septembre 11, 2024
Europe
La startup parisienne décarbonisant la chimie industrielle grâce à l’IA
L’intelligence artificielle transforme les industries à un rythme sans précédent — découverte de médicaments assistée par IA, détection de fraudes, contrôle qualité, commerce personnalisé, véhicules autonomes, réseaux intelligents, la liste est longue. Mais ces dernières années, nous avons vu l’émergence de l’IA appliquée à un nouveau domaine très prometteur : la découverte de nouveaux matériaux. Cela a attiré certains des meilleurs chercheurs du monde avec de nouveaux projets et publications, comme Google DeepMind qui a prédit 2,2 millions de nouveaux matériaux par exemple.
Les grandes entreprises de divers secteurs commencent également à prendre note.À l’instar du succès de l’IA dans la conception de médicaments, l’accélération de la découverte de nouveaux matériaux aux propriétés adaptées (par exemple, résistance améliorée, conductivité, résistance thermique ou biocompatibilité) ouvre la porte à un monde d’innovations et de possibilités — dans les domaines de l’énergie, de la capture du carbone, de l’électronique et de l’industrie chimique.
C’est ce qui nous a conduits à notre dernier investissement dans Entalpic — co-dirigeant sa levée de fonds pousse de 8,5M€ aux côtés de Breega et Felicis. Cette startup est à la pointe de la technologie d’IA générative pour l’industrie chimique avec pour mission de décarboniser le secteur. Elle a été fondée en 2024 par des chercheurs de Mila, le principal laboratoire de machine learning dédié à l’action climatique, ainsi qu’un ancien employé d’Owkin — un leader de l’IA pour la découverte de médicaments et une société du portefeuille Cathay Innovation que nous soutenons depuis 2018.
En mélangeant recherche ouverte et propriétaire, l’entreprise construit une plateforme d’IA avancée qui conçoit des catalyseurs (substances qui augmentent la vitesse d’une réaction chimique) afin d’optimiser les processus chimiques dans des domaines tels que le stockage d’énergie, la production d’engrais et le contrôle de la pollution.
Voici pourquoi nous croyons qu’Entalpic est prête à transformer l’industrie chimique.
PREMIER POINT, LE MARCHÉ — LA CRISTALLOGRAPHIE RENCONTRE L’IA
La cristallographie est la pierre angulaire de la conception de matériaux, du développement de médicaments et des technologies de pointe. En étudiant les arrangements atomiques des matériaux, les scientifiques ont pu découvrir des propriétés essentielles telles que la résistance, la conductivité électrique et la réactivité chimique.
Cependant, le chemin traditionnel vers la découverte de nouvelles structures cristallines est loin d’être simple. Il repose sur une approche longue et fastidieuse par essais et erreurs — ajustant des cristaux connus ou expérimentant de nouvelles combinaisons d’éléments — ce qui prend souvent des mois d’efforts pour obtenir des résultats limités. Le domaine s’appuie largement sur des méthodes basées sur la physique telles que la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) pour prédire les propriétés des matériaux. Bien que la DFT soit efficace, elle est également coûteuse en ressources, exigeant une puissance de calcul et un temps considérables.
Mais avec l’avènement de l’IA, en particulier de l’apprentissage automatique, le marché de la cristallographie connaît un changement de paradigme. L’année dernière, nous avons vu une explosion de publications de Google, Meta et Microsoft mettant en avant l’utilisation de l’IA pour des avancées en cristallographie.
Une avancée remarquable est l’application des réseaux de neurones graphiques (GNN) combinés à la théorie quantique pour la génération de nouvelles structures cristallines. L’approche traditionnelle partait généralement de structures connues et avançait. Dans ce nouveau paradigme guidé par l’IA, le processus est inversé : il commence par les propriétés matérielles souhaitées et travaille à rebours pour identifier des candidats potentiels. Ces candidats sont ensuite soumis à une validation rigoureuse via la DFT avant de passer à la synthèse et aux tests en laboratoire.
De plus, un nouveau domaine s’ouvre avec l’application des modèles de langage de grande taille (LLM) au processus de synthèse, aidant les chercheurs à découvrir de nouvelles recettes pour la synthèse de matériaux. En intégrant l’IA à chaque étape de la cristallographie — de la génération de structures à la synthèse finale — cette approche promet de débloquer une innovation sans précédent, rendant la découverte de matériaux plus rapide, plus efficace et plus adaptée aux besoins spécifiques.
