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À 18 ans, Xiyao Li quitte la Chine pour la France sans parler un mot de français. Dix ans plus tard, diplômée de Polytechnique, elle utilise l'intelligence artificielle pour résoudre ce que la chimie traditionnelle met des décennies à accomplir : découvrir de nouveaux matériaux. Le problème : pour trouver un nouveau catalyseur ou un matériau, les chimistes testent des combinaisons une par une en laboratoire. Des années de travail pour explorer une infime fraction des possibilités. L'espace des molécules possibles est astronomique : on estime qu'il existe plus de combinaisons chimiques potentielles qu'il n'y a d'atomes dans l'univers. La solution : l'IA change la méthode. Au lieu de tester physiquement chaque molécule, des modèles de machine learning prédisent leurs propriétés virtuellement. En quelques heures, l'IA évalue des millions de candidats et identifie les plus prometteurs. Les chercheurs ne synthétisent ensuite que les meilleures options. C'est comme passer de la lampe torche au drone thermique dans une forêt immense. Avec son équipe chez Entalpic, Xiyao Li a déjà identifié 5 catalyseurs plus performants que ceux utilisés en industrie. Pas une promesse de laboratoire, un changement de méthode qui accélère la transition énergétique. Ingénieure diplômée de l'École Polytechnique, Xiyao Li est spécialisée en intelligence artificielle appliquée à la science. Elle travaille chez Entalpic (https://entalpic.ai), startup française pionnière qui utilise l'IA générative pour accélérer la découverte de matériaux et décarboner la chimie industrielle. L'équipe, composée à plus de 50% de docteurs, issus de Polytechnique, Berkeley, Stanford ou Mines PSL, développe des solutions pour les batteries nouvelle génération, la capture de CO₂ et la production d'hydrogène vert. This talk was given at a TEDx event using the TED conference format but independently organized by a local community. Learn more at https://www.ted.com/tedx