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Prédire la solubilité grâce à l'IA pour innover en hydrométallurgie

CEA

Nîmes

Sur place

EUR 80 000 - 100 000

Plein temps

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Résumé du poste

Une entreprise de recherche scientifique propose une thèse sur l'IA pour prédire la solubilité en hydrométallurgie. Le candidat travaillera sur le développement d'un outil informatique afin d'optimiser l'extraction de molécules. Un Master en chimie théorique ou informatique est requis. Le poste est localisé à Marcoule et disponible à partir du 01/10/2025.

Qualifications

  • Formation recommandée en chimie théorique ou informatique.

Responsabilités

  • Développer un outil IA pour prédire la solubilité.
  • Effectuer une étude bibliographique des outils existants.
  • Modifier/créer du code et entraîner le réseau de neurones.
  • Vérifier les prédictions par des expériences en laboratoire.

Connaissances

Chimie théorique
Informatique

Formation

Master 2 en chimie théorique ou informatique
Description du poste
Description du sujet de thèse

Description du sujet et le contexte général de la thèse, tel que présenté dans l’offre initiale, est conservé ci-dessous sous une forme structurée et lisible sans éléments de mise en page obsolètes.

Domaine

Défis technologiques

Sujets de thèse

Prédire la solubilité grâce à l'IA pour innover en hydrométallurgie

Contrat

Thèse

Description de l'offre

L'un des challenges de l'hydrométallurgie est de parvenir à trouver une molécule extractante à la fois sélective et efficace. Pour ce faire, il faut choisir parmi des milliers de possibilités, action impossible à réaliser par une méthode synthèse-test. A la place, de nombreuses études se basent sur des calculs quantiques pour évaluer l'efficacité d'un ligand à partir de la stabilité du complexe. Cependant, ces méthodes ne permettent pas de prendre en compte certains paramètres physico-chimiques essentiels à une extraction efficace tels que la solubilité.

Ce projet a donc pour objectif de développer un outil informatique basé sur l'IA capable de prédire la solubilité d'une molécule dans un solvant donné à partir de sa structure moléculaire. Dans un premier temps, l'étude se focalisera sur 3 solvants : l'eau, pour laquelle des outils pré-existants serviront de référence, l'acide nitrique 3 M pour être dans des conditions usuelles de l'industrie nucléaire, et l'octanol, solvant organique utilisé pour déterminer le coefficient de partage logP. Le projet se découpe en 4 jalons principaux :

  1. Etude bibliographique d'outils similaires existants permettant de choisir les voies les plus prometteuses
  2. Recherche de bases de données et complétion si nécessaire par des expériences de solubilité en laboratoire
  3. Modification/création du code et entraînement du réseau de neurones sur les bases de données ainsi établies
  4. Vérifications des prédictions sur des molécules non-incluses dans les bases de données par comparaison avec des mesures en laboratoire
Université / école doctorale

Sciences Chimiques Balard (EDSCB) Montpellier

Localisation du sujet de thèse

Site: Marcoule

Critères candidat

Formation recommandée Master 2 chimie théorique ou informatique

Demandeur

Disponibilité du poste 01/10/2025

Personne à contacter par le candidat

Simonnet Marie marie.simonnet@cea.fr
CEA
DES/ICSM (DES)//LHYS
ICSM - UMR 5257
Bat 426
BP 17171
30207 Bagnols/ Ceze
04 66 79 64 99

Tuteur / Responsable de thèse

RAYNAUD Christophe christophe.raynaud1@umontpellier.fr
CNRS
ICGM
UMR-5253 CC043 Pôle Chimie Balard Recherche 1919 route de Mende 34293 Montpellier CEDEX 5

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