De nombreux signes indiquent que la recherche et le développement industriel entrent dans une année où plusieurs évolutions vont se renforcer mutuellement. D’un côté, la pression augmente pour développer des matériaux plus rapidement, de manière plus durable et avec une plus grande précision. De l’autre, de nouvelles possibilités scientifiques et technologiques émergent : des méthodes d’analyse assistées par l’IA aux matériaux biologiquement actifs.
Dans cette situation dynamique, cinq tendances deviennent particulièrement visibles. Elles interviennent à différents stades du processus de développement et élargissent le champ de ce qui devient possible en science des matériaux. Il s’agit notamment de nouveaux concepts de matériaux, de méthodes orientées données et de techniques de caractérisation avancées, qui, ensemble, façonnent le développement des matériaux en 2026.
Il apparaît ainsi clairement que la recherche sur les matériaux en 2026 sera plus fondée sur les données, plus interdisciplinaire et plus diversifiée sur le plan méthodologique que les années précédentes. Les environnements de recherche numériques et l’IA transforment la manière dont les matériaux sont développés, caractérisés et évalués. Parallèlement, les systèmes de matériaux biologiques et multifonctionnels ouvrent de toutes nouvelles possibilités de conception.
Ce rapport de tendances montre quelles évolutions technologiques seront particulièrement marquantes – et le rôle qu’elles jouent déjà aujourd’hui pour les équipes R&D.
Tendance 1 : Matériaux biosourcés et vivants
Un axe majeur de recherche pour 2026 concerne les matériaux biosourcés et les matériaux vivants. Ils se distinguent fondamentalement des matériaux métalliques ou polymères classiques, car ils intègrent des composants biologiques et peuvent ainsi assurer des fonctions actives. Le Fraunhofer INT les décrit comme suit : « Les Living Materials ouvrent une multitude de nouvelles applications, comme des matériaux de construction auto-réparants, des emballages intelligents, des feuilles artificielles pour la production d’énergie durable ou des systèmes personnalisés de libération de médicaments. » [1]
Ces matériaux sont caractérisés par leur capacité à réagir activement à des stimuli environnementaux, à se régénérer partiellement ou à exécuter des processus chimiques de manière autonome. Ils confèrent ainsi à la matière inerte des propriétés auparavant réservées aux systèmes biologiques, telles que la croissance, l’auto-réparation ou l’adaptation.
Les approches scientifiques s’étendent des polymères bio-inspirés à des matériaux hybrides dans lesquels des bactéries, des levures ou des microalgues sont intégrées de manière ciblée. Un exemple fréquemment étudié concerne les matériaux de construction vivants à base de cyanobactéries [2,3]. Dans ce cas, des bactéries photosynthétiques sont déposées sur une matrice composée de sable et de gélatine. La gélatine fournit humidité et nutriments, tandis que les bactéries captent le CO₂ et produisent du carbonate de calcium. Il en résulte un processus de minéralisation qui solidifie le matériau.
L’un des aspects remarquables réside dans la capacité de croissance : lorsqu’un tel bloc est divisé et à nouveau alimenté en nutriments, les deux moitiés peuvent continuer de croître et se solidifier grâce à une biomineralisation continue. Ce processus peut être répété sur plusieurs cycles. Le matériau est créé en captant du CO₂, tandis que la production de ciment conventionnelle génère d’importantes émissions.
D’autres travaux de recherche montrent également le potentiel de cette classe de matériaux. Dans des cultures symbiotiques, par exemple, des bactéries produisent des matrices de cellulose dans lesquelles sont intégrées des levures génétiquement modifiées. Celles-ci peuvent fournir des enzymes capables de détecter ou de dégrader des polluants, ou permettre des matériaux d’emballage qui se décomposent eux-mêmes après usage. Une autre approche utilise la cellulose bactérienne comme support pour des microalgues afin de créer des feuilles artificielles capables de produire de l’énergie par photosynthèse et utilisables comme textiles entièrement biodégradables.
Pour les équipes R&D, cela ouvre un nouveau champ de conception : le design de matériaux inclut de plus en plus des mécanismes biologiques et leurs dynamiques. La combinaison de structures techniques et d’activités cellulaires permet d’obtenir des propriétés difficilement atteignables avec des matériaux conventionnels – comme des surfaces auto-réparantes, des réponses adaptatives ou des processus de libération contrôlée. En parallèle, la question de la sécurité reste centrale, notamment lors de l’utilisation d’organismes génétiquement modifiés.
Tendance 2: Agentic AI
Le terme Agentic AI désigne une nouvelle classe de systèmes d’IA capables non seulement d’analyser ou de visualiser des données, mais aussi d’exécuter de manière autonome des étapes au sein de processus de travail plus longs [4]. Ces systèmes peuvent comprendre les objectifs d’un projet de recherche, combiner des informations provenant de sources variées et en déduire des actions.
Contrairement au machine learning classique – reposant sur des modèles entraînés et fortement dépendant de jeux de données existants – l’Agentic AI peut fonctionner sans entraînement spécifique à une tâche et se base principalement sur la logique du processus et les objectifs fixés.
