Descriptif
Ce cours explore les méthodes et outils de la chimie numérique, en intégrant les avancées récentes de l’intelligence artificielle, du machine learning et des simulations.
En particulier, nous montrerons comme l'ordinateur peux accelerer les études en chimie.
Méthodes : Théorie de graphes ; Bases de statistiques bayésiennes ; Random Forest ; Neural Networks ; LLM
Applications : Pharmacochimie ; Simulations moléculaires ; Synthèse organique ; Propriétés moléculaires
Langue du Cours : CM en anglais, l’accompagnement en TD sera en anglais ou français selon l’étudiant-e
Objectifs pédagogiques
À l’issue du cours, les étudiants seront capables de : Représenter et manipuler des molécules en formats numériques ; Appliquer des méthodes de machine learning pour prédire des propriétés moléculaires ; Évaluer l’impact éthique et environnemental. Le projet individuel permettra également d’appliquer ces différents concepts à un cas concret, avec une composante importante de programmation.
effectifs minimal / maximal:
2/Diplôme(s) concerné(s)
- Programmes d'échange internationaux
- M1 CHI - Chimie et Interfaces
- Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Parcours de rattachement
Département OSE
Département de Chimie.Objectifs de développement durable
ODD 7 Energie propre et d’un coût abordable, ODD 9 Industrie, Innovation et Infrastructure.Pour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux
Avoir une connaissance minimale en chimie et en python
Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Avoir suivi au minimum un cours de chimie en 2A
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade américainPour les étudiants du diplôme M1 CHI - Chimie et Interfaces
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 7
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- 7 ≤ note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux
Vos modalités d'acquisition :
Examen oral.
Un projet numérique original, dont le sujet est déterminé par les enseignants, sera réalisé. Le temps des deux dernières séances est entièrement consacré à la réalisation de ce projet.
Lors de l’examen oral, chaque étudiant, individuellement et séparément, présente le projet ainsi que les résultats obtenus. La présentation est suivie d’une séance de questions portant à la fois sur le projet et sur l’ensemble du contenu du cours.
Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Vos modalités d'acquisition :
Examen oral.
Un projet numérique original, dont le sujet est déterminé par les enseignants, sera réalisé. Le temps des deux dernières séances est entièrement consacré à la réalisation de ce projet.
Lors de l’examen oral, chaque étudiant, individuellement et séparément, présente le projet ainsi que les résultats obtenus. La présentation est suivie d’une séance de questions portant à la fois sur le projet et sur l’ensemble du contenu du cours.
Programme détaillé
- Représenter la chimie avec un ordinateur : des structures aux statistiques ;
- Bases des méthodes de machine learning ;
- Chimie numérique et drug design – Des méthodes computationnelles à la révolution de l’IA ;
- Intégration des graphes, SMILES et autres encodeurs de systèmes avec les LLM et les jeux de données ;
- Potentiels d’interaction par machine learning (MLIP) ;
- Obtention de données moléculaires à partir du machine learning ;
- Éthique, durabilité et données FAIR en chimie numérique ;
- Projets individuels.