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Equipe : Chimie durable et environnement
Marine THIMOTEE – ATER
Mon projet de recherche vise à étudier l’influence de la chiralité des solvants eutectiques profonds (DES) sur la réactivité de la rhodanine et de la thiazolidinedione (TZD) lorsqu’ils sont engagés dans une réaction d’aldolisation.
Ce type de réaction reste encore peu étudié pour ces dérivés. Néanmoins, quelques exemples ont été rapportés dans la littérature, sans que l’influence de la chiralité n’ait été étudiée.
L’emploi de DES chiraux pourrait modifier la réactivité des rhodanines et TZD et potentiellement favoriser une certaine stéréosélectivité. Les produits d’aldolisation ciblés présentent par ailleurs un intérêt en tant qu’inhibiteurs de métalloprotéinases.
La stéréosélectivité des molécules obtenues pourrait à terme avoir des conséquences sur leurs propriétés biologiques et leur activité vis-à-vis de ces métalloprotéinases.
Equipe : Chimie durable et environnement – Plateforme MassLor
Théo VOELLINGER – Maitre de conférences
Je suis titulaire d’un doctorat en chimie analytique, spécialisé en spectrométrie de masse de haute et d’ultra haute résolution. Au cours de ma thèse, j’ai travaillé sur la thématique de la conversion de déchets de biomasse et de polymères synthétiques en produits à plus haute valeur ajoutée par pyrolyse. J’ai également développé un logiciel de traitement des données en spectrométrie de masse d’ultra haute résolution, Punc’data.
En tant que post-doctorant, j’ai travaillé à l’Institut de Chimie Radicalaire (ICR), rattaché à l’Université d’Aix-Marseille, sur des thématiques liées à l’encodage de données dans des polymères synthétiques, (projet PEPR MoleculArXiv) ainsi qu’à leur séquençage par spectrométrie de masse. D’autres collaborations m’ont également amené à travailler sur des enjeux liées aux sciences forensiques et aux polypeptides.
Actuellement, je développe mes travaux de recherche autour du traitement des données issues du séquençage de polymères synthétiques, ainsi qu’à la poursuite du développement du logiciel Punc’data. Ces développements sont utiles aux analyses réalisées sur des milieux complexes, pour des thématiques liées au développement durable (alternatives au pétrole, les produits phytosanitaires, remédiation de milieux contaminés) et la valorisation des déchets plastiques. Mes autres axes de recherche concerneront le développement de méthodes d’ionisation ainsi que le couplage entre la mobilité ionique et la spectrométrie de masse. Ces axes auront pour objectif de renforcer la reconnaissance déjà acquise par la plateforme MassLor au sein de l’Université de Lorraine, ainsi que l’appartenance du groupe à l’infrastructure Infranalytics du CNRS.
Equipe : Nanomatériaux
Gilbert ALHADDAD – Doctorant
Je suis Gilbert ALHADDAD, doctorant à l’Université de Lorraine dans le cadre du programme ORION – Contrats doctoraux Entrepreneuriat.
Je mène mes travaux au sein de l’équipe « Nanomatériaux » du LCP-A2MC, sous la direction de Suzanna AKIL.
Mon projet de thèse, HELIOS, vise à développer des nanomatériaux hybrides auto-assemblés pour la dépollution décentralisée de l’eau sous lumière visible. Mes recherches portent sur leur synthèse, leur caractérisation et l’étude de leurs propriétés plasmoniques et photocatalytiques pour la dégradation de micropolluants organiques. Je travaillerai également sur leur stabilité, leur réutilisabilité et leur intégration dans un module photocatalytique miniaturisé.
Ce projet associe recherche fondamentale, développement d’un prototype et valorisation entrepreneuriale.
Equipe : Nanomatériaux
Jules PONCELET – Doctorant
Titulaire d’un master de physique appliquées et ingénierie physique de l’université de Lorraine, j’ai tout naturellement choisi de poursuivre en doctorat sur le développement d’une approche hybride innovante combinant intelligence artificielle et modélisation physique pour l’analyse ellipsométrique en temps réel de matériaux nanostructurés et complexes.
Mes travaux impliquent la génération de vastes bases de données simulées ainsi que l’évaluation des performances de l’IA face aux méthodes d’ajustement traditionnelles. Les modèles d’IA développés permettront d’automatiser l’extraction rapide et fiable des paramètres caractéristiques des matériaux à partir de spectres mesurés. Cette méthodologie sera appliquée à la caractérisation en temps réel de matériaux nanostructurés étudiés au sein du laboratoire et portera sur des systèmes variés tels que des films nanocomposites dopés, des matériaux bio-inspirés, des structures plasmoniques ou de la photoactivité de revêtements à propriétés photocatalytiques via le suivi in-situ et operando de la photooxydation de couches minces organiques. Une attention particulière sera portée à la validation expérimentale, en comparant les résultats issus de l’IA aux analyses traditionnelles pour en évaluer la robustesse, la précision et la capacité à détecter des caractéristiques subtiles. Les retours issus des modèles permettront d’optimiser les protocoles expérimentaux de synthèse des structures des matériaux et d’analyse.