Materials Informatics, IA et calcul scientifique

Partie IV

Évaluer dans quelle mesure le calcul, les données et l’IA peuvent constituer un point d’entrée à coût maîtrisé pour une capacité nationale en matériaux, avant les infrastructures expérimentales lourdes. HYPOTHÈSE DE TRAVAIL à tester.

Statut À EXPLORER · Mise à jour ____ · Version ____

IV.1 Définition et panorama des Materials Informatics

A Objectif

Définir le champ, ses méthodes et son état de l’art.

B Questions de recherche

• Quelles sont les grandes approches (données, simulation, apprentissage, automatisation) ?
• Quels résultats concrets ont été obtenus dans la littérature ?
• Quelles limites sont documentées (qualité des données, transférabilité) ?

C État actuel (Bénin)

À EXPLORER — DONNÉE À RECHERCHER

D Données nécessaires

Articles de synthèse récents, feuilles de route internationales du domaine.

E Sources (IDs du registre)

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Bases de données :
Entretiens :

F Analyse personnelle

Faits :
Données :
Interprétations :
HYPOTHÈSE DE TRAVAIL :
PROPOSITION :

G Lacunes

À VÉRIFIER

H Idées et hypothèses

—

I Références

—

IV.2 Bases de données de matériaux

A Objectif

Recenser les bases utilisables, leurs conditions d’accès et leur intérêt pour les applications béninoises.

B Questions de recherche

• Quelles bases sont ouvertes, lesquelles sont payantes ?
• Quels types de données (calculées, expérimentales, structures, propriétés) ?
• Quelles données manquent pour les matériaux d’intérêt local ?

C État actuel (Bénin)

À EXPLORER — DONNÉE À RECHERCHER

D Données nécessaires

Licences, volumes, formats, API, domaines couverts.

E Sources (IDs du registre)

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Bases de données :
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F Analyse personnelle

Faits :
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HYPOTHÈSE DE TRAVAIL :
PROPOSITION :

G Lacunes

À VÉRIFIER

H Idées et hypothèses

—

I Références

—

Inventaire des bases de données (noms à vérifier et compléter)

Base	Type de données	Accès / licence	API	Usage envisagé	Testée ?	Source
Materials Project						À EXPLORER
AFLOW						À EXPLORER
OQMD						À EXPLORER
NOMAD						À EXPLORER
JARVIS						À EXPLORER
Crystallography Open Database						À EXPLORER
ICSD						À EXPLORER
PubChem						À EXPLORER
—

IV.3 Représentations et descripteurs des matériaux

A Objectif

Comprendre comment un matériau est encodé pour un algorithme (composition, structure, graphes, images, spectres).

B Questions de recherche

• Quels descripteurs sont adaptés à quelles propriétés ?
• Quels outils open source existent ?

C État actuel (Bénin)

À EXPLORER — DONNÉE À RECHERCHER

D Données nécessaires

Articles méthodologiques, documentation des bibliothèques.

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F Analyse personnelle

Faits :
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HYPOTHÈSE DE TRAVAIL :
PROPOSITION :

G Lacunes

À VÉRIFIER

H Idées et hypothèses

—

I Références

—

IV.4 Machine learning pour la prédiction de propriétés

A Objectif

Évaluer les méthodes classiques (régression, forêts, noyaux) et leurs conditions de succès.

B Questions de recherche

• Quelle taille de jeu de données est nécessaire ?
• Comment quantifier l’incertitude des prédictions ?
• Quels cas d’usage sont réalistes avec peu de données ?

C État actuel (Bénin)

À EXPLORER — DONNÉE À RECHERCHER

D Données nécessaires

Benchmarks publiés, jeux de données de référence.

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Faits :
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HYPOTHÈSE DE TRAVAIL :
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G Lacunes

À VÉRIFIER

H Idées et hypothèses

—

I Références

—

IV.5 Deep learning pour les matériaux

A Objectif

Étudier les réseaux de neurones sur graphes, modèles génératifs et modèles de fondation pour les matériaux.

B Questions de recherche

• Quelles ressources de calcul sont nécessaires à l’entraînement et à l’inférence ?
• Des modèles pré-entraînés ouverts sont-ils réutilisables ?

C État actuel (Bénin)

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D Données nécessaires

Architectures de référence, coûts de calcul publiés.

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À VÉRIFIER

H Idées et hypothèses

—

I Références

—

IV.6 Découverte et criblage de matériaux

A Objectif

Comprendre le criblage à haut débit et la découverte assistée.

B Questions de recherche

• Quels exemples de découvertes validées expérimentalement existent ?
• Quel est le taux de validation expérimentale des prédictions ?

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D Données nécessaires

Études de cas publiées avec validation expérimentale.

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À VÉRIFIER

H Idées et hypothèses

—

I Références

—

IV.7 Simulation : théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT)

A Objectif

Évaluer la faisabilité nationale de calculs DFT et leurs applications.

B Questions de recherche

• Quels codes sont libres, lesquels sous licence ?
• Quel matériel pour quelle taille de système ?
• Quelles compétences théoriques sont requises ?

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D Données nécessaires

Documentation des codes, besoins matériels typiques DONNÉE À RECHERCHER.

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H Idées et hypothèses

—

I Références

—

IV.8 Dynamique moléculaire et potentiels interatomiques

A Objectif

Étudier la dynamique moléculaire classique et les potentiels appris par machine learning.

B Questions de recherche

• Quelles échelles de temps et d’espace sont accessibles ?
• Quels matériaux d’intérêt local peuvent être modélisés ?

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D Données nécessaires

Codes, bibliothèques de potentiels, besoins de calcul.

