Numérisation en chimie

En tant qu'ingénieur*e chimiste ou chimiste, on acquiert une connaissance approfondie des facteurs qui influencent les réactions chimiques ou de la manière dont les processus de production dans l'industrie chimique sont contrôlés. Mais les connaissances que l'on peut tirer des données de laboratoire ou de processus grâce à l'analyse de données et à l'apprentissage automatique ne font pas encore partie de la formation. C'est précisément ce que l'Université Technique de Berlin va changer en lançant à partir de la rentrée 2019/20 un nouveau cours intitulé « Analyse de Données pour les Ingénieur*e*s en Chimie et Chimistes ».

La transformation numérique gagne également en importance dans l'industrie chimique, et les réacteurs chimiques modernes produisent d'énormes quantités de données diverses. Les bases de l'analyse de ces données seront enseignées dans ce nouveau cours.

Le diplômé de l'Université Technique de Berlin, Tino Mundt, connaît cette problématique dans sa propre vie professionnelle : « Je vois à quel point il est important, par exemple dans des projets de data mining, de combiner la connaissance des données et leur analyse avec des connaissances chimiques et procédurales. Si cela n'est pas fait, les erreurs sont souvent recherchées au mauvais endroit ou de fausses conclusions sont tirées. Le potentiel de ces nouveaux outils dans l'industrie et pour le quotidien des chimistes et ingénieur*e*s chimistes est énorme. » L'ingénieur économique spécialisé en chimie et procédés travaille aujourd'hui chez DexLeChem, une spin-off de l'Université Technique de Berlin. Il s'est spécialisé dès le départ dans le domaine de la science des données et a appliqué avec succès ces connaissances dans divers secteurs industriels. Fort de ses expériences professionnelles, il s'est tourné vers sa alma mater et a proposé un nouveau cours : « Analyse de Données pour les Ingénieur*e*s en Chimie et Chimistes ».

Le professeur Dr Reinhard Schomäcker, professeur de chimie technique à l'Université Technique de Berlin, a accueilli favorablement sa proposition. « Notre mission est de former de manière interdisciplinaire les futurs ingénieur*e*s chimistes et chimistes, afin de leur permettre de participer à la transformation numérique de l'industrie chimique », explique Reinhard Schomäcker. « C'est pourquoi, en collaboration avec la Chemical Invention Factory (CIF), le département de chimie technique élargira à partir du semestre d'hiver 2019/20 son offre d'enseignement avec le cours pilote « Analyse de Données pour les Ingénieur*e*s en Chimie et Chimistes », dirigé par Tino Mundt. » La particularité de ce cours : les 30 étudiants travailleront avec de vraies données issues de projets terminés, fournies par le groupe de chimie spécialisée LANXESS.

Les étudiants apprendront les bases de l'analyse de données et de la science des données en utilisant le langage de programmation Python. Ils plongeront dans la pratique technique à travers un projet concret. L'objectif est que les étudiants maîtrisent les fondamentaux pour traiter des projets d'analyse de données dans l'industrie — de la problématique à la présentation des résultats.

« La possibilité pour les étudiants d'apprendre à partir d'exemples réels de l'industrie chimique comment analyser et améliorer les processus de production et les réactions chimiques à l'aide de données est unique », explique Reinhard Schomäcker. « Ces connaissances ne pourraient pas être transmises aussi en profondeur sans la participation des deux partenaires industriels. »

« LANXESS recherche de plus en plus de spécialistes qui possèdent à la fois des connaissances techniques chimiques et numériques pour exploiter toutes les possibilités de la digitalisation. Ces nouveaux talents sont une pièce maîtresse de la transformation numérique, c'est pourquoi nous soutenons l'Université Technique de Berlin dans l'élargissement du programme pour les futurs chimistes et ingénieur*e*s chimistes », déclare Jörg Hellwig, Chief Digital Officer chez LANXESS.