IA4DIVE : l'IA pour le développement de bioplastiques à base de racine d'enDIVE // IA4DIVE: AI for the development of bioplastics derived from enDIVE roots

Cette thèse s'inscrit dans le WP3 du projet DIVE qui a été déposé à l'AAP InSPIR 2025 de la région Hauts-de-France. Cependant l'AAP InSPiR ne finance pas cette thèse.

Le projet DIVE est un projet interdisciplinaire qui regroupe des domaines suivants : la biochimie, le génie des procédés, les matériaux, l'informatique et les sciences humaines et sociales, le marketing et l'économie. Le but de ce projet est la diminution de la pollution plastique et la réduction de ses usages. Il concerne la valorisation d'un co-produit de la filière endive, la racine d'endive après forçage afin de (i) créer des alternatives sûres, saines, efficaces et écologiques pour la conservation alimentaire ; (ii) créer ainsi une nouvelle sous-filière structurante pour une filière d'importance régionale dans les Hauts-de-France et actuellement en crise.

Le rôle de l'informatique dans ce projet est double. Il s'agit dans un premier temps de développer un modèle qui à partir de caractéristiques (par exemple la quantité de matières, le procédé d'extraction, ...) pourra prédire les caractéristiques du bioplastique (transparence, imperméabilité, résistance,...). Le second modèle sera le modèle « inverse », il permettra à partir des propriétés souhaitées du bioplastique de prédire les matières et les procédés d'extraction à fournir au processus pour obtenir le bioplastique souhaité.
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This thesis is part of WP3 of the DIVE project, which was submitted to the InSPIR 2025 call for proposals in the Hauts-de-France region. However, the InSPIR call for proposals does not fund this these.

The DIVE project is an interdisciplinary initiative bringing together the following fields: biochemistry, process engineering, materials science, computer science, humanities and social sciences, marketing, and economics. The goal of this project is to reduce plastic pollution and limit its use. It focuses on the valorization of a byproduct of the endive industry—the endive root after forcing—in order to (i) create safe, healthy, effective, and environmentally friendly alternatives for food preservation; (ii) thereby establish a new, structuring sub-sector for an industry of regional importance in the Hauts-de-France region that is currently in crisis.

The role of computer science in this project is twofold. The first step is to develop a model that, based on specific characteristics (such as the quantity of materials, the extraction process, etc.), can predict the characteristics of the bioplastic (transparency, impermeability, strength, etc.). The second model will be the “inverse” model; it will use the desired properties of the bioplastic to predict the raw materials and extraction processes required to produce the desired bioplastic.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Financement d'une collectivité locale ou territoriale

Université de Picardie - Jules Verne

585 Sciences, Technologie, Santé

compétences en machine learning et recherche opérationnelle développement informatique
skills in machine learning and operation research software developer