Transition énergétique : Stefania Cacovich cartographie les matériaux photovoltaïques pour des panneaux solaires plus performants
Et si les fenêtres du futur étaient équipées de cellules photovoltaïques transparentes pour convertir la lumière qui les traverse en électricité ? Ce n’est pas une fiction mais la réalité d’un prototype développé dans le cadre de City Solar, projet soutenu par l’Union Européenne auquel Stefania Cacovich, chercheuse CNRS à l’Institut Photovoltaïque d’Île-de-France (IPVF*), a apporté son expertise en caractérisation avancée des matériaux.
Récemment lauréate d’une médaille de bronze du CNRS, la scientifique dédie son activité aux cellules photovoltaïques pérovskites halogénées, une technologie étudiée depuis une quinzaine d’années, particulièrement prometteuse pour son efficacité mais qui reste encore fragile. « Je passe au crible les couches minces de matériaux qui constituent ces cellules afin d’en apprécier la stabilité dans le temps et l’efficacité de leur conduction électrique », explique la chercheuse.
Regardons ces cellules de plus près. Lorsque la lumière frappe leur face absorbante, un électron (charge négative) est arraché, laissant derrière lui un trou (charge positive). La création de cette paire électron-trou génère un courant électrique qui circule à travers les différentes couches de semi-conducteurs avant d’arriver au circuit à alimenter. À l’interface de ces couches, certaines irrégularités ou défauts peuvent entraver le transport des charges et favoriser leur recombinaison. En se retrouvant, trous et électrons produisent de l’énergie dissipée sous forme de lumière ou de chaleur au lieu d’être convertie en électricité. « La caractérisation permet de comprendre les phénomènes physico-chimiques en jeu dans cet espace. L’objectif est alors de faire de la passivation interfaciale, c’est-à-dire ajouter ou modifier des couches minces pour faciliter le passage des électrons, éviter les pertes et augmenter l’efficacité des cellules », explique Stefania Cacovich.
La chercheuse utilise alors la photoluminescence et l’électroluminescence pour scruter les différents matériaux. Avec la première technique, une source lumineuse de type laser ou LED excite l’échantillon qui réémet de la lumière. « Celle-ci délivre des informations sur la qualité des semi-conducteurs utilisés et leur efficacité énergétique ». Avec la seconde, une tension est appliquée au matériau qui se comporte alors comme une LED et délivre des informations sur sa conduction électrique. Parallèlement, Stefania Cacovich place ses échantillons en chambre de vieillissement afin de les tester dans des conditions standardisées d’humidité, de température et d’illumination, et d’observer leur évolution au fil du temps.
Aller plus loin et plus vite avec l’IA
« En corrélant l’ensemble de ces informations, on obtient une image composée de millions de pixels dans laquelle chacun d’entre eux révèle un spectre contenant de nombreuses informations : absorption, temps de vie et mobilité des charges, stabilité du matériau, etc. », indique la chercheuse. Cette dernière obtient ainsi une cartographie très détaillée et très fine des caractéristiques physico-chimiques mais aussi électroniques de ses échantillons, de l’échelle micrométrique jusqu’à l’échelle macroscopique. Il devient alors possible de déterminer les zones des cellules photovoltaïques où les performances sont les plus optimales.
La quantité d’informations à traiter pour parvenir à ce résultat est toutefois considérable et se mesure en gigas octets de données. Stefania Cacovich travaille avec les mathématiciens de l’écosystème IP Paris pour développer des algorithmes capables de les exploiter. Elle y intègre des modèles physiques qu’elle élabore et ajuste aux données mesurées à chaque pixel.
« L’utilisation de l’IA nous permet par ailleurs de réduire le temps d’acquisition des données », souligne la scientifique. En effet, obtenir des mesures avec un bon rapport signal/bruit demande un temps d’acquisition de l’ordre de la dizaine de minutes. Or, en dans ce laps de temps et en fonction de l’environnement dans lequel est testé l’échantillon (humidité, illumination, etc.), celui-ci peut être complètement détruit. L’IA est utilisée pour débruiter efficacement les signaux et gagner un temps précieux.
Des projets pour la transition énergétique
Grace à ces méthodes, Stefania Cacovich a contribué à l’optimisation de panneaux photovoltaïques stables, efficaces et transparents dans le cadre du projet City Solar. Elle travaille également avec la plateforme SIRTA** du laboratoire de météorologie dynamique (LMD)*** pour tester la stabilité des panneaux solaires en conditions réelles (ndlr : parmi ses activités, le SIRTA étudie le rendement des panneaux photovoltaïques en fonction des conditions météo).
Enfin, la chercheuse contribue à un projet de plateforme automatisée retenu dans le cadre du PEPR DIADEM de France 2030 pour le développement de matériaux innovants assisté par l’intelligence artificielle. L’objectif est de concevoir un outil capable de fabriquer et de caractériser automatiquement des couches minces de semi-conducteurs. Un robot piloté par IA réalisera les dépôts de matériaux, testera plusieurs conditions de synthèse et plusieurs compositions. Il sera parallèlement capable de caractériser des échantillons grâce à des mesures optiques et, à partir de là, de réajuster automatiquement certains paramètres de synthèse pour optimiser l’efficacité des cellules photovoltaïques.
Ce projet, dans lequel Stefania Cacovich pilote la partie « caractérisation », est lancé pour 5 ans. « Il faudra du temps pour développer les algorithmes nécessaires au fonctionnement de cet outil. L’enjeu est de taille. Il s’agit d’accélérer la transition énergétique dans un contexte particulièrement concurrentiel, notamment dans le secteur du photovoltaïque », conclut la chercheuse.
À propos de Stefania Cacovich
Stefania Cacovich est une chercheuse en science des matériaux spécialisée dans le photovoltaïque. Chargée de recherche au Centre national de la recherche scientifique (CNRS), elle travaille à l’Institut Photovoltaïque d’Île‑de‑France (IPVF) sur le plateau de Saclay. En 2018, elle obtient un doctorat en science des matériaux à l’University of Cambridge, où elle a étudié les cellules solaires à pérovskites.
Ses recherches portent sur la compréhension et l’amélioration des cellules photovoltaïques de nouvelle génération, en particulier grâce à des techniques avancées d’imagerie et d’analyse des propriétés optoélectroniques des matériaux. Elle combine méthodes expérimentales, modélisation et outils d’intelligence artificielle pour mieux comprendre les mécanismes limitant l’efficacité et la stabilité des dispositifs. En 2025, elle a reçu la médaille de bronze du CNRS, qui récompense de jeunes chercheurs pour l’excellence de leurs travaux.
* IPVF : une unité mixte de recherche CNRS, École polytechnique, ENSCP, IPVF SAS, Institut Polytechnique de Paris, 91120 Palaiseau, France
** SIRTA : Site instrumental de recherche par télédétection atmosphérique
*** LMD : une unité mixte de recherche CNRS, ENS-PSL, Sorbonne Université, École polytechnique, Institut Polytechnique de Paris, 91120 Palaiseau, France