La SCNAT et son réseau s'engagent pour une société et une science durables. Ils soutiennent la politique, l'administration et les entreprises avec des connaissances spécialisées et entretiennent un dialogue avec le public. Ils renforcent les échanges entre disciplines scientifiques et promeuvent les jeunes universitaires.

Image : Sebastian, stock.adobe.com

Philippe Schwaller – chimie avec des algorithmes linguistiques

Prix Schläfli 2022 en chimie

Comment peut-on simuler des procédés chimiques avec une intelligence artificielle ? Philippe Schwaller a développé un programme qui a été élu meilleur de sa catégorie par un groupe de recherche indépendant.

Prix Schläfli 2022: Philippe Schwaller
Image : Urs Wäfler

Astrid Tomczak-Plewka

Passionné et enthousiaste, avec un esprit analytique et, oui, aussi un peu nerd : le jeune homme qui est assis dans le parc « Grosse Schanze » à Berne en cette après-midi ensoleillée et gesticule légèrement tandis qu’il tente d’expliquer ses recherches rappelle un peu, par son apparence et sa gestuelle, le personnage Q des derniers films de James Bond. Quelqu’un qui prend visiblement plaisir à son travail et joint ainsi l’utile à l’agréable. Ou en d’autres mots : quelqu’un qui vit à fond son goût du jeu dans la science.

Dès le lycée, le Fribourgeois s’est intéressé à tout ce qui avait trait à l’ingénierie et aux sciences naturelles – rien d’étonnant donc à ce qu’il ait opté pour des études qui combinant ces matières le plus possible : les sciences des matériaux sont quasiment une combinaison de chimie, de physique et d’ingénierie. Lors de son année d’échange à Manchester, l’étudiant à l’EPFL a simulé des matériaux à l’aide de modèles informatiques et pu ainsi vivre totalement sa fascination pour l’informatique, la programmation et l’apprentissage automatique. Les compétences nécessaires, il les a essentiellement acquises tout seul – « avec des cours en ligne ».

« Comme si les atomes étaient mes lettres, les molécules mes mots et les réactions mes phrases. »

En tant que stagiaire au centre de recherche IBM, il s’est penché encore plus intensément sur ce qui lui a finalement valu le Prix Schläfli : les modèles linguistiques en chimie. Il a approfondi cette approche dans sa thèse de doctorat au centre de recherche IBM et à l’Université de Berne. « Le leitmotiv de ma thèse était l’application de modèles de l’intelligence artificielle, qui avaient été développés pour le langage humain, aux molécules et réactions, explique-t-il. C’est comme si les atomes étaient mes lettres, les molécules mes mots et les réactions mes phrases. » À l’image par exemple des programmes de traduction d’une langue dans une autre qui sont alimentés par des millions de phrases, Philippe Schwaller a nourri les réseaux neuronaux de réactions chimiques. De telles approches pourraient permettre, à l’avenir, d’automatiser les synthèses chimiques et de réduire considérablement le temps nécessaire à la découverte et à la fabrication de nouvelles molécules.

Philippe Schwaller n’est pas le premier à avoir emprunté cette voie. Mais ce qui rend son travail si unique et lui vaut maintenant le Prix Schläfli, c’est un aspect spécifique qui, selon les spécialistes, représente un « jalon » et éclipse la concurrence : il a en effet découvert que ses modèles pouvaient saisir comment les atomes se reconfiguraient pendant les réactions, ce qu’on appelle la cartographie atomique ( atom mapping ). Sur la base de ces modèles, il a développé un outil de cartographie atomique rapide et de haute qualité, appelé RXNMapper. La cartographie atomique est encore inconnue de nombreux chimistes. Elle est pourtant essentielle pour la chimie numérique : la cartographie atomique sur ordinateur est étudiée depuis les années 70, car elle est d’une importance fondamentale pour la plupart des outils de planification de synthèses assistés par ordinateur. En outre, elle pourrait permettre des simulations de réactions plus efficaces et facilite l’accès aux données, leur interprétation et leur consultation. Et Philippe Schwaller a apparemment réussi à marquer une nouvelle étape : « Un groupe de chercheurs indépendants a comparé différentes approches et choisi mon RXNMapper open-source comme meilleur outil de cartographie atomique – même meilleur que les solutions disponibles dans le commerce », dit le jeune homme de 31 ans.

« Je suis tout simplement bien meilleur sur ordinateur qu’en laboratoire. »

Actuellement, Philippe Schwaller occupe un poste de professeur assistant en chimie numérique à l’EPFL. « Un rêve, dit-il. Ici, je peux réaliser toutes mes idées et m’éclater. » Il aimerait faire « quelque chose d’utile » avec ses compétences, contribuer à éviter les temps morts potentiels en laboratoire. Ce dernier n’est d’ailleurs pas vraiment son environnement de travail préféré. « J’ai eu plusieurs fois l’occasion de faire des expériences et j’ai vu que ça ne se passait pas toujours très bien en laboratoire, où de nombreux facteurs ont une influence sur les résultats », explique-t-il – avant d’ajouter en riant : « Je suis tout simplement bien meilleur sur ordinateur qu’en laboratoire. »

Mais il y a aussi l’homme au-delà de son écran : ce fils d’une Romande et d’un Suisse alémanique aime passer son (rare) temps libre à faire de la randonnée, du camping, des voyages et de la photographie, ou aux fourneaux avec sa compagne. S’essaye-t-il alors à la cuisine moléculaire ? Une question qui restera pour l’instant sans réponse.

Sujets correspondants

Prize-winners Prix Schläfli 2022 (from upper left): Philippe Schwaller, Natasha Tomm, Anna-Katharina Pfitzner, Luca Dal Zilio
Prix Schläfli 2022 pour les quatre meilleurs doctorats en sciences naturelles

Faciliter la synthèse chimique à l'aide de modèles de langage, améliorer la compréhension des grands tremblements de terre, décrypter les bases des processus de biologie cellulaire, produire des photons uniques

Catégories