212 - Modélisation et simulations numériques multi-échelles en chimie : des sciences de la vie et de l’environnement au génie des matériaux

Nous cherchons à construire des modèles de plus en plus réalistes desprocessus catalytiques ayant lieu sur des surfaces ou des nano-particules. Depuis quelques années nous appliquons à cette tache des méthodes d’apprentissage automatique (machine learning (ML)), notamment l’apprentissage actif (Active Learning (AL)) dans le but ultime de définir automatiquement les coordonnées réactionelles. Je rapporterai les progrès réalisés vers cet objectif en utilisant l’AL pour l’optimisation des structures de nanocatalyseurs, ainsi que pour la recherche dans des bases de données afin de découvrir de meilleurs matériaux catalytiques. Je mettrai en avant les protocoles et les logiciels développés, QMLMaterial, GAMaterial MLChem4D et RLMaterial.
Nos premiers essaies d’incorporation d’algorithmes quantiques (par exemple, QAL) pour les ordinateurs quantiques mettront en lumière les facteurs influençant l’amélioration quantique.

Les nanoparticules de polyphénylène éthynylène (PPE NPs) ont émergé comme une alternative prometteuse aux colorants fluorescents traditionnels pour les applications de bio-imagerie, en raison de leur grande photostabilité, de leur sensibilité et de leur biocompatibilité. Les méthodes computationnelles jouent un rôle essentiel dans l'avancement de notre compréhension des propriétés optiques des PPE NPs et de leurs relations structure-propriété. Dans cette étude, nous employons une combinaison de la théorie fonctionnelle de la densité dépendante du temps (TDDFT) et de simulations de dynamique moléculaire (MD) pour examiner les propriétés d'adsorption et d'émission des PPE NPs dans des environnements biologiques. La TDDFT fournit des informations précises sur les propriétés des états excités, tandis que les simulations MD capturent les interactions dynamiques des PPE NPs avec leur environnement. En intégrant ces approches computationnelles, nous visons à élucider les facteurs clés régissant le comportement photophysique des PPE NPs, contribuant ainsi à la conception rationnelle de nanomatériaux pour améliorer la performance en bio-imagerie. Les résultats de cette étude participent au développement de modèles prédictifs pour optimiser la réponse optique et la stabilité des NPs pour les applications de bio-imagerie.

Le Paysage Énergétique Potentiel (PEL) est un concept particulièrement utile pour décrire les transitions de phase, et en particulier la transition vitreuse (GT). Il représente une surface d’énergie où chaque point correspond à une configuration moléculaire possible. Les vallées (minima locaux) décrivent des états stables ou métastables, tandis que les sommets représentent les barrières énergétiques séparant ces états. Les minima moins profonds correspondent aux états vitreux, où les molécules sont piégées dans des configurations, tandis que les minima profonds représentent des configurations thermodynamiquement favorables. Le passage d'un état, soit la hauteur des barrières, est plus communément désigné par énergie d’activation, . À mesure que la température diminue, le système se retrouve piégé dans des minima énergétiques plus profonds, entraînant un ralentissement de la mobilité moléculaire et une vitrification, ce qui correspond à la GT. Bien que le PEL soit hautement multidimensionnel, il est proposé d’utiliser la dynamique moléculaire pour en donner une certaine description qui soit applicable à une représentation chimique de cette GT au sein des polymères.

Démocratiser les simulations et analyses moléculaires interactives grâce
à une plateforme portable clé en main

Les outils informatiques permettant de visualiser et manipuler des
structures moléculaires en temps réel représentent un potentiel
considérable pour accélérer la recherche et améliorer l'enseignement,
mais restent encore sous-exploités. Notre équipe a développé MolPlay,
une plateforme qui démocratise l'accès aux simulations et analyses
moléculaires interactives.

Je présenterai les tâches courantes de modélisation interactive -
assemblage, déformation, échantillonnage d'événements rares - et leurs
applications, notamment pour l'étude des membranes et protéines
membranaires. MolPlay fournit un environnement logiciel prêt à l'emploi
avec une collection d'exemples pratiques soigneusement sélectionnés.

La nature portable et autonome de MolPlay permet des déploiements
variés, de la vulgarisation à l'enseignement, en laboratoire de
recherche, et comme outil abordable de distribution de logiciels
scientifiques. Plusieurs tests ont démontré que MolPlay abaisse les
barrières d'accès aux approches interactives.

