{"id":45965,"date":"2025-10-31T14:05:09","date_gmt":"2025-10-31T13:05:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.emballagedigest.fr\/?p=45965"},"modified":"2025-11-05T14:07:13","modified_gmt":"2025-11-05T13:07:13","slug":"ameliorer-lefficacite-de-tri-grace-a-lia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.emballagedigest.fr\/en\/ameliorer-lefficacite-de-tri-grace-a-lia\/","title":{"rendered":"Am\u00e9liorer l\u2019efficacit\u00e9 de tri gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA"},"content":{"rendered":"

Alors que les performances de tri restent disparates selon les mat\u00e9riaux concern\u00e9s \u2013 moins de 30% des plastiques collect\u00e9s sont recycl\u00e9s en France et que les gisements connaissent une complexification et massification progressives, les centres de tri des d\u00e9chets et leurs partenaires \u00e9quipementiers travaillent \u00e0 optimiser les flux pour am\u00e9liorer la valorisation mati\u00e8re et gagner en rentabilit\u00e9. L\u2019intelligence artificielle s\u2019invite \u00e0 cette course \u00e0 la performance op\u00e9rationnelle et accompagne la transformation vers des centres de tri 4.0.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Tomra poursuit le d\u00e9veloppement de sa technologie d\u2019apprentissage profond<\/strong>
Pour Tomra, l\u2019IA et les donn\u00e9es font depuis longtemps partie int\u00e9grante de ses activit\u00e9s de R&D et de son portefeuille de produits, avec des applications sp\u00e9cifiques dans l\u2019apprentissage automatique et la reconnaissance. En 2019 d\u00e9j\u00e0, l\u2019entreprise avait introduit la premi\u00e8re technologie de deep learning du secteur pour le tri des d\u00e9chets. Cette innovation combine la technologie d\u2019apprentissage profond avec les capteurs traditionnels de Tomra, permettant le tri de mat\u00e9riaux difficiles \u00e0 classer, tels que l\u2019\u00e9limination des cartouches de silicone PE des flux de poly\u00e9thyl\u00e8ne (PE).
Premi\u00e8re entreprise \u00e0 avoir test\u00e9 l\u2019application PET Cleaner de GAINnext\u2122 \u00e9labor\u00e9e par Tomra Recycling Sorting pour s\u00e9parer les plastiques clairs et bleu des plastiques blancs opaques difficiles \u00e0 d\u00e9tecter, Nord Pal Plast avait pu atteindre un taux de puret\u00e9 jamais atteint de son PET en sortie d\u2019usine. \u00abLa technologie de deep learning GAINnext\u2122peut \u00eatre facilement int\u00e9gr\u00e9e dans les machines Autosort\u2122 existantes et fonctionne \u00e0 des vitesses de tapis pouvant atteindre 5 m\/sec, une vraie prouesse technique. Forte de ce succ\u00e8s, la solution a r\u00e9cemment \u00e9t\u00e9 d\u00e9clin\u00e9e aux d\u00e9chets en papier-carton\u00bb, indique Fr\u00e9d\u00e9ric Durand, directeur g\u00e9n\u00e9ral de Tomra France.
La digitalisation des process se poursuit. Tomra a en effet annonc\u00e9 deux acquisitions de taille en 2024\u00a0: une prise de participation de 25% dans la start-up belge PolyPerception, sp\u00e9cialiste de l\u2019analyse des d\u00e9chets via l\u2019IA et de 80% dans c-trace, expert allemand en solutions num\u00e9riques pour la gestion des d\u00e9chets. \u00abEn renfor\u00e7ant notre coop\u00e9ration avec PolyPerception, nous combinons nos syst\u00e8mes avanc\u00e9s de tri des mat\u00e9riaux et notre solution de contr\u00f4le bas\u00e9e sur le cloud avec l\u2019analyse innovante des mat\u00e9riaux de l\u2019entreprise. Cette synergie nous permet d\u2019am\u00e9liorer l\u2019optimisation de l\u2019ensemble du processus et du flux de mat\u00e9riaux, offrant un avantage significatif \u00e0 nos clients\u00bb, avait d\u00e9clar\u00e9 Dr Volker Rehrmann, \u00e0 la t\u00eate de Tomra Recycling, depuis parti \u00e0 la retraite. Ainsi, PolyPerceptionpropose une solution d\u2019analyse des d\u00e9chets pour les recycleurs de PET et les centres de tri. En collectant des donn\u00e9es \u00e0 des \u00e9tapes cl\u00e9s du processus de tri, l\u2019entreprise aide les op\u00e9rateurs des centres de tri \u00e0 \u00e9valuer en permanence la qualit\u00e9 des flux tri\u00e9s et la perte de mat\u00e9riaux de qualit\u00e9 dans le flux r\u00e9siduel, ce qui leur permet de prendre des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur les donn\u00e9es. \u00abGr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA, nous allons ainsi \u00e9quiper en 2026 le futur centre de tri Normantri en collaboration avec l\u2019ensemblier n\u00e9os. D\u00e9nu\u00e9 de cabine de tri s\u00e9lectif, le site pourra se passer de contr\u00f4le qualit\u00e9 sur les plastiques. Une premi\u00e8re dans le secteur\u00a0!\u00bb, se f\u00e9licite Fr\u00e9d\u00e9ric Durand.<\/p>\n\n\n\n

