Des tempêtes qui balaient l'Europe aux tourbillons qui façonnent les disques protoplanétaires, du sang qui circule dans nos artères aux cristaux qui n'existent encore que dans un ordinateur : voici un tour d'horizon de ce que la puissance de calcul française rend possible.
1.Atmosphère et mécanique des fluides
Simuler les tempêtes, la convection tropicale et les canicules urbaines. Avec le code Méso-NH, référence de la communauté météo française, l'équipe de Jean-Pierre Chaboureau (Laboratoire d'aérologie, Toulouse) confronte ses simulations à des données satellite et de terrain pour mieux comprendre les tempêtes des moyennes latitudes, la convection orageuse tropicale et les vagues de chaleur en ville — jusqu'à construire un véritable jumeau numérique urbain. (374 000 h)
Décrypter le bruit des réacteurs d'avion. À l'Onera, Colin Leclercq renouvelle la manière de modéliser le rayonnement acoustique des jets transsoniques, en analysant la réponse d'un écoulement pleinement turbulent plutôt qu'un état moyen figé — une approche plus rigoureuse pour prédire (et réduire) le bruit des moteurs. (10 millions d'h)
Comprendre les bulles géantes dans les circuits nucléaires. Alan Burlot (CEA Paris-Saclay) simule les « bulles de Taylor » qui se forment dans les canalisations de refroidissement, un enjeu direct pour la sûreté des réacteurs. (12,4 millions d'h)
Un superfluide pour modéliser l'atmosphère. Aux confins du zéro absolu, Sergey Nazarenko (Institut de physique de Nice) étudie comment les tourbillons d'un superfluide en rotation, dans une géométrie sphérique, éclairent la turbulence géophysique terrestre. (1,6 million d'h)
2. Astrophysique et cosmologie
L'aube des planètes. Et si les planètes naissaient bien plus tôt qu'on ne le pensait ? Ugo Lebreuilly (CNRS/CEA/Paris-Cité/Paris-Saclay) utilise le code RAMSES pour simuler avec une précision inédite la croissance des grains de poussière dans les disques protoplanétaires les plus jeunes. (25,4 millions d'h)
La turbulence magnétique des disques d'accrétion. Autour des étoiles jeunes, des trous noirs ou des étoiles à neutrons, Geoffroy Lesur (IPAG, Grenoble) modélise avec le code IDEFIX l'instabilité magnétorotationnelle qui structure ces disques en spirale. (200 000 h GPU)
Sur la piste des sursauts radio rapides. Ces éclairs radio millisecondes, environ 5 000 par jour depuis le fond de l'Univers, restent mystérieux. Après avoir identifié un nouveau mécanisme dans Physical Review Letters en 2025, Arno Vanthieghem (Observatoire de Paris) teste si le signal produit par des chocs violents près de magnétars peut réellement nous parvenir. (100 000 h GPU)
3. Physique des plasmas et énergie
Vers une fusion magnéto-inertielle viable. Meirielen Caetano de Sousa (CELIA, Bordeaux) prépare en simulation trois expériences sur le Laser Mégajoule et sur OMEGA (États-Unis), où un champ magnétique vient renforcer le confinement thermique d'une cible de deutérium implosée par laser. (4 millions d'h)
Des propulseurs à effet Hall plus fiables. Ces moteurs électriques équipent la majorité des satellites commerciaux, mais leurs instabilités plasma restent mal comprises. Anne Bourdon (École Polytechnique) simule leur dynamique en 2D pour guider la conception de propulseurs plus performants et plus compacts. (5 millions d'h)
4. Biologie moléculaire et santé
Des nanotubes contre le cancer du pancréas. Eric Anglaret (Université de Montpellier) explore comment des inhibiteurs de kinases adsorbés sur des nanotubes de carbone pourraient être libérés précisément dans les cellules cancéreuses par échauffement laser. (870 000 h)
Simuler le sang pour comprendre les maladies cardiovasculaires. Avec le solveur YALES2BIO, Simon Mendez (IMAG) modélise l'écoulement sanguin à plusieurs échelles - valves cardiaques, plaquettes, globules rouges - pour éclairer la formation de thrombus et l'anémie. (3,2 millions d'h)
Concevoir les médicaments de demain, gros grain par gros grain. Le champ de force Martini, développé par Paulo César Telles de Souza (ENS Lyon), accélère les simulations biomoléculaires d'un facteur 100 à 1000 pour huit applications, des peptides antimicrobiens à l'ARN thérapeutique. (~18 millions d'h)
Percer les secrets des membranes cellulaires. Luca Monticelli (INSERM, Lyon) sonde par dynamique moléculaire la structure de ces frontières fluides, notamment les protéines liées à la résistance aux antibiotiques. (15 millions d'h)
5. Sciences des matériaux et chimie computationnelle
Concevoir les matériaux de demain. En combinant dynamique moléculaire ab initio et potentiels appris par machine learning, Guido Ori (IPCMS, Strasbourg) travaille sur quatre familles de matériaux innovants : stockage d'énergie, catalyse, transport thermique, informatique quantique. (~20 millions d'h)
Un algorithme pour inventer de nouveaux cristaux. Des siliciures poreux aux hydrures supraconducteurs, Gilles Frapper (Université de Poitiers) explore automatiquement l'espace des structures cristallines possibles à l'aide d'algorithmes évolutionnaires. (30 millions d'h)
Au-delà de la DFT. Pour les matériaux où les électrons interagissent très fortement — oxydes de métaux de transition, terres rares - Silke Biermann (École Polytechnique) mobilise la méthode du champ moyen dynamique (DMFT). (3,9 millions d'h)
Des bases de données pour la transition énergétique. Jean-Claude Crivello (ICMPE, CNRS/UPEC) construit des bases de données thermodynamiques DFT pour de nouveaux matériaux thermoélectriques, alliages et molécules biosourcées. (5 millions d'h)
6. Intelligence artificielle et calcul haute performance
Cartographier les vaisseaux sanguins du cerveau. Le projet CARAVEL (ERC Consolidator Grant) porté par Maria Zuluaga (Eurecom) développe des algorithmes d'IA capables d'analyser en 3D le réseau vasculaire cérébral, pour produire un atlas de référence en Open Science. (590 000 h GPU)
L'infrastructure invisible du calcul scientifique. Alexandre Denis (Inria Bordeaux) conçoit les schémas et algorithmes haute performance dont dépendent, en coulisses, la plupart des grands projets de simulation. (590 000 h)
Des robots qui apprennent du monde réel. Nicolas Mansard (LAAS, ANITI Toulouse) fait passer à l'échelle les « modèles de monde » pour l'apprentissage par renforcement, afin d'entraîner des comportements robotiques transférables sur des machines réelles. (90 000 h GPU H100)