Ce nouvel alliage trouve son origine en 2020, dans un cours donné au MIT (Massachusetts Institute of Technology, États-Unis) par le professeur Greg Olson. Mohadeseh Taheri-Mousavi fait alors partie de ses élèves et est chargée de relever le défi d’Olson : concevoir un alliage d’aluminium plus solide que le plus solide connu jusqu’alors !
Comme pour la plupart des matériaux, la solidité de l’aluminium réside majoritairement dans sa microstructure. Autrement dit, plus ses constituants microscopiques seront petits et denses, plus l’alliage sera résistant. La classe du MIT use alors de simulations informatiques afin de combiner l’aluminium avec différents éléments selon diverses concentrations. Mais malgré les efforts fournis par tous les élèves, c’est un échec. Un échec qui fait se questionner Mohadesed Taheri-Mousavi : le résultat aurait-il été différent avec l’aide du machine learning (apprentissage automatique) ? Depuis, elle a cherché à répondre à cette question et la résolution de toute cette affaire peut se lire dans le journal Advanced Materials du 2 octobre 2025.
L’association gagnante de l’aluminium et du machine learning
À l’aide du machine learning, l’équipe de Mohadeseh Taheri-Mousavi a pu limiter le nombre de combinaisons à tester à 40… contre plus de 1 million à simuler par la méthode traditionnelle ! Les scientifiques ont alors extrait la meilleure recette d’alliage possible, associant l’aluminium à cinq autres éléments. Pour produire ce nouvel alliage, ils ont préféré la fabrication additive au moulage traditionnel, où l’aluminium fondu est versé dans un moule puis laissé à refroidir pour se solidifier. Or, plus le temps de refroidissement est long et plus il y a de chances que les constituants microscopiques grossissent. Heureusement, la fabrication additive promet une solidification bien plus rapide ! La technique employée dans cette recherche est la fusion sur lit de poudre. Celle-ci, composée de l’aluminium et des cinq autres éléments sélectionnés, a été envoyée à des collaborateurs en Allemagne. Ces derniers l’ont alors déposée couche par couche sur une surface suivant le motif désiré, puis l’ont fondu à l’aide d’un laser. Le motif étant assez fin pour solidifier avant qu’une nouvelle couche soit déposée et « imprimée » à son tour.
Les chercheurs allemands ont ensuite renvoyé les échantillons obtenus au MIT pour mesurer la résistance de l’alliage et imager ses microstructures. Résultats : une stabilité jusqu’à des températures avoisinant les 400°C, et une résistance cinq fois plus élevée que l’aluminium fabriqué traditionnellement ! À l’avenir, il pourrait servir dans la confection des pales de ventilateur de moteur à réaction, qui doivent être légères tout en soutenant des températures élevées. Pourtant, elles sont à ce jour moulées à partir de composites avancés ou de titane – un matériau plus de 50 % plus lourd et jusqu’à dix fois plus cher que l’aluminium. En attendant l’arrivée du nouvel alliage sur le marché, Mohadeseh Taheri-Mousavi et ses collègues continuent d’employer le machine learning pour optimiser toujours davantage les propriétés de leur alliage.
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