Comment les laboratoires et l'industrie façonnent ensemble l'avenir. Les agents d'IA, l'intelligence matérielle et le Green Deal
L'industrie européenne est confrontée à une transformation historique : le Pacte vert de l'UE poursuit l'objectif ambitieux de rendre l'Europe climatiquement neutre d'ici 2050, tout en garantissant la compétitivité économique. L'un des principaux leviers sur cette voie est le développement de matériaux durables. L'une des principales conclusions : les innovations en matière de matériaux sont des technologies clés. Selon une analyse de Fraunhofer LBF, environ 70 % de toutes les innovations industrielles dépendent de matériaux nouveaux ou perfectionnés. Le document thématique détaillé confirme également cette évaluation.
Qu'est-ce que le Pacte vert pour l'Europe ?
Le Pacte vert pour l'Europe est la principale stratégie de protection du climat et de croissance de l'Union européenne.
Son objectif global est de faire de l'Europe le premier continent climatiquement neutre d'ici 2050. Cela signifie que les gaz à effet de serre nets ne peuvent plus être émis, ce qui nécessite des changements profonds dans tous les secteurs.
Plus précisément, le Green Deal comprend :
• une réduction des gaz à effet de serre d'au moins 55 % d'ici 2030 (par rapport à 1990)
• investissements dans les énergies propres, l'industrie durable, la mobilité respectueuse du climat, l'économie circulaire et l'efficacité des bâtiments,
• des lignes directrices claires pour une agriculture durable (« de la ferme à la table ») et la conservation des ressources,
• ainsi que la promotion des innovations pour combiner les objectifs climatiques et la compétitivité économique.
L'une des principales conclusions à ce sujet est que les innovations en matière de matériaux sont des technologies clés. Selon une analyse de Fraunhofer LBF, environ 70 % de toutes les innovations industrielles dépendent de matériaux nouveaux ou perfectionnés. Cette évaluation est également confirmée par le document thématique détaillé « Matériaux pour le Pacte vert pour l'Europe » , qui a été publié par l'initiative Technologieland Hesse pour le compte du ministère des Affaires économiques de Hesse à la fin de l'année dernière. Il montre comment les entreprises et les instituts de recherche de Hesse développent déjà des solutions pour la protection du climat et la compétitivité, en mettant clairement l'accent sur les matériaux, la numérisation et l'innovation en réseau.
La numérisation en tant que catalyseur : concentrez-vous sur les données matérielles
La recherche industrielle et l'assurance qualité sont aujourd'hui nécessaires pour prendre des décisions plus rapidement, de manière plus fondée et de manière plus proactive. Au lieu de s'appuyer sur de longues séries de tests, les données deviennent de plus en plus une ressource cruciale.
De nombreux laboratoires travaillent toujours avec des listes Excel distribuées, des solutions autonomes incompatibles ou des bases de données non structurées. En conséquence, le potentiel a été gaspillé, tant sur le plan écologique qu'économique.
Cependant, de nombreux laboratoires travaillent toujours avec des listes Excel distribuées, des solutions autonomes incompatibles ou des bases de données non structurées. Un véritable potentiel a donc été gaspillé, tant sur le plan écologique qu'économique. C'est là que le concept de Intelligence matérielle sur. Il s'agit de la capacité à collecter, structurer, mettre en réseau et traduire des données matérielles pertinentes en informations concrètes grâce à des analyses basées sur l'IA. La transformation d'une archive de données en une plateforme de prise de décision active signifie non seulement des gains d'efficacité, mais ouvre également de toutes nouvelles opportunités en matière de développement de produits, d'optimisation des recettes et d'assurance qualité.
Support intelligent : les agents d'IA dans le cadre de l'intelligence matérielle
Outre les bases de données et les outils d'analyse classiques, les systèmes d'assistance intelligents sont de plus en plus utilisés aujourd'hui. Les agents d'IA peuvent accéder aux données matérielles existantes, reconnaître des modèles, faire des prédictions et élaborer des propositions d'action ciblées.
« Les agents d'IA travaillent de manière proactive pour atteindre un objectif, et ne se contentent pas de répondre de manière réactive aux commandes », explique Charles Jouanique, directeur des recettes du LabV.
Dans une plateforme moderne d'intelligence matérielle telle que LabV, des modules basés sur l'IA analysent les résultats des tests historiques et suggèrent d'éventuelles améliorations de recettes ou des combinaisons alternatives de matières premières. « Ce faisant, ils aident les chercheurs et les ingénieurs qualité à prendre les meilleures décisions plus rapidement, sans remplacer l'expertise des personnes », ajoute Jouanique. Ce support intelligent est en train de devenir un facteur de succès décisif, en particulier dans des domaines tels que le développement de produits, les stratégies de recyclage et la certification des matériaux.
Exemples pratiques : données matérielles pour le Green Deal
Comme le montrent les approches innovantes de l'industrie et de la recherche, les données matérielles structurées sont de plus en plus au cœur des développements durables. À l'aide d'exemples sélectionnés, il sera clair comment la numérisation et l'intelligence matérielle contribuent à la mise en œuvre des objectifs du Pacte vert pour l'Europe dans la pratique.
Exemple 1 : matériaux de construction à faibles émissions de CO2 et béton recyclé
Un projet de Hesse montre comment les données sur les matériaux contribuent réellement à la réduction des émissions de CO₂. Des entreprises telles que Matériaux Heidelberg travailler sur des matériaux de construction respectueux du climat, par exemple en utilisant du béton recyclé et des liants alternatifs. L'objectif est d'améliorer de manière significative le bilan CO₂ des bâtiments.