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H Idées et hypothèses

—

I Références

—

IV.9 Méthodes mésoscopiques et continues

A Objectif

Couvrir Monte Carlo, champ de phase, éléments finis et le lien multi-échelle.

B Questions de recherche

• Quels logiciels libres existent ?
• Quelles applications industrielles directes (construction, mécanique) ?

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D Données nécessaires

Logiciels, cas d’application en ingénierie.

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—

I Références

—

IV.10 Optimisation et conception inverse

A Objectif

Étudier l’optimisation bayésienne et la conception inverse de matériaux et procédés.

B Questions de recherche

• Comment réduire le nombre d’expériences nécessaires ?
• Quels gains documentés en temps et en coût ?

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D Données nécessaires

Études comparatives publiées.

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—

I Références

—

IV.11 Computer vision pour la caractérisation

A Objectif

Évaluer l’analyse automatique d’images de microscopie et de spectres.

B Questions de recherche

• Quelles tâches sont automatisables (segmentation, comptage, classification) ?
• Des jeux de données annotés ouverts existent-ils ?

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Jeux de données d’images, outils open source.

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—

I Références

—

IV.12 Automatisation des expériences et laboratoires autonomes

A Objectif

Comprendre les laboratoires pilotés par IA et leur accessibilité à petite échelle.

B Questions de recherche

• Existe-t-il des approches à bas coût (robotique ouverte, électronique grand public) ?
• Quelles compétences combinées sont nécessaires ?

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D Données nécessaires

Publications sur laboratoires autonomes, coûts des plateformes.

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—

I Références

—

IV.13 Scientific AI

A Objectif

Suivre les modèles de fondation scientifiques, l’apprentissage informé par la physique et les assistants de recherche.

B Questions de recherche

• Quels outils sont utilisables sans infrastructure lourde ?
• Quels risques (fiabilité, reproductibilité) ?

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D Données nécessaires

Veille bibliographique, évaluations indépendantes.

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H Idées et hypothèses

—

I Références

—

IV.14 HPC et GPU : besoins et architectures

A Objectif

Dimensionner les besoins de calcul d’une communauté nationale, du poste individuel au centre mutualisé.

B Questions de recherche

• Quels besoins par type d’usage (DFT, MD, entraînement ML) ?
• Achat, location cloud ou accès à un centre étranger : quels coûts comparés ?
• Quelles contraintes énergétiques et de refroidissement ?

C État actuel (Bénin)

À EXPLORER — DONNÉE À RECHERCHER

D Données nécessaires

Coûts matériels, coûts cloud, coût de l’électricité, programmes d’accès au calcul pour chercheurs.

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Entretiens :

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Données :
Interprétations :
HYPOTHÈSE DE TRAVAIL :
PROPOSITION :

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À VÉRIFIER

H Idées et hypothèses

—

I Références

—

IV.15 Gouvernance des données scientifiques

A Objectif

Définir comment produire, stocker et partager des données nationales (principes FAIR, souveraineté).

B Questions de recherche

• Qui héberge les données de recherche nationales ?
• Quel cadre juridique s’applique ?

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À EXPLORER — DONNÉE À RECHERCHER

D Données nécessaires

Textes sur la protection des données, politiques de science ouverte.

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Articles :
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Organisations internationales :
Statistiques :
Publications universitaires :
Rapports industriels :
Brevets :
Bases de données :
Entretiens :

F Analyse personnelle

Faits :
Données :
Interprétations :
HYPOTHÈSE DE TRAVAIL :
PROPOSITION :

G Lacunes

À VÉRIFIER

H Idées et hypothèses

—

I Références

—

IV.14 — Estimation des besoins de calcul

Usage	Méthode	Ressource type	Ordre de grandeur (heures CPU/GPU)	Coût estimé	Source
Apprentissage / enseignement			DONNÉE À RECHERCHER
Calculs DFT de recherche			DONNÉE À RECHERCHER
Dynamique moléculaire			DONNÉE À RECHERCHER
Entraînement de modèles ML			DONNÉE À RECHERCHER
Criblage à haut débit			DONNÉE À RECHERCHER

Inventaire des logiciels et bibliothèques (à tester)

Outil	Catégorie	Licence	Besoin de calcul	Ma maîtrise (0–3)	Notes
Python / NumPy / SciPy				0
pymatgen				0
ASE				0
matminer				0
scikit-learn				0
PyTorch				0
PyTorch Geometric				0
Quantum ESPRESSO				0
LAMMPS				0
OVITO				0
VESTA				0
—

IV.16 Mes projets Python, IA, simulation et expérimentation

Espace de preuve par l’exemple : chaque projet teste une hypothèse du document ou développe une compétence nécessaire à la stratégie.

Registre des projets personnels

ID	Projet	Hypothèse testée / compétence visée	Données	Méthodes / outils	Résultat	Lien (code)	Statut
—

Fiche projet personnel (à dupliquer)

Identifiant et titre

P-__ —

Question scientifique

—

Lien avec la stratégie (partie, hypothèse H-\_\_)

—

Données utilisées (source, licence)

—

Méthode

—

Outils et ressources de calcul

—

Résultats

—

Limites

—

Ce que cela change pour la stratégie

—

Dépôt de code / notebook

—

Dates (début / fin)

—

Sources de la partie

Type de source	IDs du registre (S-xxxx)	Couverture	Statut
Articles scientifiques			À EXPLORER
Rapports gouvernementaux			À EXPLORER
Organisations internationales			À EXPLORER
Statistiques			À EXPLORER
Publications universitaires			À EXPLORER
Rapports industriels			À EXPLORER
Brevets			À EXPLORER
Bases de données scientifiques			À EXPLORER
Entretiens (chercheurs, industriels)			À EXPLORER