Une équipe de l'Université agricole d'Athènes, dirigée par Chrysanthos Maraveas, a développé un outil d'apprentissage automatique capable de prédire rapidement la biodégradation d'un plastique biocompatible largement utilisé. Cette approche, publiée dans la revue Polymers, offre une alternative aux tests traditionnels qui peuvent nécessiter plusieurs mois, voire années, en laboratoire. L'étude se concentre sur le PHBV, un biopolymère produit naturellement par des bactéries et considéré comme une alternative prometteuse aux plastiques fossiles. Contrairement à ces derniers, le PHBV ne génère pas de microplastiques, ce qui le rend particulièrement utile dans les zones dépourvues d'infrastructures de gestion des déchets, comme lors de crises humanitaires. Pour constituer la base de données du modèle, les chercheurs ont compilé les résultats de treize études publiées sur près de trois décennies. L'ensemble couvre 93 expériences et plus de 1 300 mesures de biodégradation, évaluées principalement par le taux de minéralisation correspondant au dégagement de dioxyde de carbone. Les chercheurs ont ensuite entraîné deux algorithmes d'apprentissage automatique, Random Forest et XGBoost, sur ces données. Les deux modèles ont démontré une précision prédictive élevée, avec un coefficient de détermination R2 compris entre 0,95 et 0,97, même sur des données jamais rencontrées lors de l'entraînement. Cette performance confirme que les algorithmes généralisent efficacement les résultats expérimentaux. L'analyse a permis d'identifier les facteurs clés influençant la vitesse de dégradation. Si la durée d'exposition reste le prédicteur principal, des paramètres comme la température, le ratio entre les deux monomères du polymère, le type de mécanisme de dégradation, la communauté microbienne et la présence d'additifs jouent également un rôle significatif. Ces résultats soulignent que la biodégradation résulte d'une interaction complexe entre la conception du matériau et son environnement. Afin de rendre cette technologie accessible, le modèle Random Forest a été intégré dans une plateforme web interactive gratuite, nommée Jaqpot. Les chercheurs et les industriels peuvent désormais y saisir les paramètres de formulation et les conditions environnementales pour obtenir des prévisions quasi instantanées. Cet outil facilite l'approche de développement durable dès la conception pour les nouveaux matériaux biodégradables, en réduisant considérablement le temps et les ressources consacrés aux essais empiriques.