L'IA booste la production de PFAS

Les PFAS (substances per- et polyfluoroalkylées) sont une famille de plus de 4 700 composés chimiques artificiels, utilisés depuis les années 1950 pour leurs propriétés antiadhésives, imperméables et résistantes à la chaleur. Ces molécules, surnommées 'produits chimiques éternels' en raison de leur persistance extrême dans l'environnement, se retrouvent dans de nombreux produits du quotidien comme les poêles antiadhésives, les vêtements imperméables, les emballages alimentaires ou encore les mousses anti-incendie. Leur fabrication repose sur des procédés industriels complexes, souvent coûteux et énergivores, ce qui limite leur production à grande échelle. Les PFAS sont aujourd’hui pointés du doigt pour leur toxicité, leur capacité à s’accumuler dans les organismes vivants et leur présence généralisée dans les sols, les eaux et même le sang humain.

L’intelligence artificielle (IA) est désormais utilisée pour accélérer et optimiser la production des PFAS, réduisant ainsi les coûts et les délais de fabrication. Grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique, les chercheurs et industriels peuvent explorer des millions de combinaisons chimiques en un temps record, identifier les molécules les plus stables ou les plus performantes, et prédire leurs propriétés sans avoir à les tester systématiquement en laboratoire. Cette approche, appelée chimie computationnelle, permet de contourner les méthodes traditionnelles, souvent longues et onéreuses. Par exemple, une équipe de l’Université de Liverpool a utilisé l’IA pour concevoir un nouveau type de PFAS en seulement quelques semaines, alors qu’il aurait fallu plusieurs années avec les méthodes classiques. L’objectif est de produire des PFAS plus performants, moins coûteux ou plus faciles à recycler, tout en limitant leur impact environnemental.

L’optimisation de la production des PFAS par l’IA soulève des inquiétudes majeures parmi les scientifiques et les associations environnementales. En facilitant leur fabrication, cette technologie pourrait entraîner une augmentation de leur utilisation dans l’industrie, aggravant ainsi leur dissémination dans l’environnement. Les PFAS sont déjà présents dans 97 % des échantillons de sang humain prélevés aux États-Unis, selon une étude de 2022, et leur concentration dans les eaux souterraines dépasse parfois les seuils recommandés par l’Agence américaine de protection de l’environnement (EPA). Les chercheurs craignent que l’IA ne serve à développer des PFAS encore plus persistants ou toxiques, sans que les régulations ne parviennent à suivre le rythme. En Europe, la Commission européenne a proposé en 2023 d’interdire la plupart des PFAS, mais leur production pourrait continuer dans d’autres régions du monde, où les normes environnementales sont moins strictes.

Les principaux bénéficiaires de l’utilisation de l’IA pour produire des PFAS sont les grands groupes chimiques et les start-up spécialisées dans la chimie computationnelle. Aux États-Unis, des entreprises comme 3M ou DuPont (connues pour leur implication historique dans la production de PFAS) investissent massivement dans ces technologies pour maintenir leur avantage concurrentiel. En Europe, des acteurs comme le Centre national de la recherche scientifique (CNRS) en France ou l’Institut Fraunhofer en Allemagne collaborent avec des laboratoires universitaires pour développer des alternatives plus sûres. Cependant, ces innovations sont souvent brevetées, ce qui limite leur accessibilité aux petits acteurs industriels ou aux pays en développement. Les consommateurs, eux, restent peu informés des risques associés à ces nouveaux PFAS, conçus grâce à l’IA, et de leur présence dans les produits qu’ils achètent.