L’Agence pour l’énergie nucléaire (AEN) a jeté les bases de son ambitieux projet AIxpertise lors d’un atelier virtuel organisé les 15 et 16 octobre 2025. Cette initiative vise à intégrer l’intelligence artificielle (IA) au service de la recherche et du développement dans le secteur de l’énergie nucléaire, renforçant ainsi la collaboration entre l’industrie, les organismes de sûreté, la recherche académique et les universités.
L’objectif d’AIxpertise est de fournir aux experts du domaine les connaissances et les outils nécessaires pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA, accélérer leurs travaux et former la prochaine génération de professionnels du nucléaire. Cet atelier inaugural a rassemblé 45 organisations issues de 17 pays, représentant un large éventail d’acteurs : entités en charge de la sécurité, instituts de recherche, universités, industriels et grandes entreprises technologiques.
Au programme de ces deux journées de travaux en ligne figuraient des présentations et des échanges portant sur la structure globale du projet, les services informatiques et de données de l’AEN, le cadre juridique d’AIxpertise, ainsi qu’une ébauche de programme de travail articulé autour de trois axes majeurs : les données, l’analyse comparative des algorithmes d’IA, et l’éducation et la formation.
Les participants ont exploré les initiatives en cours et identifié des pistes pour les améliorer et les harmoniser dans le cadre du programme AIxpertise.
Données : vers une exploitation optimisée et partagée
L’Institut Jožef Stefan (IJS) en Slovénie a partagé ses expériences avec le réacteur de recherche TRIGA Mark II, ainsi que ses projets de développement du réacteur polyvalent VERONICA. L’IJS a proposé de rendre ses données issues du réacteur TRIGA accessibles aux membres d’AIxpertise.
De son côté, l’Institut de technologie énergétique (IFE) en Norvège a présenté un bilan des bases de données existantes du Halden Reactor Project (HRP), une mine d’informations accumulées sur plus de 60 ans de recherche expérimentale cruciale pour la sûreté nucléaire.
L’équipe du système de données de recherche nucléaire (NRDS) du Laboratoire national de l’Idaho (INL) aux États-Unis a démontré le potentiel de la « génération par récupération augmentée » (RAG) pour améliorer significativement l’accessibilité et la compréhension des données du HRP.
Le Laboratoire national d’Oak Ridge (ORNL), également aux États-Unis, a mis en avant l’exploitation optimisée d’ensembles de données existants, grâce à l’apprentissage automatique, pour affiner la modélisation et la simulation (M&S). Ces techniques visent à valider des scénarios complexes, notamment pour les applications impliquant l’uranium faiblement enrichi à haute teneur (HALEU), un combustible clé pour les futurs petits réacteurs modulaires.
Un point d’accord majeur a été la volonté de faire du projet AIxpertise un catalyseur pour des données conformes au principe FAIR (Trouvable, Accessible, Interopérable et Réutilisable), socle des approches d’IA et d’apprentissage automatique (AI&ML). L’intérêt pour les outils basés sur l’IA, facilitant l’accès et l’interprétation des données, y compris celles du HRP, a été souligné. Le partage de données provenant de réacteurs de recherche et la proposition de partager des données temporelles de centrales nucléaires, sous le couvert du cadre juridique d’AIxpertise, ont suscité un vif intérêt.
Analyse comparative des algorithmes d’IA : vers une fiabilité accrue
Les bénéfices de la coopération internationale en matière d’analyse comparative ont été mis en lumière, notamment à travers les avancées du groupe de travail de l’AEN sur l’IA et l’apprentissage automatique appliqué au calcul scientifique dans le domaine nucléaire. L’Université d’État de Caroline du Nord (NCSU) a réitéré son soutien au développement de références internationales au sein d’AIxpertise.
Des présentations de l’Imperial College (Royaume-Uni) sur l’IA fondamentale pour la modélisation des fluides, des solides, des particules et des rayonnements, et de l’INL (États-Unis) sur l’apprentissage automatique appliqué aux combustibles et matériaux nucléaires, ont ouvert de nouvelles perspectives pour améliorer la puissance et la précision des simulations grâce à l’IA.
Microsoft a esquissé l’avenir de l’« IA agentique », promettant des gains d’efficacité significatifs en intégrant des agents autonomes dans les flux de travail humains, avec le potentiel d’accélérer les processus d’autorisation nucléaire.
Les participants ont échangé sur l’objectif d’AIxpertise de comparer les résultats des algorithmes d’IA, garantissant ainsi leur transparence, leur fiabilité et leur conformité aux exigences réglementaires.
Formation et bonnes pratiques : un savoir-faire partagé
L’Institut des sciences de Tokyo (Japon) a abordé le développement de systèmes de gestion des connaissances basés sur des agents d’IA et la nécessité d’une validation rigoureuse.
L’Université d’État de Caroline du Nord (États-Unis) et l’Université polytechnique de Milan (Italie) ont présenté les opportunités de formation existantes et ont exprimé leur souhait de contribuer au développement et à la dispensation de programmes au sein d’AIxpertise. Les formats de formation variés, favorisant le développement des compétences et l’apprentissage continu dans le secteur nucléaire, ont été discutés.
L’atelier s’est conclu par l’élaboration d’une feuille de route pour le lancement officiel du projet AIxpertise début 2026. Les prochaines étapes incluent la finalisation du programme de travail, en tenant compte des retours des futurs participants, et l’examen de l’accord juridique.
Les organisations intéressées à rejoindre le projet sont invitées à contacter AIxpertise@oecd-nea.org. Le prochain atelier AIxpertise est d’ores et déjà programmé pour les 21 et 22 janvier 2026.
Pour en savoir plus, consultez la Page Aixpertise.