Comment les laboratoires et l'industrie façonnent ensemble l’avenir
L’industrie européenne s’engage dans une transformation majeure. Avec le Green Deal, l’Union européenne poursuit un double objectif : atteindre la neutralité climatique d’ici 2050 tout en assurant la compétitivité économique. Un levier central ? Le développement de matériaux durables.
Les matériaux sont au cœur de l’innovation. Environ 70 % des avancées industrielles reposent sur de nouveaux matériaux ou des améliorations de matériaux existants. C’est dans ce contexte que la digitalisation, et en particulier la Material Intelligence, prennent une importance stratégique pour la recherche, l’innovation et la conformité.
Le Green Deal européen en bref
Le Green Deal est la stratégie phare de l’Union européenne en matière de climat et de croissance. Il vise la neutralité carbone d’ici 2050, ce qui implique une transformation en profondeur de tous les secteurs industriels.
Les principaux objectifs incluent :
• une réduction d’au moins 55 % des émissions de gaz à effet de serre d’ici 2030 (par rapport à 1990),
• des investissements dans les énergies propres, les industries durables, les mobilités faibles émissions, l’économie circulaire et l’efficacité énergétique,
• une agriculture plus durable et une gestion raisonnée des ressources,
• la promotion de l’innovation pour concilier impératifs climatiques et performance économique.
Les matériaux jouent ici un rôle clé. En témoignent de nombreuses initiatives industrielles et scientifiques qui s’articulent autour des matériaux, de la digitalisation et de l’innovation connectée.
Digitalisation : les données matériaux au centre de la transition
Aujourd’hui, les équipes R&D et qualité doivent prendre des décisions plus rapides, mieux étayées, et plus prospectives. Pour cela, les données deviennent une ressource critique.
Or, de nombreux laboratoires s’appuient encore sur des fichiers Excel dispersés, des outils non compatibles ou des bases de données non structurées. Ce fonctionnement limite fortement le potentiel de progrès, tant sur le plan économique qu’écologique.
La Material Intelligence permet de structurer, relier et exploiter ces données matériaux pour en extraire des décisions concrètes à l’aide de modules d’analyse intelligents. On passe ainsi d’un simple stockage de données à une plateforme active d’aide à la décision – ce qui ouvre de nouvelles perspectives pour la formulation, l’optimisation des recettes ou la validation qualité.
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.
Des agents IA pour soutenir les équipes
Les plateformes modernes intègrent des agents intelligents capables de lire les données matériaux, détecter des corrélations, anticiper des résultats et proposer des actions concrètes.
Dans une plateforme de Material Intelligence comme LabV, ces modules analysent les résultats d’essais historiques, identifient des pistes d’amélioration de recette ou suggèrent des combinaisons alternatives de matières premières. Ils permettent aux chercheurs et ingénieurs d’aller plus vite vers les bons choix — sans jamais remplacer leur expertise.
Ce type d’assistance devient essentiel, notamment dans la conception produit, la certification matière ou les stratégies de recyclage.
« 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.
Exemples concrets : données matériaux au service du Green Deal
Plusieurs cas industriels et projets de recherche montrent comment des données matériaux structurées soutiennent directement les objectifs du Green Deal.
1. Bétons bascarbone et matériaux recyclés
Des entreprises développent des formulations bascarbone en intégrant du béton recyclé et de nouveaux liants. Objectif : réduire fortement les émissions liées à la construction.
Ici, les données matériaux sont essentielles : compositions, paramètres de procédé, performances… tout est capté et analysé pour garantir à la fois qualité et durabilité. Les plateformes logicielles permettent d’ajuster les recettes et de suivre les flux matières. Des agents IA peuvent recommander la formulation optimale selon la disponibilité des recyclats et les exigences mécaniques et environnementales.
2. Passeports produits pour les batteries
Un autre projet vise à créer des passeports produits numériques pour les matériaux de batteries, afin de rendre traçables les informations liées à leur origine, leur recyclabilité et leur impact environnemental.
La Material Intelligence rend cela possible : les données sont intelligemment reliées et analysées pour générer des indications utiles (seconde vie, contraintes réglementaires, stratégie de réemploi…). Le passeport numérique devient un outil clé pour la circularité dans ce secteur.
3. Revêtements intelligents et jumeaux numériques
Dans la recherche appliquée, les données matériaux et l’IA sont utilisées pour concevoir des revêtements intelligents, capables par exemple de s’auto-réparer ou de signaler des dégradations.
Ces revêtements sont complexes à mettre au point : de légères variations dans les matières premières ou le procédé ont un impact significatif. C’est pourquoi les chercheurs s’appuient sur des plateformes de Material Intelligence et des jumeaux numériques pour simuler les effets de différentes formulations.
Cela permet de tester virtuellement des hypothèses avant d’entrer en phase expérimentale, de réduire les essais physiques, de limiter la consommation de ressources, et donc de répondre concrètement aux exigences du Green Deal.
4. Formulation plus efficace dans l’industrie des peintures
Les matériaux ne sont pas simplement des intrants techniques. Ils incarnent le changement. C’est à l’intersection des données, des connaissances matériaux et de la digitalisation que naissent les innovations les plus concrètes : revêtements bascarbone, matériaux de stockage, nouveaux composites, etc.
La digitalisation permet de rendre visibles les performances, les origines, et la durabilité des matières utilisées. Elle facilite l’analyse du cycle de vie, l’automatisation des vérifications, et la validation des exigences environnementales.
Conditions pour démarrer efficacement
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.
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 structurée, centralisée, comme celle d’une plateforme dédiée,
• une définition claire des objectifs (ex. : « identifier une recette conforme à tel critère »),
• un mécanisme de retour d’expérience pour affiner les suggestions des agents IA,
• et la conviction que la décision reste toujours humaine, même quand les recommandations sont automatiques.
Un bon cas d’usage pilote suffit souvent pour démontrer la valeur : par exemple dans la formulation ou l’évaluation de recyclats.
Conclusion : Agir maintenant pour façonner le changement
Le Green Deal n’est pas seulement un cadre réglementaire. C’est une opportunité d’innovation. Les entreprises qui structurent dès maintenant leurs données matériaux, exploitent les bons outils, et intègrent la Material Intelligence comme élément stratégique seront demain plus performantes, plus durables et plus compétitives.
La question n’est plus de savoir si les agents IA vont s’imposer — mais à quelle vitesse les entreprises sauront en faire un usage pertinent.
Le bon moment pour avancer, c’est maintenant.