Cours - AI-Accelerated Design And Optimisation of Compounds for Biological Applications

Cet atelier d'une semaine fait partie d'une série d'écoles d'hivers dites "Winter Schools" organisées par PSL et Qlife, dispensées à l'École normale supérieure (ENS) et cette année à l'École nationale supérieure de chimie de Paris (ENSCP).

Description

Les récentes avancées technologiques en matière d'intelligence artificielle (IA), d'apprentissage automatique
et d'approches computationnelles ont permis la conception in-silico de composés à des fins médicales et biologiques avec une rapidité et une précision sans précédent.

Le programme Qlife en biologie quantitative de l'université PSL organise une école d'hiver de 5 jours qui abordera ces approches de pointe à travers une série de conférences introductives le matin, suivies d'ateliers numériques/digitaux l'après-midi.
Les fin d'après-midi seront consacrées à des séminaires animés par des conférenciers de renom et à des Sessions Poster par les étudiants.

L'objectif de cette "Winter School" est de fournir aux participants un ensemble de compétences de base dans différents domaines, notamment l'IA, la TD-DFT, la chimie médicale, la photochimie et la biologie chimique, en mettant clairement l'accent sur des exemples pratiques et en étant guidé par les conseils d'experts dans le domaine.

Les ateliers traiteront des sujets suivants : 

• Développement de workflow d'apprentissage automatique pour prédire les propriétés photophysiques 
• Etendre les concepts d'apprentissage automatique à des systèmes chimiques plus complexes. 
• Ateliers pratiques avec des workflow complets pour la prédiction de propriétés moléculaires. 

Mots-clés

Digital practical, quantitative biology, TD-DFT, medical chemistry, photochemistry, chemical biology. 

_Candidature (date limite au 05 décembre 2025)_

La "Winter School" est limitée à 25 participants (la sélection est compétitive). Elle est ouverte aux étudiants en master 2 et doctorants, ainsi qu'aux post-doctorants, ingénieurs et jeunes chercheurs ayant une formation en chimie, sciences de la vie, physique, informatique et mathématiques. Des connaissances ou une expérience dans les domaines de la conception et de l'optimisation de composés sont recommandées.

Une expérience de base dans la manipulation de fichiers sous Unix/Linux et des compétences en codage Python ou R sont également requises.

Frais d'inscription : 150 € pour les participants universitaires (les frais couvrent les déjeuners du lundi au vendredi et certains dîners).

Procédure de candidature :

1) Inscrivez-vous via le lien suivant : https://forms.cloud.microsoft/e/cmYTdzpVgD
2) De plus, veuillez fournir votre CV, une lettre de motivation et une lettre de recommandation de votre supérieur hiérarchique dans un seul fichier PDF intitulé “Qlife AI-accelerated Design WS2026_NOM” à l'adresse suivante : qlife.events@psl.eu