Recourant à la méthode Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR), le modèle prédictif dont L’Institut national de l’environnement industriel et des risques (Ineris) a été à l’initiative se montre capable de prédire une propriété explosive des composés nitrés. En matière de simulation scientifique des dangers physico-chimiques des substances chimiques, ce modèle est le premier du genre à être mis à disposition des autorités publiques et des industriels au travers d’un logiciel ! D’ailleurs, il vient d’être implémenté dans la version 3 de la QSAR Tool Box – »boîte à outils » à méthode »Quantitative Structure-Activity Relationship » (QSAR) – de l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) et de l’Agence européenne des produits chimiques – European Chemicals Agency (ECHA). Au-delà de l’usage qui peut en être fait dans le cadre du règlement REACH (Registration, Evaluation, Authorization and restriction of CHemicals ; Enregistrement, évaluation et autorisation des produits chimiques ), les modèles mathématiques de prédiction ont un rôle à jouer dans la conception de nouveaux produits dannir un grand nombre de données sur les propriétés physico-chimiques. Les dossiers d’enregistrement doivent renseis une optique »Safety by design » (Sécurité dès la conception).
Intégré dans une »boîte à outils » de l’OCDE et de l’ECHA. Rappelons que le règlement européen REACH exige des industriels l’enregistrement des substances chimiques qu’ils commercialisent et l’évaluation des risques qu’elles peuvent présenter pour l’homme et l’environnement. Le règlement requiert non seulement d’évaluer les caractéristiques toxiques et écotoxiques de ces substances mais aussi de fournir un grand nombre de données sur les propriétés physico-chimiques. Les dossiers d’enregistrement doivent renseigner 14 à 17 catégories en fonction de la quantité de substances produites ou importées, en particulier les propriétés dangereuses que sont l’explosibilité, l’inflammabilité et le pouvoir oxydant. A cet effet, les méthodes prédictives de modélisation présentent l’avantage de faciliter les processus de caractérisation physico-chimique, notamment par des gains de temps et de coût. La boîte à outils QSAR de l’OCDE et de l’ECHA (www.qsartoolbox.org), à laquelle est intégré le modèle de l’Ineris, est une application logicielle destinée non seulement aux pouvoirs publics mais aussi à l’industrie chimique et d’autres parties prenantes. Elle met à disposition gratuitement des outils prédictifs jugés scientifiquement pertinents pour combler les lacunes en matière de données nécessaires pour évaluer les risques des produits chimiques.
Le modèle de l’Ineris intégré dans la QSAR Tool Box concerne la sensibilité à l’impact, d’une famille de composés nitrés, les nitroaliphatiques. Cette propriété caractérise la tendance d’un matériau à engendrer une décomposition (potentiellement explosive) sous l’effet d’un impact ou d’un choc. Elle est utilisée pour la classification des substances dans le règlement CLP (Classification, Labelling, Packaging) et la réglementation TMD (Transport de Matières Dangereuses). De son côté, la méthode de modélisation QSPR (Quantitative Structure-Property Relationship) établit des relations mathématiques entre les caractéristiques de la structure d’une molécule et les propriétés observées de cette molécule. Le modèle de l’Ineris a été développé à partir d’une base de données de 50 composés et permet de prédire la valeur de leur sensibilité à l’impact par la seule connaissance de 3 descripteurs constitutionnels (nombre relatif d’atomes d’azote, nombre de liaisons simples, nombre de groupements NO2).
Pour concevoir de nouvelles substances. Au-delà de l’aspect strictement réglementaire, les méthodes prédictives contribuent à l’identification précoce de dangers physico-chimiques et à une meilleure compréhension des réactions
chimiques dangereuses (vieillissement et décomposition des substances, incompatibilité chimique). De fait, ces méthodes ont un rôle à jouer dans le développement de nouveaux produits chimiques, en amont de l’étape expérimentale, dans le cadre d’approches R&D industrielles de type Safety by design. Par ailleurs, les méthodes prédictives pourraient s’avérer fort utiles au service des logiques actuelles de substitution : substitution de substances dangereuses par d’autres qui le sont moins ; identification de produits moins nocifs pour de nouveaux procédés ou en vue d’améliorer la sécurité de procédés existants.
Deux autres modèles prédictifs soumis à l’OCDE et l’ECHA. Dans une démarche d’acceptabilité réglementaire, deux autres modèles prédictifs vont être proposés à la QSAR Tool Box de l’OCDE et à la base de données du Joint Research Centre (JRC) de la Commission européenne. Ces modèles QSPR portent sur la stabilité thermique des
peroxydes organiques (chaleur et température de décomposition). Ils sont le fruit des travaux de l’Ineris, de Chimie Paris Tech et d’Arkema, partenaires aux côtés d’IFP Energies Nouvelles, du Laboratoire de Chimie-Physique de l’Université de Paris-Sud XI et de Materials Design, dans le cadre du projet ANR PREDIMOL, qui s’est achevé en 2014.
Erick Haehnsen
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