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Avec une production mondiale de près de 380 millions de tonnes par an, les matériaux polymères jouent un rôle central dans les sociétés modernes. En effet, ils sont utilisés dans la fabrication d'innombrables produits de la vie quotidienne, ou comme composés plus sophistiqués en médecine, en diagnostic et en chimie fine.

Cependant, les contraintes économiques et sociétales nouvelles exigent une conception plus rationnelle et des méthodes alternatives de synthèse, de formulation et de mise en forme des polymères pour répondre aux besoins d'une plus grande durabilité et d'une gestion plus vertueuse de leur fin de vie, tout en maintenant des performances optimales en application.

Les matériaux polymères du futur seront l'un des piliers de l'économie circulaire. Le développement récent des méthodes à haut débit (HTP) et d'intelligence artificielle (IA) ouvre d'énormes possibilités pour relever ces défis. Alors que de telles méthodes émergent en chimie, elles n'ont pas encore été mises en œuvre en France dans le domaine de la Science des Polymères.

Ainsi, le projet de démonstrateur AMETHIST propose, comme preuve de concept, de marier tous ces domaines par l'utilisation combinée des méthodes HTP et IA pour traiter trois études de cas distinctes dans le domaine des polymères. Les questions abordées ont été choisies pour leur pertinence à répondre à des défis scientifiques et sociétaux urgents : matériaux plus performants, durables et issus de matières premières non critiques et non toxiques.

- Étude de cas 1 - Conception de matériaux polymères à dégradabilité programmable ;

- Étude de cas 2a et 2b - Matériaux organiques-inorganiques à base de polymères, nanocomposites, et composites hybrides ;

- Étude de cas 3 – Matériaux polymères biosourcés.

Dans chaque étude de cas, chaque type de matériau, la synthèse HTP et la méthode de caractérisation seront mises en œuvre à l'échelle moléculaire, macromoléculaire et des matériaux. Les données issues de l'analyse HTP seront utilisées pour alimenter des approches d'apprentissage automatique afin de déterminer la meilleure combinaison avec les multiples propriétés ciblées. Les matériaux optimisés conçus par l'IA seront fabriqués et évalués.

L'Unité BIA de par son expertise sur les biopolymères et notamment les polysaccharides, couvrira les recherches sur les matériaux polymères biosourcés (étude de cas 3).

• Acronyme du projet : AMETHIST
• Nom développé du projet : AI and high throughput methods guiding the design of polymeric materials (conception de matériaux polymères accélérée par des outils d’intelligence artificielle et des méthodes de préparation et caractérisation haut-débit)
• Date début- Date de fin de projet :  2022-2026
• Financement :  PIA 4- Programme et équipement de recherche prioritaire (PEPR DIADEM: « Dispositifs intégrés pour l’accélération du déploiement de matériaux émergents »)
• Budget global / Total des subventions pour BIA: 1.2 Meuros/400 keuros
• Partenaires impliqués : IMP INSA Lyon, LCPO Univ Bordeaux, BIA INRAE Nantes
• Coordination : Jean-François Gérard, IMP INSA Lyon
• Equipes BIA impliquées : NANO, BIBS, PVPP