Thèse Oscillations Auto-Entretenues dans la Matière Active Dense H/F - 34

Établissement : Université de Montpellier
École doctorale : I2S - Information, Structures, Systèmes
Laboratoire de recherche : L2C - Laboratoire Charles Coulomb
Direction de la thèse : Norbert KERN ORCID 0000000333452188
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-05-04T23:59:59

Le cadre de la physique statistique offre des outils puissants pour comprendre les systèmes à l'équilibre. Cependant, la plupart des systèmes naturels évoluent loin de l'équilibre - en particulier les processus biologiques - où un cadre théorique comparable reste difficile à construire. Dans le but d'approfondir la compréhension scientifique des systèmes vivants, le domaine de la physique de la matière active cherche à étudier le rôle du mouvement persistant, qui est au coeur de la complexité de la vie. Contrairement aux systèmes passifs régis par la diffusion thermique, les systèmes vivants sont constitués d'agents capables de mouvement spontané dirigé à toutes les échelles, avec des exemples allant des moteurs moléculaires intracellulaires à des organismes entiers. Comprendre les phénomènes collectifs qui émergent quand un grand nombre de ces agents interagissent est au coeur de la physique de la matière active.

En l'absence d'un cadre théorique unifié, les simulations numériques jouent un rôle crucial dans la recherche sur la matière active. Bien que des progrès significatifs aient été réalisés en s'appuyant sur des modèles minimaux, d'importantes lacunes subsistent dans la compréhension des comportements collectifs qui émergent spontanément lorsque le mouvement persistant des particules entre en compétition avec l'encombrement stérique à haute densité. Ce n'est que récemment [1] que des mouvements collectifs analogues à de la turbulence ont été reportés dans ce régime d'activité et de densité pour des modèles minimaux, ces mouvements émergents ressemblant fortement aux écoulements advectifs chaotiques observés dans les colonies de bactéries denses et les tissus cellulaires [2,3].

Au-delà de la turbulence, les systèmes actifs denses peuvent également présenter des oscillations spontanées auto-entretenues, comme déjà observées dans les foules humaines denses et les tissus biologiques [4,5]. Il est essentiel de comprendre les mécanismes à l'origine de ces oscillations, car ils pourraient fournir des informations cruciales sur la dynamique collective dans les systèmes actifs biologiques et synthétiques.

L'objectif principal de ce projet de thèse est d'identifier et de caractériser les mécanismes fondamentaux responsables des oscillations auto-entretenues dans la matière active dense. Cela impliquera de combiner simulations numériques et modélisation analytique, avec pour objectif plus large de faire le lien entre les interactions microscopiques entre particules et la dynamique émergente à grande échelle.

Dans le contexte de la matière active, l'accent a été mis soit sur la physique des systèmes dilués, soit sur les transitions vers des états solides amorphes à haute densité. En revanche, les phénomènes qui émergent lorsque la dynamique hors équilibre des particules entre en compétition avec l'encombrement dans un état liquide dense restent encore largement méconnus.
Nos travaux récents [1,4] montrent que ce régime peut donner lieu à des comportements collectifs contre-intuitifs, tels que des dynamiques fortement corrélées et des écoulements complexes incluant des états turbulents et des oscillations collectives auto-entretenues dans des systèmes actifs denses. L'objectif est ainsi de mieux comprendre les mécanismes physiques à l'origine de ces phénomènes émergents dans des systèmes actifs denses.

Ce projet vise à identifier et caractériser les mécanismes fondamentaux à l'origine d'oscillations soutenues dans des systèmes actifs denses. L'approche combinera simulations numériques et modélisation analytique afin de faire le lien entre les interactions microscopiques et les dynamiques collectives émergentes à grande échelle.

Le projet reposera principalement sur des simulations numériques à grande échelle, notamment basées sur les équations de Langevin. Ces approches seront complétées par des développements analytiques pour analyser et interpréter les comportements collectifs observés.