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Economie circulaire

L’IA aide à recycler les déchets d’emballage

Arnaud Jadoul

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L’IA aide à recycler les déchets d’emballage

L’IA peut attribuer un label (une étiquette) à chaque objet détecté selon les informations contenues dans une base de données.

© Citeo

Sept projets de développement, soutenus par Citeo, visent à optimiser la qualité des matériaux triés. -

En octobre 2020, Citeo a lancé un appel à projets pour développer des technologies innovantes d’identification des emballages ménagers et des papiers graphiques. L’objectif est d’améliorer le contrôle et le suivi de la qualité des matériaux, depuis la collecte jusqu’au recycleur, c’est-à-dire des opérations devenues encore plus primordiales avec l’extension des consignes de tri. Sur les quatorze dossiers présentés, l’éco-organisme en a retenu sept, déposés par des start-up, des opérateurs de déchets, des producteurs de résines…, qui couplent la reconnaissance d’images et l’intelligence artificielle (IA). Celle-ci sera capable de reconnaître les types d’emballages et de papiers, leur matériau, leur forme ou encore leur couleur. Placées dans les camions de collecte, en centres de tri et chez les recycleurs, ces technologies permettront de détecter les intrus – planches de bois, bonbonnes de gaz, etc. – lors de la collecte, de différencier les contenants alimentaires et non alimentaires et, ainsi, de favoriser le recyclage en boucle fermée, d’assurer un contrôle continu et d’optimiser la qualité des emballages et papiers envoyés au recyclage, avec, par exemple, une meilleure séparation des journaux et des étuis en carton. Les premiers prototypes seront testés d’ici à 12 ou 24 mois dans des centres de tri, collectivités ou recycleurs partenaires, avant d’être déployés à plus grande échelle si les résultats sont concluants. Citeo en financera la moitié, avec une enveloppe globale de 1,5 million d’euros.

Détecter les erreurs de tri

Le projet Autodiag de Suez vise à automatiser un contrôle qualité en sortie des centres de tri, en développant un outil d’intelligence artificielle permettant d’obtenir la qualité massique des flux à partir de l’interprétation d’une image vidéo en continu. Le projet Cititri de Simpliciti porte sur la détection des erreurs de tri et des indésirables pouvant perturber la chaîne du recyclage en amont via une caméra placée sur le camion-benne. Un dispositif d’intelligence artificielle permet de connaître les taux d’erreur par quartier, rue, foyer, et de mesurer les évolutions. Avec le projet Deep Learning, Terra se propose de développer un outil de caractérisation automatique et instantané à partir de photos des matériaux triés en sortie de centre de tri. Il permettra ainsi de réduire la pénibilité et le temps passé à une tâche qui est aujourd’hui réalisée 100% manuellement. Le projet Ficha, de Ficha, consiste à interpréter des images vidéo en continu pour mesurer en temps réel la qualité du tri sur l’ensemble des déchets présents dans le camion-benne.

Augmenter la valeur ajoutée

De leur côté, Recycleye, Total et Valorplast, la société en charge du recyclage des emballages plastique ménagers en France, veulent permettre aux nouveaux emballages triés d’être correctement différenciés afin de rejoindre des filières de recyclage en développement et d’augmenter la valeur ajoutée de la matière finale. En s’appuyant sur l’IA, avec une base de données en cours de consolidation, les emballages en polyéthylène (PE) et polypropylène (PP) alimentaires seront distingués des non-alimentaires en entrée de boucle. Valorplast est également associé au projet Qualixo de Lixo : ils ambitionnent de développer un seul outil technologique permettant aux centres de tri de suivre en temps réel tant la composition de la matière entrante, notamment dans le but de détecter les indésirables dangereux, que la qualité de la matière en sortie vers le recyclage. Des essais seront également menés sur deux sites de régénération des emballages en polyéthylène téréphtalate (PET).

Enfin, pour répondre aux évolutions des flux fibreux, notamment avec l’avènement de nouveaux emballages fibreux complexes, mais aussi avec les mutations opérées sur les papiers graphiques amenées par la constante augmentation du numérique, le projet Triscell conduit par Pellenc ST et le Centre technique du papier (CTP) cherche à améliorer l’identification de ces nouveaux emballages et des papiers graphiques afin de les diriger vers leur canal de recyclage respectif.

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