En consolidant plus d'une décennie d'expertise dans une plateforme
accessible, MolPlay représente une avancée significative vers une
adoption plus large de ces techniques computationnelles puissantes mais
sous-utilisées, tant dans l'éducation que dans la recherche.
 

Islam K. Matar,^1,2 Peyman Fahimi,³ Jean-Nicolas Vigneau,³ Chérif F. Matta^1-3

¹ Dép. de chimie et de physique, Université Mount Saint Vincent, Halifax, NE, Canada B3M 2J6.

² Département de chimie, Université Saint Mary's, Halifax, NE, Canada B3H 3C3.

^{3 Dép. de chimie, Université Laval, Québec, QC, Canada G1V 0A6.}

cherif.matta@msvu.ca

De nouvelles fonctions biologiques de l'ATP synthase ont été récemment proposées. On pense maintenant que cette enzyme interfère avec l'énergétique de la réaction elle-même et non pas seulement avec la barrière d'énergie potentielle (qui détermine la vitesse) de la réaction. Ce rôle inhabituel est dû au potentiel électrostatique de l'enzyme. Les structures cristallographiques de l'ATP synthase de différentes espèces, y compris l’humaine, sont utilisées pour comparer leurs potentiels électrostatiques en résolvant l'équation de Poisson-Boltzmann. La différence de potentiel qu'un proton subit uniquement en raison du potentiel électrostatique de l'enzyme elle-même se situe à un ordre de grandeur près de la différence de potentiel chimiosmotique. La figure montre un exemple du potentiel électrostatique d’une des 250 structures étudiées dans deux plans perpendiculaires à l'axe long de la protéine correspondant aux points d'entrée et de sortie du proton où le plan d'entrée (rouge) est positif tandis que le plan de sortie est négatif. Cette découverte pourrait avoir des répercussions sur l’estimation du contenue calorifique des aliments. 

Références

1. Matar, I. K. ; Fahimi, P., Vigneau, J.-N. ; Matta, C. F. in preparation  (2025).
2. Vigneau, J.-N. ; Fahimi, P., Ebert, M. ; Cheng, Y. ; Tannahill, C. ; Muir, P. ; Nguyen-Dang, T.-T. ; Matta, C. F. ChemComm 58, 2650-2653 (2022).
3. Fahimi, P. ; Matta, C. F. Trends Chem. 4, 96-110 (2022). 
4. Matta, C. F., Massa, L. J. Phys. Chem. A 121, 9131-9135 (2017).

La réaction électrochimique de réduction de l’azote (NRR) constitue une alternative verte à la

synthèse de l’ammoniac dans des conditions ambiantes, pouvant remplacer le procédé Haber-
Bosch, très énergivore. Cependant, sa mise en œuvre à grande échelle reste difficile en raison de

la faible activité et sélectivité des électrocatalyseurs. Pour accélérer la découverte de catalyseurs,
les algorithmes d’apprentissage automatique explorent efficacement l’espace chimique, tandis que
les calculs de la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) fournissent des informations
précises sur la structure électronique des candidats prometteurs. Toutefois, ces méthodes ne
capturent pas entièrement l’environnement électrochimique du processus catalytique, où le
potentiel d’électrode joue un rôle clé. Nous proposons un cadre computationnel complet pour la
conception d’électrocatalyseurs pour la NRR, combinant un criblage à haut débit d’alliages
bimétalliques et une caractérisation DFT approfondie. Pour surmonter les limites des modèles
conventionnels, nous utilisons la DFT en ensemble grand canonique (GCE-DFT) afin d’examiner
l’effet d’un potentiel d’électrode constant sur l’adsorption des espèces azotées et les énergies
d’activation. Cette approche offre une vision plus réaliste des processus électrochimiques et guide
la conception durable de catalyseurs pour la NRR et d’autres réactions électrochimiques.