La responsabilité décisionnelle reste entièrement humaine. Au lieu de remplacer l’expertise, ces systèmes agissent comme une composante active du flux de travail et assistent les spécialistes dans les tâches longues, répétitives ou riches en informations.
Pour les équipes de recherche, cela signifie que l’Agentic AI peut structurer les recherches bibliographiques, préparer des hypothèses, consolider des données ou prendre en charge des étapes de documentation. Un exemple courant concerne la planification expérimentale : l’IA analyse les protocoles existants, synthétise les paramètres importants et propose des variantes expérimentales sur la base de données historiques.
Chez LabV, cette approche est décrite comme un co-développeur. Il ne s’agit pas d’un système autonome, mais d’un outil d’assistance qui réduit les goulots d’étranglement typiques du développement de matériaux, comme la consolidation des données d’essais, la rédaction de premiers rapports ou la recherche d’informations provenant de projets antérieurs. L’Agentic AI rend utilisables des connaissances existantes à une vitesse difficilement atteignable manuellement.
Pour les équipes R&D, il en résulte un outil pratique qui apporte une orientation et allège considérablement les processus de travail. La responsabilité scientifique reste pleinement du côté des chercheurs, tandis que l’IA automatise les routines et fournit des informations ciblées. L’Agentic AI devient ainsi un élément réaliste et immédiatement utilisable du développement moderne des matériaux.
Tendance 3 : Développement de matériaux centré sur les données
La transformation numérique change fondamentalement la science des matériaux [5]. Le European Materials Modelling Council (EMMC), un réseau européen de centres de recherche, d’industriels et d’acteurs politiques, décrit dans sa feuille de route On the Digital Transformation of Materials Science une évolution vers des environnements de recherche fondés sur des infrastructures de données continues, les principes FAIR et des workflows intégrés reliant expérimentation, simulation et IA [6].
Les données deviennent ainsi un pilier central de la R&D. Les processus de laboratoire évoluent progressivement d’étapes isolées vers des workflows plus intégrés, interopérables et fortement automatisés.
Le machine learning, les approches de Material Intelligence et les plateformes d’accélération des matériaux reposent sur des structures de données intégrées, reliant de manière systématique expériences, simulations et autres sources d’information. La Material Intelligence désigne la capacité à rendre exploitables des données matérielles hétérogènes et à en dériver des connaissances utiles pour la R&D. Pour l’industrie, cela représente un changement de paradigme vers des processus véritablement orientés données, susceptibles de réduire nettement les cycles de développement.
Tendance 4 : Caractérisation des matériaux in situ et basée sur des données intensives
La caractérisation des matériaux évolue de mesures statiques isolées vers des analyses dynamiques et riches en données, comme le montrent les méthodes high-throughput et in situ basées sur le machine learning [6,7]. Les laboratoires modernes utilisent de plus en plus des méthodes qui capturent le comportement des matériaux en trois dimensions et dans des conditions opérationnelles réelles.
Cela inclut des analyses in situ lors de sollicitations mécaniques, de cycles thermiques ou de réactions chimiques, ainsi qu’une imagerie haute résolution et haute fréquence.
Les volumes de données générés sont complexes et nécessitent des méthodes avancées d’analyse, jusqu’au machine learning. Pour les équipes R&D, la valeur ajoutée est significative : les modifications locales du matériau – fissuration, contraintes, micro-réactions – ainsi que les interactions aux interfaces peuvent être documentées avec une précision nettement supérieure.
Le secteur évolue clairement vers une caractérisation continue et riche en données, susceptible d’accélérer les cycles de développement et d’améliorer la qualité des décisions.
Tendance 5 : Matériaux multifonctionnels
Les applications modernes exigent de plus en plus des matériaux capables de remplir plusieurs fonctions simultanément. Cette demande dirige l’attention de la recherche vers des systèmes matériels combinant diverses propriétés physiques, chimiques ou structurelles – par exemple via des couches structurées au laser, des surfaces nanostructurées ou de nouveaux systèmes de revêtement destinés à la protection anticorrosion, à la réduction de friction ou à la conversion d’énergie [8].
Un exemple particulièrement illustratif est celui des cadres organométalliques (MOFs), récompensés par le prix Nobel de chimie en 2025. Des chercheurs de l’Université Otto-von-Guericke de Magdebourg étudient depuis plusieurs années cette classe de matériaux extrêmement poreux, souvent décrits comme des « éponges moléculaires » en raison de leur immense surface interne et de leur grande variabilité structurelle.
« Les MOFs peuvent stocker de la chaleur, du froid ou des gaz, contrôler des réactions chimiques et filtrer le CO₂ des gaz d'échappement. Cela en fait un matériau clé pour la transition énergétique », explique la professeure Franziska Scheffler dans un communiqué de l’université [9]. Leur multifonctionnalité illustre l’évolution du design des matériaux vers des plateformes fonctionnelles intégrées.
Pour les équipes de recherche, cela signifie un changement de perspective : la performance d’un matériau résulte de plus en plus de l’interaction entre différents mécanismes et fonctions. Cette approche ouvre de nouvelles possibilités pour concevoir des matériaux répondant simultanément à plusieurs exigences.
