Thématiques de recherche
Chimie des métaux et matériaux complexes : L’équipe se distingue par une forte activité autour de la chimie organométallique, des lanthanides et, de manière plus originale encore, des actinides, ainsi que de la réactivité de surface de type « single atom catalysis ». Les mécanismes de réaction, l’étude des carbures, hydrures, complexes multinucléaires et la fonctionnalisation de surfaces sont abordés via des approches combinant calculs théoriques de haut niveau (DFT) et caractérisations expérimentales fines. Ces études permettent par exemple d’identifier des intermédiaires réactionnels invisibles expérimentalement ou de rationaliser des tendances observées en catalyse par des effets électroniques subtils. L’expertise sur la chimie des actinides constitue une rareté au niveau national et international, renforçant l’identité de l’équipe.
Matériaux nanostructurés et interfaces : Plusieurs travaux portent sur la réactivité de nanoparticules, notamment de Ruthénium ou de Palladium, les matériaux bidimensionnels (graphène, dichalcogénures de métaux de transition), et les interactions à l’interface molécule/surface. Les phénomènes de structuration à l’échelle nanométrique et leur impact sur les propriétés électroniques et catalytiques sont étudiés en détail. C’est évidemment un axe collaboratif avec l’équipe NCO.
Physico-chimie bio-inspirée et milieux complexes : Des travaux interdisciplinaires concernent l’auto-assemblage, les interactions non covalentes et la dynamique conformationnelle dans des systèmes bio-inorganiques ou hybrides. Ces études explorent également la stabilité structurale de ces systèmes dans des conditions expérimentales variées. Elles s’appuient sur des champs de force adaptés et des simulations de dynamique moléculaire étendues, permettant de reproduire des environnements réalistes (solvants, interfaces solides, pH…).
Science des données et intelligence artificielle appliquées à la chimie : De manière plus récente, l’équipe a amorcé des travaux intégrant des méthodes de machine learning pour la prédiction de propriétés physico-chimiques (mélanges eutectiques, viscosité, interactions). Cette orientation ouvre de nouvelles perspectives dans le criblage de matériaux et la compréhension des phénomènes complexes. À terme, l’intelligence artificielle pourrait jouer un rôle fédérateur analogue à celui que joue actuellement la DFT dans la structuration scientifique de l’équipe. L’un des apports clefs de cette approche est de s’appuyer sur des descripteurs issus des calculs de structure électronique pour alimenter des modèles prédictifs interprétables, facilitant ainsi l’exploration virtuelle d’espaces de formulation. Dans un domaine extrêmement compétitif, la petite originalité de notre démarche est d’introduire de l’expliquabilité (xAI), c’est à-dire d’utiliser des algorithmes qui permettent de comprendre et interpréter le fonctionnement et les décisions des modèles d’intelligence artificielle. La thématique IA est en train de renforcer la collaboration entre NCO et MPC.
Propriétés électroniques excitées et modélisation avancée : Les calculs de type GW constituent une expertise plutôt rare. Ils permettent une description fine des propriétés électroniques excitées (bandes interdites, excitons) dans les matériaux 2D ou les nanostructures, et offrent un apport décisif pour la compréhension de phénomènes optoélectroniques. Cet axe, à l’interface entre chimie et physique, constitue un axe collaboratif fort entre les équipes OPTO et MPC.