Héloïse Leboucher, Mathias Rapacioli et Aude Simon

Laboratoire de Chimie et Physique Quantiques LCPQ/FERMI, UMR5626, Université de Toulouse (UPS) and CNRS,

Les agrégats d’hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP) et d’eau sont des systèmes d’intérêt en astrochimie et en chimie atmosphérique. Des agrégats HAP_m(H₂O)_n neutres, chargés ou protonés sont en effet susceptibles de se former dans les régions les plus froides du milieu interstellaire. Ils représentent également un bon modèle d’aérosols. Afin d’évaluer leur rôle dans la physico-chimie de ces milieux, il est crucial de déterminer leurs structures, leur stabilité et leurs signatures spectrales, ainsi que les processus dynamiques conduisant à leur formation et à leur destruction. 

En raison de la taille et de la complexité des surfaces de potentiel à explorer, nous utilisons la méthode DFTB avec des paramètres adaptés pour déterminer la structure électronique, l’approche DFTB-CI étant utilisée pour les agrégats chargés. Des simulations basées sur l’algorithme PTMC permettent d’accéder aux structures. Les processus dynamiques de formation et de destruction sont simulés par des dynamiques moléculaires de type BOMD/DFTB.

Nous présenterons les résultats obtenus pour les structures et la stabilité des dimères de pyrène C₁₆H₁₀ neutres et chargés en interaction avec des agrégats d’eau, ainsi que l’impact sur les propriétés énergétiques et spectrales.  Quelques résultats sur la croissance et la dissociation d’agrégats protonés [(C₁₆H₁₀)_1–2(H₂O)_1–5H]⁺ , étudiés expérimentalement, seront également présentés. Ces études apportent des données moléculaires cruciales pour l’astrochimie.

Alejandro Rivero Santamaría¹, Samuel Del Fré¹, Gilberto A. Alou Angulo¹, Maxime Infuso¹, Denis Duflot¹, Céline Toubin¹ and Maurice Monnerville¹

¹Univ. Lille, CNRS, UMR 8523 – PhLAM – Physique des Lasers Atomes et Molécules, F-59000 Lille, France

Ce travail explore les avancées récentes dans la compréhension des mécanismes clés sous-jacents aux phénomènes moléculaires atmosphériques et astrophysiques. Notre investigation se concentre principalement sur les interactions gaz-surface, qui sont essentielles pour décrypter les processus complexes régissant les environnements terrestres et cosmiques.

Nous discutons des approches théoriques au cœur de ces études, en mettant l'accent sur l'intégration de méthodologies de pointe dans notre recherche. Une attention particulière est accordée à une stratégie combinée exploitant la Dynamique Moléculaire Ab Initio (AIMD) et les Surfaces d'Énergie Potentielle basées sur l'Apprentissage Automatique (ML-PESs). Cette approche a considérablement amélioré nos capacités analytiques, permettant une modélisation plus sophistiquée de ces systèmes complexes. Deux cas pratiques sont présentés : l'étude de la photodésorption sur des analogues de glace de CO et l'oxydation du NO sur des surfaces de graphite activé.

Le groupe de recherche Najmanovich a développé au fil des années un certain nombre de logiciels qui, ensemble, forment un pipeline pour l'analyse des médicaments, des protéines et de leurs interactions ainsi que leur conception. Il s'agit notamment de GetCleft pour la détection des cavités, de NRGRank pour le criblage virtuel ultra-massif, de FlexAID pour les simulations d'amarrage, de NRGTEN pour la génération d'ensembles conformationnels, l'analyse des changements conformationnels et plus encore, et enfin, d'IsoMIF pour la détection des similitudes des sites de liaison. Ces logiciels sont intégrés au plugin NRGSuite PyMOL, ce qui rend tous ces logiciels rapides et précis accessibles à tous. Dans cette présentation, je décrirai certains d'entre eux et montrerai des applications récentes.

Les gouttelettes d'hélium sont des milieux cryogéniques fascinants pour
la physico-chimie, permettant d'isoler et de caractériser finement des
espèces exotiques. Nos simulations utilisent des potentiels
d'interaction finement calibrés sur des calculs ab initio, et
décrivant la délocalisation des noyaux par des intégrales de chemin.

Nous considérerons des dopants moléculaires (hydrocarbures
aromatiques), et des éléments alcalins dont la propension à la
solvatation dans l'hélium dépend crucialement de leur état
d'ionisation, et illustrerons comment la microsolvatation graduelle
traduit la compétition entre interactions faibles au sein des amas.

