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Oubliez les LLM, Entalpic agence les atomes 🧬 !
🤩 Pendant que tout le monde joue avec ChatGPT, une startup française décarbone l'industrie en agencant des atomes 🇫🇷
"Il y a 10 puissance 60 matériaux possibles. Plus que d'étoiles dans l'univers." 🤯
🤖 IA pour les matériaux — nouvel épisode de Comptoir IA avec Alexandre Duval, Chief Scientist Officer et cofondateur d'Entalpic.
Alexandre a fait son doctorat avec Yoshua Bengio (prix Turing) au Canada. Aujourd'hui chez Entalpic (Station F, 35 personnes, levée de 8,5 M€), il bâtit l'IA qui découvre les matériaux du futur — batteries, semi-conducteurs, panneaux solaires, catalyseurs.
Voici ce qu'on a appris :
🔹 L'IA n'égale PAS les LLM. C'est même beaucoup plus large : générateurs non-LLM, prédicteurs sur graphes, chimie computationnelle (équation de Schrödinger). Et l'IA pour la matière vaut au moins autant que l'IA pour le langage.
🔹 10⁶⁰ matériaux possibles dans l'univers. C'est plus que d'étoiles. Un humain seul, en mode intuition-erreur, met 10 à 15 ans pour en trouver un bon. L'IA peut écraser ce timing.
🔹 AlphaFold a replié toutes les protéines. À la main, il aurait fallu 200 à 400 MILLIONS d'années de labo. L'IA = ce niveau d'accélération.
🔹 Premier brevet d'Entalpic : un catalyseur pour produire de l'ammoniac. Vous ne connaissez pas ? Le procédé Haber-Bosch fait passer l'humanité d'1 à 8 milliards d'humains via les engrais — et pèse 2% des émissions CO2 mondiales. Entalpic veut le décarboner.
🔹 Bonus : Alexandre n'a aucun attrait pour les datacenters dans l'espace. « On a une Terre, il faut en prendre soin avant. »
🧠 Sujets abordés par Alexandre :
📍 IA ≠ LLM : différence générative / prédictive / reinforcement
📍 10⁶⁰ matériaux possibles, plus que d'étoiles dans l'univers
📍 Le triptyque protéines / molécules / matériaux expliqué simplement
📍 Catalyseur d'ammoniac (Haber-Bosch) — 2% du CO2 mondial
📍 PhD avec Yoshua Bengio, vision LeCun / world models pour la matière
📍 Souveraineté française et écosystème deep-tech
🔥 Citation à retenir : « Le LLM peut aller très loin. Mais il n'apprend pas les concepts fondamentaux du monde — la position d'une voiture dans l'espace, le vide. Pour la matière, c'est pareil : les LLM ne suffisent pas. »
Un grand merci à Alexandre Duval et à toute l'équipe Entalpic !
👉 Découvrez Entalpic ici : https://entalpic.ai (🙌 mettez-leur un follow, c'est l'une des plus belles deep-tech IA françaises)
Merci de liker 👍 et de reposter 🔄 et de vous abonner à ma newsletter pour me soutenir 👉 https://nicoguyon.substack.com/ !!
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
By Nicolas Guyon5
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Oubliez les LLM, Entalpic agence les atomes 🧬 !
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"Il y a 10 puissance 60 matériaux possibles. Plus que d'étoiles dans l'univers." 🤯
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Alexandre a fait son doctorat avec Yoshua Bengio (prix Turing) au Canada. Aujourd'hui chez Entalpic (Station F, 35 personnes, levée de 8,5 M€), il bâtit l'IA qui découvre les matériaux du futur — batteries, semi-conducteurs, panneaux solaires, catalyseurs.
Voici ce qu'on a appris :
🔹 L'IA n'égale PAS les LLM. C'est même beaucoup plus large : générateurs non-LLM, prédicteurs sur graphes, chimie computationnelle (équation de Schrödinger). Et l'IA pour la matière vaut au moins autant que l'IA pour le langage.
🔹 10⁶⁰ matériaux possibles dans l'univers. C'est plus que d'étoiles. Un humain seul, en mode intuition-erreur, met 10 à 15 ans pour en trouver un bon. L'IA peut écraser ce timing.
🔹 AlphaFold a replié toutes les protéines. À la main, il aurait fallu 200 à 400 MILLIONS d'années de labo. L'IA = ce niveau d'accélération.
🔹 Premier brevet d'Entalpic : un catalyseur pour produire de l'ammoniac. Vous ne connaissez pas ? Le procédé Haber-Bosch fait passer l'humanité d'1 à 8 milliards d'humains via les engrais — et pèse 2% des émissions CO2 mondiales. Entalpic veut le décarboner.
🔹 Bonus : Alexandre n'a aucun attrait pour les datacenters dans l'espace. « On a une Terre, il faut en prendre soin avant. »
🧠 Sujets abordés par Alexandre :
📍 IA ≠ LLM : différence générative / prédictive / reinforcement
📍 10⁶⁰ matériaux possibles, plus que d'étoiles dans l'univers
📍 Le triptyque protéines / molécules / matériaux expliqué simplement
📍 Catalyseur d'ammoniac (Haber-Bosch) — 2% du CO2 mondial
📍 PhD avec Yoshua Bengio, vision LeCun / world models pour la matière
📍 Souveraineté française et écosystème deep-tech
🔥 Citation à retenir : « Le LLM peut aller très loin. Mais il n'apprend pas les concepts fondamentaux du monde — la position d'une voiture dans l'espace, le vide. Pour la matière, c'est pareil : les LLM ne suffisent pas. »
Un grand merci à Alexandre Duval et à toute l'équipe Entalpic !
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