{"id":814,"date":"2026-08-20T21:02:04","date_gmt":"2026-08-20T18:02:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/genel\/microsoft-research-lance-skala-1-1-vers-une-dft-predictive\/"},"modified":"2026-08-20T21:02:04","modified_gmt":"2026-08-20T18:02:04","slug":"microsoft-research-lance-skala-1-1-vers-une-dft-predictive","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/science-space\/microsoft-research-lance-skala-1-1-vers-une-dft-predictive\/","title":{"rendered":"Microsoft Research lance Skala 1.1 : vers une DFT pr\u00e9dictive"},"content":{"rendered":"<p>Microsoft Research a officiellement publi\u00e9 <strong>Skala 1.1<\/strong>, une fonctionnelle d&rsquo;\u00e9change-corr\u00e9lation par apprentissage profond actualis\u00e9e, con\u00e7ue pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision pr\u00e9dictive, \u00e9largir l&rsquo;accessibilit\u00e9 des logiciels dans l&rsquo;\u00e9cosyst\u00e8me de la chimie computationnelle et fournir un banc d&rsquo;essai dynamique pour \u00e9valuer les performances de calcul en continu.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_86 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-transparent ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/science-space\/microsoft-research-lance-skala-1-1-vers-une-dft-predictive\/#Accelerer_la_theorie_de_la_fonctionnelle_de_la_densite_grace_a_lapprentissage_profond\" >Acc\u00e9l\u00e9rer la th\u00e9orie de la fonctionnelle de la densit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;apprentissage profond<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/science-space\/microsoft-research-lance-skala-1-1-vers-une-dft-predictive\/#Avancees_cles_de_Skala_11\" >Avanc\u00e9es cl\u00e9s de Skala 1.1<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/science-space\/microsoft-research-lance-skala-1-1-vers-une-dft-predictive\/#Faire_le_pont_entre_chimie_quantique_et_apprentissage_automatique\" >Faire le pont entre chimie quantique et apprentissage automatique<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/science-space\/microsoft-research-lance-skala-1-1-vers-une-dft-predictive\/#Implications_plus_larges_pour_la_decouverte_de_materiaux_et_de_molecules\" >Implications plus larges pour la d\u00e9couverte de mat\u00e9riaux et de mol\u00e9cules<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Accelerer_la_theorie_de_la_fonctionnelle_de_la_densite_grace_a_lapprentissage_profond\"><\/span>Acc\u00e9l\u00e9rer la th\u00e9orie de la fonctionnelle de la densit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;apprentissage profond<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La th\u00e9orie de la fonctionnelle de la densit\u00e9 (DFT) sert de pilier computationnel principal pour la chimie quantique moderne, la physique de la mati\u00e8re condens\u00e9e et la science des mat\u00e9riaux. En approximant les interactions complexes des \u00e9lectrons au sein des syst\u00e8mes mol\u00e9culaires et cristallins, la DFT permet aux chercheurs de mod\u00e9liser des structures \u00e9lectroniques, des voies r\u00e9actionnelles et des propri\u00e9t\u00e9s mat\u00e9rielles sans ex\u00e9cuter de calculs de m\u00e9canique quantique exacts, qui s&rsquo;av\u00e8rent excessivement co\u00fbteux.<\/p>\n<p>Cependant, la pr\u00e9cision de toute simulation DFT d\u00e9pend fondamentalement de la <strong>fonctionnelle d&rsquo;\u00e9change-corr\u00e9lation<\/strong> choisie, c&rsquo;est-\u00e0-dire le composant math\u00e9matique qui rend compte des effets d&rsquo;\u00e9change et de corr\u00e9lation quantiques entre les \u00e9lectrons. Les approximations standard obligent fr\u00e9quemment les chercheurs en calcul \u00e0 naviguer entre un co\u00fbt de calcul \u00e9lev\u00e9 et une pr\u00e9cision physique difficile \u00e0 atteindre. L&rsquo;int\u00e9gration de techniques d&rsquo;apprentissage automatique modernes s&rsquo;impose comme une solution transformatrice, permettant aux r\u00e9seaux de neurones de mod\u00e9liser des interactions \u00e9lectroniques complexes avec une fid\u00e9lit\u00e9 nettement sup\u00e9rieure.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Avancees_cles_de_Skala_11\"><\/span>Avanc\u00e9es cl\u00e9s de Skala 1.1<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>S&rsquo;appuyant sur les travaux pionniers de Microsoft Research en mati\u00e8re de d\u00e9couverte scientifique pilot\u00e9e par l&rsquo;IA, la version Skala 1.1 se concentre sur trois piliers principaux con\u00e7us pour rationaliser les simulations de structures \u00e9lectroniques avanc\u00e9es :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Pr\u00e9cision pr\u00e9dictive accrue :<\/strong> Des architectures neuronales et des strat\u00e9gies d&rsquo;entra\u00eenement affin\u00e9es permettent \u00e0 Skala 1.1 de fournir des estimations d&rsquo;\u00e9nergie et de propri\u00e9t\u00e9s de plus haute pr\u00e9cision dans divers domaines chimiques.<\/li>\n<li><strong>Accessibilit\u00e9 \u00e9largie de l&rsquo;\u00e9cosyst\u00e8me :<\/strong> La mise \u00e0 jour \u00e9largit les voies d&rsquo;int\u00e9gration \u00e0 travers les bo\u00eetes \u00e0 outils et plateformes de chimie computationnelle standard, abaissant les barri\u00e8res pour les chercheurs qui adoptent des fonctionnelles neuronales.<\/li>\n<li><strong>Une plateforme d&rsquo;\u00e9valuation dynamique :<\/strong> Skala 1.1 introduit un m\u00e9canisme de r\u00e9f\u00e9rence continu et dynamique pour suivre, mesurer et valider syst\u00e9matiquement les performances de calcul au fil du temps.