La dynamique de solvatation, très intimement liée à celle
d'ionisation, est abordée en relation avec des expériences pompe-sonde
récemment menées dans le groupe de H. Stapelfeldt, dans lesquelles
deux dopants aux comportements distinct sont successivement
ionisés. Nos simulations y révèlent les mécanismes successifs
impliquant solvatation graduelle, expulsion Coulombienne et
évaporation du solvant.

Enfin, le dispositif pompe-sonde étendu au dopant moléculaire a permis
de suivre, en temps réel, la formation d'un complexe non-covalent
entre ion alcalin et la molécule de benzene, ralentie par le milieu
cryogénique. Les simulations mettent ici en évidence de nouveaux
mécanismes en jeu dans cette réaction chimique, dans lesquels les deux
partenaires jouent des rôles dissymétriques.

T. Putaud¹, J.-C. Chartrand¹, Y. Kalugina^1,2, P.-N. Roy²,                                                          G. Bélanger¹, P. Léveillé¹, M. Bertin³, J.-H. Fillion³, X. Michaut³, and P. Ayotte¹

1. Département de Chimie, Université de Sherbrooke, Sherbrooke, Québec J1K 2R1, Canada

2. Department of Chemistry, University of Waterloo, Waterloo, Ontario N2L 3G1, Canada

3. Sorbonne Université CNRS, MONARIS, UMR8233, F-75005 Paris, France

Les études spectroscopiques de H₂O@C₆₀ révèlent la dynamique quantique ro-translationnelle de la molécule d’eau sous confinement extrême. À l’aide d’un modèle du rotateur confiné [1] (CRM), les 39 transitions observées dans le spectre ro-vibrationnel de H₂O@C₆₀ solide [2,3] ont été attribuées [4]. Notre analyse révèle que des perturbations significatives de certaines transitions spécifiques révèlent que le couplage rotation-translation est soumis à des règles de sélection strictes. En optimisant les paramètres du potentiel de confinement effectif, nous avons pu contraindre sa topologie. Malgré sa simplicité, le CRM offre une description satisfaisante de la dynamique la molécule d’H₂O confinée [2,3] tout en révélant plusieurs caractéristiques clés telles que des perturbations significatives de certaines transitions ro-vibrationnelles chaudes et une énergie des modes translationnels frustrés significativement plus basse que prédite [5]. Ce travail souligne la valeur des modèles jouets pour appréhender les fondements phénoménologiques de la dynamique ro-translationnelle résultant du confinement extrême de la molécule d’eau dans le H₂O@C₆₀, ainsi que leur rôle potentiel dans le mécanisme et le taux d’interconversion de ses isomères de spin nucléaires.

[1] Wespiser et al., J. Chem. Phys. 156, 074304 (2022); [2] A. Shugai et al., J. Chem. Phys. 154, 124311 (2021). 

[3] J.-C. Chartrand et al., J. Chem. Phys. (2024); [4] T. Putaud et al., J. Chem. Phys. (2024).[5] P. M. Felker and Z. Bačić, J. Chem. Phys. 152, 014108 (2020).

En 1932, Werner Heisenberg reçu le prix Nobel de physique pour « La création de la
mécanique quantique, dont l’application a mené à la découverte des formes allotropiques
de l’hydrogène. » Ces allotropes, nommés para et ortho-H2, diffèrent seulement dans
l’orientation relative des 2 spins nucléaires. En phase gazeuse, l’interconversion entre les
2 formes est très lente, prenant plusieurs semaines à conditions ambiantes jusqu’à
potentiellement des millions d’années dans le milieu interstellaire. Par la suite, de
nombreux autres isomères de spin nucléaire (ISN), comme la molécule d’eau ou de
méthane, ont pu être étudiés à l’aide de la technique d’isolation en matrice de gaz rares ou,
plus récemment, à l’aide de la « chirurgie moléculaire » permettant d’ouvrir un fullerène
comme le C60 et d’y insérer une molécule pour former un endofullerène. Ces techniques
permettent une étude spectroscopique des ISN en phase condensée, mais qui mimique le
comportement en phase gazeuse du fait des faibles interactions entre la molécule et son
environnement même si les réactions d’isoméries accélèrent à l’ordre de la journée. Une
première étape pour élucider ce mécanisme et cette accélération est de mieux caractériser
et interpréter les spectres expérimentaux et nous présenterons comment la mécanique
quantique permet de simuler la molécule d’eau dans ces environnements de confinement
extrême.
Justin Laroche*, justin.laroche3@usherbrooke.ca, Université de Sherbrooke
Pr Patrick Ayotte, Patrick.Ayotte@usherbrooke.ca, Université de Sherbrooke
Pr Pierre-Nicholas Roy, pnroy@uwaterloo.ca , University of Waterloo

