & Intensificationdes Procédés par Microfluidique… Laboratoire orchestré : synthèse, caractérisation , modélisation , bases de données et IA EXPERTSCIENCE
- 30. « La puissancedes Algorithmes de Machine – Learning ouvre une nouvelle ère pour le futur ! » Yvon Gervaise L’intelligence Artificielle : Une opportunité pour l’ Avenir ! une Collaboration …Entre les Métiers et les SPECIALISTES de l’IA Avènement du Formulateur augmenté ? EXPERTSCIENCE L’I.A Matrice du Futur ? Aussi pour la formulation des peintures et revêtements ?
- 31. EXPERTSCIENCE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ;révolution et CHALLENGE POUR L’industrie de la formulation DANS LES PROCHAINES ANNEES ? 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 )
- 32. EXPERTSCIENCE Merci ! Yvon Gervaisehttps://www.linkedin.com/in/yvon-gervaise-22a1b035/ https://twitter.com/expertscience https://tgacworkshop-paris.com/wp-content/themes/thegreenanalitycalchimstry/presentations/15-YVON%20Gervaise- EN1st%20Green%20Analytical%20.pdf Mail : expertscience.ygervaise@protonmail.com Web: http://www.expertscience.fr Tél : 06 60 67 91 50