Vous pensiez que concevoir une batterie relevait d’un simple jeu de briques technologiques, quelques matériaux bien empilés et le tour est joué ? En réalité, le plus long commence après. Une fois le prototype prêt, il faut le malmener : charge, décharge, recharge… encore et encore, jusqu’à l’épuisement complet. Un marathon qui peut durer des mois, parfois des années. Et qui consomme énormément d’électricité. Certaines estimations évoquent 130 000 gigawattheures nécessaires d’ici 2040 pour ces seuls tests, soit près de la moitié de la production annuelle de la Californie.

À Université du Michigan, l’équipe du chercheur Jiawei Zhang propose de court-circuiter ce rituel. Dans la revue Nature, ils détaillent une approche baptisée « Discovery Learning ». L’idée est simple sur le papier : observer les premiers cycles de vie d’une batterie pour prédire son avenir, sans attendre qu’elle rende l’âme. Le système repose sur trois briques. D’abord, sélectionner intelligemment quels prototypes méritent d’être testés physiquement. Ensuite, comparer leurs premiers comportements à une base de données de batteries déjà connues. Enfin, estimer leur durée de vie totale… puis réinjecter ces prédictions dans le modèle pour affiner les choix suivants. Autrement dit, l’algorithme apprend aussi de ses propres estimations. Les chercheurs annoncent des gains spectaculaires : 98 % de temps économisé, 95 % de coûts en moins.

De quoi faire rêver une industrie où chaque semaine gagnée vaut de l’or. Mais prudence. Le professeur Chao Hu, de Université du Connecticut, rappelle que ces prédictions dépendent fortement des données d’entraînement. Si une nouvelle batterie sort trop des sentiers battus, le modèle pourrait se tromper. Et surtout, la vraie vie ne ressemble pas au laboratoire : chaleur, froid, charges imprévisibles… rien n’a encore été validé sur le terrain. Avec un marché estimé à 120 milliards de dollars aujourd’hui, et 500 milliards attendus en 2030, la tentation est forte. 

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