Afin de  résoudre l'équation de Schrödinger pour étudier le mouvement des noyaux d'une molécule ou un système réactif, on utilise souvent  des fonctions de base qui sont des produits de fonctions a 1-D, elles-mêmes membres de bases 1-D.  
La méthode populaire Multiconfiguration time-dependent Hartree
 (MCTDH) utilise une base produit direct et des ensembles de bases 1-D optimisés.   Une représentation optimisée  produit direct est appelée représentation au format Tucker par les mathématiciens.   La structure produit direct facilite l'évaluation des produits matrice-vecteur, mais la taille d'une base produit direct va  comme n_D, où n est un nombre représentatif de fonctions de base pour une seule coordonnée et Dv est le nombre de dimensions (coordonnées). 
Des astuces bien établies telles que mode combination, les arbres multilayer  et le pruning réduisent le coût des calculs MCTDH.
Dans cet exposé, je présente une nouvelle idée pour réduire les coûts, l'approche CPTDH.  
Dans CPTDH, les fonctions d'onde ne sont pas représentées au format Tucker; elles ne sont pas représentées dans une base dont les fonctions sont des produits de fonctions dans des bases  1-D.  Elles sont représentées comme  sommes de produits de facteurs optimisés.  Les mathématiciens appellent une représentation en forme de somme de produits dans laquelle les termes sont des produits de facteurs optimisés une représentation CP.   Nous utilisons des idées de type MCTDH pour optimiser les facteurs.   Nous testons les idées en calculant le spectre vibrationnel de CH₂NH.   Nous sommes capables de calculer 50 niveaux d'énergie en utilisant des sommes ayant  seulement 50 termes (le rang des tenseurs CP).
 

De nombreux processus moléculaires sont aujourd'hui connus pour être influencés par de forts effets quantiques impliquant les noyaux. La théorie appropriée pour décrire la dynamique correspondante est la dynamique quantique moléculaire. Celle-ci est basée sur la résolution des équations de Schrödinger pour les noyaux.
Les approches correspondantes permettent de servir de référence pour des méthodes plus approchées permettant d'aborder la phase condensée (comme les méthode d'intégrales de chemin ou les méthodes semi-classiques pour les processus non-adiabatique en photochimie). De plus, elle permet d'extraire des expériences très précises la compréhension fine des phénomènes quantiques émergents dans les processus chimiques.

Le problème principal est la limitation en taille des système que l'on peut traiter. Nous présentons ici plusieurs applications de la méthode Hartree Multiconfiguration dépendante du temps (MCTDH) à la compréhension et au contrôle des processus moléculaires impliquant des effets quantiques. Un accent particulier sera mis sur la spectroscopie en pleine dimension des molécules protonées : cation propre (33D), cation Zundel étendu (51D) et sur la formation de liaison C-H lors de la collision d'atomes d'hydrogènes sur une surface de graphène (75D).
 

http://www.ismo.u-psud.fr/spip.php?rubrique413&lang=en

La représentation numérique globale des opérateurs locaux en haute dimension, par exemple, les potentiels d’interaction, demeure à ce jour l’un des principaux défis des simulations atomistiques et moléculaires. Traditionnellement, ce processus se déroule en deux étapes : (i) la sélection et le calcul des données de référence, et (ii) leur ajustement à une forme mathématique spécifique, telle que les réseaux de neurones. Dans le cadre de la méthode Multiconfiguration Time-Dependent Hartree (MCTDH) pour la résolution de l’équation de Schrödinger dépendante du temps, une contrainte supplémentaire s’ajoute : ces potentiels doivent être être discrétisés sur une grille et exprimés sous une forme fonctionnelle séparable et compacte. Cette exigence implique l’utilisation de techniques de décomposition tensorielle.

