Des ingénieurs ont récemment mis en œuvre une plateforme d’intelligence artificielle, Herman AI, pour transformer le processus de sélection de résines plastiques, permettant de naviguer rapidement et de façon fiable parmi l’immense diversité des matériaux disponibles. L’outil intègre une base de données structurée combinant fiches techniques, données expertes et connaissances métier, puis applique des modèles de machine learning et des raisonnements physiques pour prédire des propriétés (comme la résistance mécanique, compatibilité, traitement, recyclabilité, etc.) et évaluer la pertinence de chacun des polymères selon l’application visée. Cette méthode surmonte les limites des modèles d’IA généralistes, souvent mal adaptés aux problématiques de conception d’ingénierie (unités, prédictions chiffrées, cohérence, etc.). Grâce à cette approche, les utilisateurs peuvent interroger la base non seulement selon des critères standard, mais aussi selon des besoins fonctionnels ou environnementaux — ce qui accélère le choix des résines adaptées aux contraintes techniques ou de durabilité. Sur le plan technologique, cette innovation pourrait bouleverser la chaîne de développement des polymères : elle offre un gain de temps important, une meilleure fiabilité dans la sélection des matériaux, et favorise l’émergence de produits plus optimisés — que ce soit en performance, en coût ou en impact environnemental — en particulier dans un contexte où la diversité des formulations et la pression sur le recyclage sont croissantes.
https://www.plasticstoday.com/materials/ai-shapes-the-future-of-resin-selection