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Faire_le_pont_entre_chimie_quantique_et_apprentissage_automatique\"><\/span>Faire le pont entre chimie quantique et apprentissage automatique<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le d\u00e9veloppement de fonctionnelles d&rsquo;apprentissage profond repr\u00e9sente un changement de paradigme par rapport \u00e0 la mod\u00e9lisation empirique et semi-empirique traditionnelle. Historiquement, les chercheurs s&rsquo;appuyaient sur des formes math\u00e9matiques con\u00e7ues par l&rsquo;homme, class\u00e9es le long de l&rsquo;\u00ab \u00e9chelle de Jacob \u00bb m\u00e9taphorique des approximations DFT. Bien que les \u00e9chelons sup\u00e9rieurs offrent une plus grande capacit\u00e9 pr\u00e9dictive, leurs exigences de calcul les rendent souvent impraticables pour la dynamique mol\u00e9culaire \u00e0 grande \u00e9chelle ou le criblage de mat\u00e9riaux \u00e0 haut d\u00e9bit.<\/p>\n<p>Les fonctionnelles d&rsquo;\u00e9change-corr\u00e9lation par apprentissage profond telles que Skala comblent cet \u00e9cart en apprenant directement \u00e0 partir de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence de haut niveau, en capturant des ph\u00e9nom\u00e8nes quantiques \u00e0 N corps tout en conservant l&rsquo;efficacit\u00e9 d&rsquo;ex\u00e9cution requise pour la mod\u00e9lisation chimique complexe. En \u00e9tablissant un banc d&rsquo;essai dynamique, l&rsquo;initiative r\u00e9pond \u00e9galement \u00e0 un d\u00e9fi majeur de l&rsquo;IA pour la science : garantir la robustesse du mod\u00e8le, sa reproductibilit\u00e9 et une \u00e9valuation transparente \u00e0 travers des ensembles de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence en constante \u00e9volution.<\/p>\n<p><\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Implications_plus_larges_pour_la_decouverte_de_materiaux_et_de_molecules\"><\/span>Implications plus larges pour la d\u00e9couverte de mat\u00e9riaux et de mol\u00e9cules<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Des flux de travail DFT plus rapides et plus fiables rev\u00eatent une importance imm\u00e9diate pour les secteurs de la recherche industrielle et acad\u00e9mique. L&rsquo;acc\u00e9l\u00e9ration des calculs de structures \u00e9lectroniques peut consid\u00e9rablement r\u00e9duire les d\u00e9lais de d\u00e9couverte dans plusieurs domaines technologiques critiques :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Batteries et stockage d&rsquo;\u00e9nergie :<\/strong> Simulation des m\u00e9canismes de transport d&rsquo;ions et de la stabilit\u00e9 interfaciale avec une pr\u00e9cision de niveau quantique.<\/li>\n<li><strong>Conception de catalyseurs :<\/strong> Acc\u00e9l\u00e9ration de la d\u00e9couverte de nouvelles surfaces catalytiques pour la chimie verte et les applications de capture du carbone.<\/li>\n<li><strong>D\u00e9couverte pharmaceutique :<\/strong> Am\u00e9lioration de la pr\u00e9cision des pr\u00e9dictions d&rsquo;affinit\u00e9 de liaison des ligands et du profilage des propri\u00e9t\u00e9s mol\u00e9culaires.<\/li>\n<li><strong>Semi-conducteurs et nouveaux mat\u00e9riaux :<\/strong> Criblage pr\u00e9cis des bandes interdites \u00e9lectroniques et de la stabilit\u00e9 structurelle pour la micro-\u00e9lectronique avanc\u00e9e.<\/li>\n<\/ul>\n<p>En proposant Skala 1.1 avec une plus grande accessibilit\u00e9 et des capacit\u00e9s de r\u00e9f\u00e9rence rigoureuses, Microsoft Research continue de repousser les limites du calcul scientifique automatis\u00e9 et \u00e0 haut d\u00e9bit.<\/p>\n<p><em>Source : <a href=\"https:\/\/www.microsoft.com\/en-us\/research\/blog\/broadening-access-to-skala-creates-a-faster-path-to-predictive-dft\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Article original<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Microsoft Research d\u00e9voile Skala 1.1 pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision pr\u00e9dictive, l&rsquo;acc\u00e8s aux logiciels et l&rsquo;\u00e9valuation de la chimie computationnelle avanc\u00e9e.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":813,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"googlesitekit_rrm_CAowrrDMDA:productID":"","tayfnews_source_url":"","footnotes":"","rank_math_focus_keyword":"Skala, Chimie quantique, Structure \u00e9lectronique, Mat\u00e9riaux, \u00c9valuation, Chimie","rank_math_title":"Microsoft Research lance Skala 1.1 : vers une DFT pr\u00e9dictive","rank_math_description":"Microsoft Research d\u00e9voile Skala 1.1 pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision pr\u00e9dictive, l'acc\u00e8s aux logiciels et l'\u00e9valuation de la chimie computationnelle avanc\u00e9e."},"categories":[6],"tags":[],"class_list":["post-814","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-science-space"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/814","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=814"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/814\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/813"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=814"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=814"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=814"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}