Les bouteilles en plastique PET clair dégringolent d’un convoyeur pour être regroupées. Au centre de tri de déchets ménagers de Limeil-Brévannes un process aidé par l’IA permet de les trier plus finement afin de revendre aux recycleurs cette matière à plus forte valeur ajoutée. En parallèle, un système de tri mécanisé, des aimants, du tri optique et une vingtaine d’opérateurs opèrent aussi la sélection et permettent de rectifier les oublis des machines. «En sortie, nous avons séparé 11 matières différentes, indique Martin Mazet, directeur du site appartenant à Suez. Ce site créé en 1995 et modernisé en 2016 a été le premier équipé en tri optique pour reconnaître les PET clairs et foncés.»
Pour gérer tout le processus, une cabine de supervision permet de commander tous les automates et de régler le débit, de recevoir les alertes de blocage. Sur un écran, un camembert avec la composition de la matière permet de voir si la pureté est conforme. Cette technologie initiée depuis 2021 est réellement utilisée en production depuis un peu plus d'un an. Elle permet de reconnaître les images plus rapidement que l’œil humain et de mesurer la qualité des flux sortants en temps réel et en continu. Un système d’alerte sur les différentes zones de l’usine accélère la prise de décisions : réorganisation de la cabine de tri, adaptation du débit, vérification des machines.
Éviter les erreurs de tri
Le centre de tri de déchets ménagers de Limeil-Brévannes a traité 63000 tonnes de déchets en 2024, soit 250 tonnes par jour. Chaque jour 200 camions défilent sur le site, où travaillent 120 personnes. Ils apportent le contenu des poubelles jaunes pour le compte du Syndicat mixte de traitement de déchets urbains du Val-de-Marne (Smitduvm), mais aussi d’autres sources alimentées par un bassin d'un million d’habitants. Ailleurs en France, Suez a déjà équipé quatre sites, dont celui de Poitiers. Le rythme annuel défini est de trois déploiements par an.
En moyenne, en France, 20 à 30% d’erreurs de tri de déchets arrivent dans les centres de tri et 18% des déchets qui se trouvent en valorisation auraient pu être recyclés. Pour y remédier, Suez s’est emparé de l’intelligence artificielle. «Ici nous optimisons la création de nouvelles lignes, le déploiement de solutions IA et en particuliers Autodiag, outil de machine learning que nous avons développé en interne » explique Hy-Boui Chang, data scientist dédiée au tri chez Suez. Cet outil fonctionne avec des caméras installées au-dessus des tables de tri. Elles produisent huit images par seconde pour mesurer en temps réel la qualité des déchets. Les algorithmes sont enrichis avec cette base d’images. «Nous avons déjà collecté plus de 90000 images» ajoute Martin Mazet. Autodiag améliore la caractérisation des déchets, et réduit par conséquent les erreurs de tri. Opérationnel sur les plastiques, l'outil donne selon Suez un taux de réussite de 98,5% dans la détection des déchets mal triés.
Des camions-poubelles mieux équipés
D’autres applications avec l’IA se développent chez Suez comme la maintenance prédictive, une meilleure communication dans les quartiers qui trient mal avec des caméras sur les camions poubelles, mais aussi un meilleur tri à destination des unités de valorisation énergétique. Le but est de sortir les déchets encore valorisables ou ceux qui bloquent et endommagent les incinérateurs comme les piles et batteries ou les cartouches de protoxyde d’azote. Et ce n’est pas tout. «Nous travaillons sur deux autres solutions, prévient Hy-Boui Chang. Les lunettes connectées permettent de faire travailler des opérateurs sans formation afin qu’ils soient aussitôt opérationnels. Le deuxième enjeu est le robot de tri sur les flux pénibles.» Pas question pour autant de supprimer le tri manuel en fin de chaîne qui rattrape les erreurs des machines.