Dans cette présentation, nous exposerons nos approches automatisées permettant de surmonter ces défis et d’obtenir des représentations multidimensionnelles séparables sous formes analytiques Tucker, CP et arbre (ML-MCTDH). Nous illustrerons ces méthodes à travers des simulations moléculaires quantiques MCTDH appliquées à des systèmes liés (vibrations), à des systèmes collisionnels (diffusion atome/molécule-surface), ainsi qu’à des systèmes strictement non-Born-Oppenheimer (électrons et noyaux).

Les simulations numériques jouent un rôle central dans la compréhension moléculaire des processus chimiques, offrant un éclairage complémentaire aux techniques expérimentales. Pour être réalistes et prédictives, ces simulations doivent intégrer une description avancée de la structure électronique, inclure explicitement l’environnement moléculaire, être adaptées à de grands systèmes et permettre l’exploration des dynamiques sur de longues échelles de temps. Ces exigences posent des défis computationnels majeurs, nécessitant des compromis qui réduisent la précision et la capacité prédictive.

Les avancées spectaculaires en apprentissage automatique offrent désormais des solutions à ces limitations. En entraînant des potentiels de réseaux de neurones sur des calculs de chimie quantique de haut niveau, il est désormais possible de simuler des réactions chimiques en phase condensée avec une précision et une efficacité sans précédent.

Nous illustrerons comment ces approches permettent d’élucider des questions centrales en catalyse et en chimie atmosphérique. Nous présenterons leurs applications au mécanisme de Grotthuss du transport des protons, à l’acidité de surface de l’eau et à une étape déterminante dans les origines de la vie, la formation abiotique des liaisons peptidiques. Enfin, nous discuterons des implications pour la catalyse en chimie verte, en particulier dans les microgouttelettes aqueuses.

Les matériaux nanoporeux sont au cœur de nombreuses applications importantes : adsorption (détection de gaz, chromatographie), énergie (stockage d'hydrogène, piles à combustible et batteries), environnement (séparation de phases, traitement de l'eau, stockage de déchets nucléaires), sciences de la Terre (échange entre le sol et l'atmosphère), etc. Parmi ces matériaux, les zéolithes et les charbons actifs, qui ont des pores de ≲ nm, sont particulièrement intéressants car l'ultraconfinement au sein de leur porosité conduit à de nouveaux phénomènes d'adsorption et de transport. Dans cet exposé, je présenterai comment la simulation moléculaire et les approches théoriques permettent de développer des modèles de l'adsorption et du transport dans ces matériaux extrêmement confinants. Je discuterai d'abord des différents régimes d'adsorption rencontrés lorsqu'un fluide est mis en contact avec un matériau poreux : de l'adsorption irréversible/condensation capillaire pour les plus grands pores au remplissage réversible/continu pour les plus petits pores. Nous verrons comment une modélisation thermodynamique simple permet de rationaliser ces différents régimes en considérant une capillarité réminiscente à des échelles de longueur négligeables. Ensuite, nous montrerons comment le transport dans ces matériaux nanoporeux peut être décrit sans avoir recours à des concepts macroscopiques tels que l'hydrodynamique.

Les secteurs économiques majeurs, tels que le transport et la métallurgie, représentent des
obstacles importants à la décarbonisation mondiale. L’hydrogène vert, produit par électrolyse de
l’eau, est une alternative prometteuse, mais l’efficacité énergétique des électrolyseurs
conventionnelles est limitée. Les cellules d’électrolyse à oxyde solide (SOEC), qui utilisent
l’énergie électrique pour séparer l’hydrogène de la vapeur d’eau, offrent une efficacité presque
totale, mais font face à un défi majeur consistant à la dégradation des matériaux. Cette étude vise
à comprendre et à optimiser les mécanismes de transport des ions dans les électrolytes
oxyhalogénés de Sillén, en particulier la diffusion des anions O2− et l'influence du dopage par des
éléments terres rares. Les mécanismes de diffusion seront simulés à l’aide de techniques d’analyse
par éléments finis, en complément des dynamiques moléculaires ab initio (AIMD) avec le
programme VASP, et la fonction de localisation électronique sera utilisée pour analyser les
dynamiques des anions. Parallèlement, un modèle électrochimique basé sur la physique sera
développé pour simuler la spectroscopie d’impédance électrochimique (EIS), afin de mieux
prédire la conductivité ionique et les processus de transfert de charge. Cette recherche fournira des
informations cruciales pour la conception de SOECs plus efficaces et durables.