Portrait | Alexandre Duval, l'IA au service de la décarbonation industrielle

Passé par le Master of Science Msc in Artifical Intelligence de CentraleSupélec et actuellement à l'accélérateur 21st by CentraleSupélec, cofondateur de la start-up Entalpic, Alexandre Duval et ses associés Victor Schmidt et Mathieu Galtier, ont développé une plateforme moderne d'IA générative capable d'automatiser la génération et le test de nouveaux catalyseurs pour l’industrie. 

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en collaboration avec 21st CentraleSupélec]

Et si l’IA métamorphosait la vie des chimistes industriels ? Et si elle leur permettait de démultiplier et ainsi d’accélérer les découvertes de nouveaux matériaux pour décarboner les processus industriels ? Voici résumée l’ambition de la start-up Entalpic, positionnée à la croisée de trois enjeux majeurs de l’époque : industriel, climatique et technologique.

‍À sa tête, on retrouve notamment Alexandre Duval (MS 20), jeune entrepreneur passionné et engagé. Concilier IA et utilité sociétale a toujours été pour lui un fil conducteur. « J’ai très tôt souhaité que mon travail soit utile pour la société, ce qui m’a, par exemple, poussé à travailler sur l’Explainable AI, l’explicabilité de l’IA, ou comment comprendre les décisions des algorithmes de manière à éviter les discriminations liées aux biais de données, voire de la société actuelle », raconte ce diplômé du MSc Artificial Intelligence de CentraleSupélec, par ailleurs titulaire d'un doctorat en machine learning obtenu au sein du laboratoire CVN de CentraleSupélec et l’Inria. ‍

Désormais CSO (directeur scientifique) de la jeune pousse parisienne, Alexandre avait tout pour s’épanouir dans l’univers de la Deeptech. Au cours de son doctorat, ce dernier s’envole pour le Québec où il intègre les laboratoires du Pr Yoshua Bengio, pionnier de l’IA et prix Turing 2018, et David Rolnick, à Mila, le réputé Institut québécois d’intelligence artificielle. C’est là-bas qu’il commence à s’intéresser à la manière dont l’IA peut accélérer la découverte de nouveaux matériaux capables de réduire l’impact carbone industriel, notamment dans la fabrication du ciment, de fertilisants ou encore d’hydrogène.

‍« Inspiré par la publication récente d’Open Catalyst, un grand programme de recherche open source porté par Meta AI et Carnegie Mellon University's (CMU), je me suis concentré sur les catalyseurs, utilisés pour les réactions chimiques », explique-t-il. Les enjeux sont colossaux, la production d’ammoniac représentant à elle seule environ 3 % des émissions carbone mondiales et celle du ciment, près de 7 %.

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« Nous voulions rejoindre un écosystème stimulant, avec beaucoup de rencontres et un accélérateur qui partage notre vision de la science et se projette à long terme. Nous avons été séduits ».

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Une levée express de 8,5 millions d’euros

Petit à petit, il en fait son sujet, « comme une évidence : je sentais que c’était ma responsabilité d’accélérer la recherche dans ce domaine. » Fin 2023, peu avant de défendre sa thèse, Alexandre Duval file à Cambridge (Royaume-Uni), recruté en stage par Amazon pour travailler sur les LLMs. Au même moment, une rencontre décisive a lieu, ou plutôt des discussions, menées avec Victor Schmidt, « collègue de thèse » à Mila, et Mathieu Galtier, ancien des Mines de Paris, titulaire d'un doctorat Inria-ENS-Oxford, alors Chief Data & Platform Officer d’Owkin. « Nous étions d’accord tous les trois pour mettre nos compétences au service d’une solution pour le climat », résume-t-il.

‍Tout va alors très vite. En février 2024, il soutient sa thèse. Au printemps, le trio se met d’accord, Alexandre Duval quitte Amazon, puis les trois co-fondateurs parviennent à lever 8,5 millions d’euros, et, en mai, les statuts de la société sont déposés. Elle s’appellera Entalpic, clin d’œil au concept de thermodynamique d’enthalpie.  

‍La jeune société s’attèle depuis à développer des algorithmes génératifs et prédictifs au cœur d’une sorte de bibliothèque-matrice. Nourrie de nombreuses données, lois physico-chimiques et études scientifiques, cette plateforme vient générer et tester de nouveaux matériaux hypothétiques, en exploitant les réseaux neuronaux de graphs (GNN), des méthodes d’apprentissage actif (active learning) ou encore des LLMs.

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Victor Schmidt, Mathieu Galtier, Alexandre Duval (MS 20)

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Sortir de l’ère de l’aiguille dans la botte de foin

« Notre plateforme va aider les chimistes, de plus en plus sollicités par leurs directions pour trouver de nouveaux catalyseurs », éclaire Alexandre Duval. « Mais jusqu’à présent, ces derniers n’avaient pas d’autre choix que de partir de leurs intuitions pour explorer un espace infini de possibilités, une quête qui revient souvent à chercher une aiguille dans une botte de foin et qui coûte cher ». Entalpic pourrait ainsi révolutionner l’approche. « Notre ambition est de co-développer ces catalyseurs découverts avec les industriels, afin d’en conserver la propriété intellectuelle ou du moins la partager. Voici pourquoi nous prévoyons de disposer à l’avenir de notre propre laboratoire pour les synthétiser ».  

‍En attendant, Entalpic doit grandir vite et bien. Sa première levée de fonds d’amorçage lui permet de lancer la dynamique, avec le recrutement d’une vingtaine d’experts, à la fois côté IA et côté physique-chimie. « Une équipe pluridisciplinaire de profils ultra-qualifiés, avec des ambitions fortes en matière de diversité et de parité », affirme Alexandre Duval. Pour réussir son décollage, Entalpic a fait le choix de rejoindre l’accélérateur 21st de CentraleSupélec, au sein de Station F. « Nous voulions rejoindre un écosystème stimulant, avec beaucoup de rencontres et un accélérateur qui partage notre vision de la science et se projette à long terme. Nous avons été séduits ». Reste désormais à séduire le monde industriel.

Le 15 novembre dernier, Alexandre participait à la 2ème édition des Rencontres CentraleSupélec Alumni. Il était aux côtés de Léa Gillet (MS 18), cofondatrice de Trace for Good, Vivien Robert (MS 19), cofondateur de Highcast et Vincent Holley (D 10), fondateur de Geeglee, pour une table-ronde intitulée : Augmenter les performances industrielles grâce à l'IA :