Les données structurées sur les matériaux sont essentielles à cet égard :
Les compositions des matières premières, les paramètres de processus et les données de performance sont enregistrés et analysés numériquement pour garantir à la fois la qualité et la durabilité. Les plateformes numériques permettent d'optimiser les recettes et de suivre de manière transparente les flux de matériaux de construction. Les agents d'IA pourraient vous aider à recommander le mélange optimal en fonction des matières recyclées disponibles et des exigences en matière de résistance, de durabilité et d'évaluation du cycle de vie.
Exemple 2 : Passeports de produits numériques pour les matériaux des batteries
Un autre projet de Hesse dans le contexte du Green Deal concerne l'introduction de passeports de produits numériques pour les matériaux des batteries, soutenu par des initiatives telles que la Global Battery Alliance. L'objectif est de rendre les informations sur les matières premières, la recyclabilité et l'équilibre environnemental disponibles sous forme numérique tout au long du cycle de vie.
L'intelligence matérielle joue ici un rôle décisif : les données sont non seulement stockées, mais également reliées et analysées de manière intelligente pour générer des informations sur la seconde vie, les stratégies de recyclage ou les exigences réglementaires, par exemple. Les passeports de produits numériques permettent un suivi et une documentation transparents tout au long de la chaîne de valeur, un élément essentiel de l'économie circulaire du futur.
Exemple 3 : Projet de recherche sur les revêtements intelligents et les jumeaux numériques
Même dans la recherche orientée vers les applications, les données matérielles et l'IA sont de plus en plus combinées pour développer des solutions plus durables. Un exemple intéressant vient du domaine des revêtements intelligents (revêtements intelligents). L'Institut Fraunhofer pour la technologie des matériaux et des faisceaux (IWS) étudie comment développer des couches de protection intelligentes dotées de fonctions de capteur intégrées, par exemple pour l'autoréparation, la surveillance de la température ou la détection précoce des dommages.
Ces nouveaux revêtements sont non seulement fonctionnels, mais également très complexes : la moindre modification des paramètres des matières premières ou du processus d'application peut influencer leur effet. Afin de développer efficacement et de manière ciblée, la combinaison de plateformes d'intelligence matérielle et de jumeaux numériques est utilisée.
Un jumeau numérique du revêtement, c'est-à-dire une image basée sur des données de tous les paramètres de processus, de structure et de performance, permet de tester virtuellement des recettes potentielles avant de réaliser de véritables expériences. Les agents d'IA aident à identifier les combinaisons de paramètres présentant une forte probabilité de succès. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais également de réduire l'utilisation de matières premières et la consommation d'énergie, deux leviers décisifs dans l'esprit du Green Deal. « La durabilité commence par la bonne stratégie en matière de données et se termine par des décisions compréhensibles », explique l'initiative de recherche MaterialDigital du BMBF.
Exemple 4 : Développement de peinture plus efficace grâce à l'intelligence des matériaux
Le document de position de Technologieland Hesse précise : Les technologies des matériaux ne sont pas que des solutions techniques, elles sont porteuses de transformation. Qu'il s'agisse de produits chimiques sans CO₂, de nouveaux matériaux de stockage, de réseaux intelligents ou de produits de construction durables, les innovations naissent lorsque les données, la connaissance des matériaux et la numérisation se rencontrent.
« La transformation de l'industrie ne peut être réalisée que si numérisation et durabilité sont combinées, et si les données matérielles sont le langage commun », est l'une des principales conclusions de l'initiative. Il poursuit : « Une grande partie des solutions sont créées là où les entreprises, les start-up et la recherche utilisent conjointement les données pour développer de meilleurs matériaux. »
Le Pacte vert pour l'Europe nécessite non seulement des innovations technologiques, mais également une traçabilité numérique, de l'origine des matières premières à leur recyclabilité. Sans données matérielles centralisées et structurées, les analyses du cycle de vie, les passeports numériques des produits ou les évaluations automatisées de la durabilité sont impossibles.
La bonne nouvelle, c'est que la technologie existe et que les obstacles à l'entrée sont aujourd'hui plus bas que jamais. L'agent fait des suggestions ; la responsabilité incombe aux personnes.
Conditions requises pour un démarrage réussi
La bonne nouvelle, c'est que la technologie existe et que les obstacles à l'entrée sont aujourd'hui plus bas que jamais.
Ce qui est nécessaire : • Une base de données centralisée et structurée (par exemple sur une plateforme telle que LabV)
• Définition claire des cibles de l'agent (« Trouvez une formule appropriée sous X »)
• Mécanismes de feedback pour une amélioration continue
• Et : la prise de conscience que les gens prennent toujours la dernière décision
« L'agent fait des suggestions, la responsabilité incombe aux personnes », explique Charles Jouanique.
« Un cas d'utilisation pilote bien choisi, par exemple pour le développement de recettes ou l'évaluation du recyclage, est souvent suffisant pour que les avantages soient tangibles. » Il est important de ne pas simplement parler d'IA, mais de commencer.
Conclusion : celui qui agit maintenant façonne le changement
Le Green Deal n'est pas simplement un cadre réglementaire, c'est un appel à l'innovation. Quiconque met ses données matérielles à disposition sous forme numérique aujourd'hui, utilise judicieusement les agents d'IA et considère l'intelligence matérielle comme un élément stratégique sera plus efficace, durable et compétitif demain. « La question n'est plus de savoir si les agents d'IA vont arriver, mais de savoir à quelle vitesse les entreprises pourront les utiliser de manière judicieuse », résume Stroh. Les exemples du livre blanc Matériaux pour le Pacte vert pour l'Europe montrer : La connaissance des matériaux basée sur les données devient un avantage concurrentiel. Le moment est venu de faire le premier pas, pour de meilleurs matériaux, des processus plus efficaces et un avenir durable.