Conclusion
Le développement des matériaux en 2026 sera dominé par cinq tendances majeures qui transformeront durablement la recherche et la R&D industrielle. Les matériaux biosourcés et vivants élargissent le spectre des matériaux fonctionnels, tandis que l’Agentic AI soutient les équipes de recherche dans les tâches intensives en données et accélère la prise de décision.
Les méthodes centrées sur les données constituent la base de cette évolution. Elles permettent des workflows interconnectés, des résultats reproductibles et des analyses robustes. Les méthodes in situ et high-throughput fournissent en complément une compréhension beaucoup plus précise du comportement des matériaux dans des conditions réelles.
Les matériaux multifonctionnels – notamment les MOFs récompensés par le prix Nobel 2025 – montrent combien performance, durabilité et intégration systémique doivent désormais être pensées ensemble.
Pour les équipes R&D, les implications sont claires : le développement des matériaux devient plus orienté données, plus soutenu par l’IA et plus interdisciplinaire. Ceux qui adoptent ces tendances tôt renforceront la rapidité d’innovation, la qualité et leur compétitivité.
Références
[1] Fraunhofer INT – Living Materials: Neue Anwendungsmöglichkeiten biologisch aktiver Werkstoffe
https://www.int.fraunhofer.de/de/geschaeftsfelder/corporate-technology-foresight/trend-news/living-materials.html
[2] Nguyen, P.Q. et al. – Engineered Living Materials: Prospects and Challenges.
ScienceDirect (2019).
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590238519303911
[3] Scientific American – Bacteria-Filled Bricks Build Themselves
https://www.scientificamerican.com/article/bacteria-filled-bricks-build-themselves/
[4] Wikipedia – Agentic AI
https://en.wikipedia.org/wiki/Agentic_AI
[5] Springer Professional – „Wir stehen erst am Anfang der Entdeckung neuer Materialien“
https://www.springerprofessional.de/materialentwicklung/metalle/-wir-stehen-erst-am-anfang-der-entdeckung-neuer-materialien-/24631018
[6] European Materials Modelling Council (EMMC) – On the Digital Transformation of Materials Science (Roadmap)
https://emmc.eu/wp-content/uploads/digital-transformation-of-materials-science.pdf
[7] Wiley – Foundations of Data-Driven Materials Characterization
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/gamm.202100003
[8] Nature – Advances in In Situ Characterization
https://www.nature.com/articles/s43246-024-00487-3
[9] Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg – Pressemitteilung zu metall-organischen Gerüstverbindungen (MOFs)
https://www.ovgu.de/-p-149270.html
FAQ
1. Quelles sont les cinq tendances qui façonnent le développement des matériaux en 2026 ?
Le développement des matériaux en 2026 est dominé par cinq tendances majeures : les matériaux biosourcés et vivants, l’Agentic AI, les processus de recherche orientés données, la caractérisation in situ et basée sur des données intensives, ainsi que les matériaux multifonctionnels tels que les MOFs. Ensemble, elles élargissent les possibilités du développement des matériaux – depuis de nouveaux concepts de matériaux jusqu’aux méthodes d’analyse fondées sur les données, en passant par des approches d’évaluation plus précises.
2. Quel rôle joue l’IA dans la science des matériaux en 2026 ?
L’IA – en particulier l’Agentic AI – assiste les équipes de recherche dans les tâches intensives en données telles que l’analyse, la documentation et l’évaluation des essais. Elle ne remplace pas l’expertise humaine, mais accélère les flux de travail et améliore l’exploitation des données matériaux existantes.
3. Pourquoi les méthodes orientées données deviennent-elles de plus en plus importantes pour la R&D ?
Les approches centrées sur les données permettent des workflows interconnectés, des résultats reproductibles et de meilleures bases de décision. Grâce aux principes FAIR, aux ontologies et aux infrastructures de données intégrées, il devient possible de combiner efficacement expériences, simulations et analyses par IA.
4. Que signifie la caractérisation des matériaux in situ ou basée sur des données intensives ?
Les méthodes in situ capturent le comportement des matériaux dans des conditions réelles et permettent ainsi une compréhension nettement plus précise des effets locaux et transitoires. Les grands volumes de données qui en résultent rendent nécessaires des méthodes d’analyse assistées par l’IA, car elles permettent de déduire des informations plus détaillées sur les évolutions locales et dépendantes du temps des matériaux. Ces connaissances supplémentaires conduisent à des modèles plus robustes et à des prévisions mieux fondées.
5. Pourquoi les matériaux multifonctionnels sont-ils considérés comme particulièrement importants pour l’avenir ?
Les applications modernes exigent des matériaux capables de remplir plusieurs fonctions simultanément. Les matériaux multifonctionnels tels que les MOFs associent haute performance, durabilité et intégration dans les systèmes. Ils constituent donc des matériaux clés pour des domaines tels que l’énergie, la mobilité, la détection (capteurs) et les technologies environnementales.
Auteur: Dr Marc Egelhofer