Dans l’ensemble, la transition vers une cristallographie guidée par l’IA accélère non seulement le rythme des découvertes, mais étend également les possibilités d’innovation dans la science des matériaux — ouvrant de nouvelles perspectives dans la conception de matériaux, le développement de médicaments et au-delà.
RENCONTREZ ENTALPIC — APPORTER L’IA GÉNÉRATIVE À LA CHIMIE INDUSTRIELLE
Entalpic est en train de construire le modèle fondamental d’IA générative spécifiquement conçu pour la découverte de matériaux en cristallographie et dans la grande industrie chimique à forte intensité carbone.
En s’appuyant sur les dernières avancées technologiques en IA, y compris les LLM, l’apprentissage actif et les réseaux de neurones graphiques, sa plateforme génère et évalue de nouveaux matériaux et molécules pour remplacer les processus chimiques industriels obsolètes. Elle formule et teste des hypothèses chimiques via des expériences automatisées, enrichissant la base de connaissances avec des données exploitables — tout cela à la vitesse de l’IA.
Les points forts :
• Une grande opportunité de marché — avec un premier focus sur la chimie industrielle. En commençant par les catalyseurs pour la production d’ammoniac (essentiels pour les engrais), Entalpic s’attaque à un marché à fort impact de 100 milliards de dollars, opérant sur un processus centenaire unique responsable de plus de 1 % des émissions mondiales de CO2. De plus, toutes les industries à forte intensité carbone dépendent de catalyseurs avec le potentiel d’améliorer l’efficacité, de réduire les coûts et de permettre des processus innovants pour relever les défis environnementaux mondiaux.
o Exemples : Produits chimiques (polymères, engrais, produits chimiques spécialisés), pharma (découverte et développement de médicaments); électronique (semi-conducteurs), automobile (réduction des émissions de polluants nocifs des véhicules), énergie (cleantech, hydrogène, capture de carbone, etc.).
• Le modèle commercial — recherche ouverte et propriétaire renforçant un avantage en matière de données. Cela inclut des ensembles de données sur les catalyseurs provenant de diverses sources, comme les simulations quantiques numériques et les expériences en laboratoire physique, ainsi que la littérature académique et les brevets. Ces ensembles de données alimentent non seulement le modèle génératif, mais l’approche favorise une plus grande collaboration dans l’industrie sur des initiatives comme la production d’hydrogène vert tout en faisant progresser les développements internes avec des clients industriels.
• Les fondateurs — la méthodologie Owkin combinée à une expertise profonde en IA et en science des matériaux. Mathieu Galtier (PDG) a été un des premiers employés d’Owkin, la startup valorisée à un milliard de dollars appliquant l’IA à la découverte de médicaments. En tant que Chief Data & Platform officer, il a développé le réseau de partenariats de données de l’entreprise avec des leaders industriels — établissant des partenariats stratégiques qui ont permis d’accéder à des ensembles de données propriétaires et à des opportunités ayant conduit au co-développement de nouvelles applications thérapeutiques basées sur l’IA dans divers domaines de maladies. Victor Schmidt (CTO) et Alexandre Duval (CSO) viennent du laboratoire de recherche en IA Mila (fondé par Yoshua Bengio), où ils ont rédigé une série d’articles sur les modèles prédictifs et génératifs pour les matériaux et ont proposé plusieurs améliorations architecturales agnostiques au modèle pour la modélisation des catalyseurs.
En combinant ces deux domaines d’expertise, Entalpic est en mesure de devenir un leader de l’IA générative pour la découverte de matériaux et un partenaire de confiance pour les principaux universitaires et entreprises dans le co-développement de nouveaux matériaux répondant à des problématiques critiques — accélérant l’adoption des pratiques industrielles et la décarbonisation des processus.
LA FRENCHTECH IA POUR UN AVENIR DURABLE
L’histoire d’Entalpic est une histoire qui s’aligne étroitement à nos valeurs chez Cathay Innovation : nous sommes un fonds de capital-risque français avec une plateforme mondiale couvrant l’Europe, les États-Unis et l’Asie. Nous soutenons fermement la révolution de l’IA en France et avons dédié des ressources pour appuyer les startups et entrepreneurs qui la font avancer. Nous croyons fermement à la collaboration industrielle — à tel point que nous l’incorporons dans notre modèle avec notre écosystème d’entreprises qui sont non seulement des investisseurs, mais aussi des partenaires potentiels pour nos sociétés en portefeuille. Et en tant qu’investisseurs précoces dans Owkin, nous avons déjà franchi cette étape.
Écrit par Paul Pouyanne & Jacky Abitbol ; Édité par Valentine Dufeigneux & Jaclyn Hartnett.