DaiSY explore le potentieel

L'intelligence artificielle : comment pourrait-elle aider les entreprises à mieux trier ?

De gros progrès ont été réalisés depuis 30 ans en matière de tri des déchets en entreprise. Résultat : deux tiers des déchets industriels sont aujourd’hui triés à la source. Malgré les efforts déployés par les différentes parties prenantes, les derniers tonnages sont les plus difficiles à capter. Peut-être les nouvelles technologies peuvent-elles constituer une percée ?  Dans le cadre d'un projet innovatif Denuo - et ses membres Renewi, SUEZ et Vanheede - l'organisation de gestion Valipac et l'entreprise informatique ACA IT-Solutions examinent le potentiel de la technologie pour trier encore mieux à la source. Dans cet article, vous apprendrez davantage sur les premiers pas de DaiSY.

Objectif : réduire les déchets résiduels des entreprises

Les entreprises opérant en Belgique doivent séparer le plus grand nombre possible de flux de déchets (obligation de tri), afin que des entreprises spécialisées puissent recycler ces matériaux au maximum.

Les collecteurs de déchets ont été chargés par les gouvernements de sensibiliser leurs entreprises clientes à l'obligation de tri et de les inciter à trier à la source. Par conséquent, ils doivent également informer leurs clients d'un comportement de tri incorrect. Dans la pratique, il semble toutefois qu'il soit difficile de vérifier si les déchets ont été triés correctement. Les contrôles effectués lors de la collecte des déchets entraînent souvent des différences d'interprétation. Ces incohérences ne peuvent cependant pas pousser les entreprises à changer de collecteur parce que l'un est plus strict que l'autre, ce serait une concurrence totalement déloyale.

Conscientiser les entreprises grâce à l’innovation

La technologie actuelle (intelligence artificielle, « machine learning », ...) permettrait d’apporter davantage d’objectivité dans les mécanismes de vérification. Dans le cadre du projet DaiSY (Detecting Artificial Intelligence System), différentes parties travaillent ensemble sur un système de détection automatique des matières recyclables encore présentes dans les conteneurs pivotants pour déchets résiduels des entreprises. Une innovation qui permettrait d’effectuer des vérifications de manière uniforme, rapide et efficace. 

Par le biais de ce projet, les parties prenantes veulent améliorer leurs connaissances et responsabiliser les entreprises à mieux trier les matières recyclables. A terme, l’objectif serait de partager les résultats obtenus avec les clients afin de les conscientiser sur leur comportement de tri. 

L'objectif final de ce projet est de fournir aux entreprises un bilan individuel sur leur comportement de tri, un outil plus efficace pour stimuler la collecte sélective que l'augmentation des primes de Valipac.

Des premiers résultats prometteurs

Lors de la première phase de ce projet qui vient de prendre fin, les partenaires ont relevé le premier défi technique qui consistait à développer un système de détection automatique en associant une caméra RBG et une caméra infrarouge hyperspectrale. Au cours de cette phase, le nombre de fractions de déchets à identifier s’est limité à 7, à savoir : papier/carton, films plastique, PSE, PMC, bois, verre et liens de cerclage. 

Les premiers tests de détection ont été effectués dans des conditions idéales. Le camion-presse était stationné à l’intérieur d’un hangar (pas de pluie). Les caméras ont été fixées solidement sur une plateforme fixée au-dessus du camion (pas de vibrations) et l’éclairage a été optimalisé par des spots. Un tas de déchets résiduels a été « reconstitué » afin que cet échantillon contienne les fractions définies. 

Des tests de reconnaissance ont déjà été effectués avec succès par le passé mais le fait que ces tests ont eu lieu sur de la matière en mouvement vertical (tombant) constitue une réelle prouesse technologique, tout comme la synchronisation des 2 types de caméras.

Les prochains défis à relever

Les résultats obtenus sont très encourageants et démontrent la faisabilité technique du système dans des conditions artificielles. Cependant de nombreuses étapes devront encore être franchies dans les prochains mois avant d’entamer la deuxième phase du projet, c’est-à-dire l’étude de la faisabilité pratique : 

  • Tester le système dans des conditions réelles et sur les différents types de camions presse et de conteneurs.
  • Définir la technologie adéquate pour limiter l’intervention humaine et le risque d’erreurs.
  • Estimer le coût total lié à la mise en place de cette nouvelle technologie et le garder sous contrôle.

En cas d’évaluation positive, l’étude de faisabilité pratique pourrait démarrer dans le courant de l’année 2021 avec le montage d’un prototype sur un premier camion-presse. 

 

Les partenaires du projet DaiSY :

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