Chez Pellenc ST, modularit\u00e9 et \u00e9volutivit\u00e9 sont \u00e0 l\u2019honneur<\/strong>
Avec plus de 3 000 machines install\u00e9es dans 40 pays, Pellenc ST emploie pr\u00e8s de 300 collaborateurs et r\u00e9alise un chiffre d\u2019affaires de 85 millions d\u2019euros. Une success story 100% made in France pour la PME familiale, devenue ETI : bureau d\u2019\u00e9tudes, conception, assemblage, tests et service apr\u00e8s-vente sont concentr\u00e9s \u00e0 Pertuis dans le Vaucluse. Chaque ann\u00e9e, l\u2019entreprise alloue 10% de son CA \u00e0 la R&D \u2013 30% de ses effectifs y sont \u00e9galement d\u00e9di\u00e9s, pla\u00e7ant l\u2019innovation au centre de sa strat\u00e9gie. \u00abL\u2019ensemble de nos machines ainsi que leurs technologies embarqu\u00e9es sont con\u00e7ues et fabriqu\u00e9es par nos \u00e9quipes \u00e0 Pertuis. Un mod\u00e8le int\u00e9gr\u00e9 qui garantit une gouvernance ind\u00e9pendante et l\u2019\u00e9volutivit\u00e9 de nos machines. Nos clients \u00e9tant \u00e0 la recherche de solutions sur mesure et agiles, capables de s\u2019adapter aux transformations du march\u00e9 et de leurs flux. L\u2019enjeu reste de\u00a0faciliter l\u2019optimisation des lignes de tri et garantir des gains en mati\u00e8re de qualit\u00e9, de productivit\u00e9 et de disponibilit\u00e9\u00bb, explique Florence Champ, responsable presse chez Pellenc ST.
Reconnu pour la modularit\u00e9 de ses \u00e9quipements, le constructeur propose ainsi le \u00abFuture Proof\u00bb sur l\u2019ensemble de ses machines, \u00e0 l\u2019instar de la Mistral+ CONNECT\u2122ou de la COMPACT+\u2122. Cette garantie est rendue possible gr\u00e2ce \u00e0 la plateforme logicielle CNS \u00abCentral Nervous Sytem\u00bb, qui permet l\u2019int\u00e9gration de futures technologies et capteurs Pellenc ST telles que l\u2019IIoT, le Watermarking et l\u2019Intelligence Artificielle sous forme d\u2019upgrades. \u00abL\u2019IA trouve par exemple son int\u00e9r\u00eat pour l\u2019\u00e9puration des flux de PE, PET de ses contaminants ou pour aller plus loin dans la s\u00e9paration complexe de papier\/carton. Autre avantage\u00a0: le CNS BRAIN\u2122 ne n\u00e9cessite pas de mat\u00e9riel suppl\u00e9mentaire et ne g\u00e9n\u00e8re pas de consommation d\u2019\u00e9nergie ou de maintenance additionnelle\u00bb, ajoute Laetitia Paveau, directrice marketing et communication de Pellenc ST. Pour les applications encore plus difficiles, Pellenc ST dote ses \u00e9quipements d\u2019une cam\u00e9ra suppl\u00e9mentaire et propose l\u2019option AISORT\u2122. Cette innovation va permettre d\u2019adresser de nouveaux cas d\u2019usage \u00e0 l\u2019instar de la s\u00e9paration entre un flux alimentaire et non alimentaire. Les postes de contr\u00f4le qualit\u00e9 ne sont pas en reste et b\u00e9n\u00e9ficient de la puissance de l\u2019IA. Install\u00e9s en fin de ligne, ou sur la ligne des refus, les portiques AISEE\u2122contr\u00f4lent le niveau de qualit\u00e9 du flux ainsi que l\u2019efficacit\u00e9 globale du centre de tri. En fournissant des informations en temps r\u00e9el sur la composition du flux, l\u2019AISEE\u2122 devient un v\u00e9ritable outil d\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision.
Autre volet strat\u00e9gique de ces usines 4.0, le traitement de la donn\u00e9e. Pellenc ST met \u00e0 disposition son expertise dans le tri intelligent des d\u00e9chets et propose de transformer les donn\u00e9es en ressources gr\u00e2ce au Smart&Share\u2122. L\u2019outil a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour analyser en continu le fonctionnement des trieurs optiques et ainsi aider \u00e0 optimiser leur exploitation. L\u2019application SaaS donne acc\u00e8s \u00e0 un ensemble de donn\u00e9es op\u00e9rationnelles critiques (\u00e9tat machine, composition du flux, d\u00e9bits\u2026) pour garantir une continuit\u00e9 op\u00e9rationnelle et une meilleure qualit\u00e9 de tri. Les clients b\u00e9n\u00e9ficient \u00e9galement d\u2019alertes intelligentes personnalis\u00e9es pour optimiser leur taux de disponibilit\u00e9 et la maintenance pr\u00e9ventive des \u00e9quipements. Pellenc ST garantit des donn\u00e9es s\u00e9curis\u00e9es, accessibles en temps r\u00e9el et \u00e0 distance. \u00abLa question de la data, de son traitement et de sa confidentialit\u00e9 reste sensible.\u00a0Raison pour laquelle nous participons \u00e0 plusieurs groupes europ\u00e9ens de normalisation comme celui du VDMA en Allemagne, pour harmoniser les protocoles d\u2019usage de ces donn\u00e9es au niveau industriel, et tendre d\u2019ici deux ans \u00e0 une norme standardis\u00e9e\u00bb, conclut Laetitia Paveau.<\/p>\n\n\n\n

NextWaste s\u2019appuie sur la technologie Greyparrot<\/strong>
Cr\u00e9\u00e9e il y a trois ans par Guillaume-Henri Hurel et Eric Voisin, NextWaste entend agir comme un \u00abcatalyseur d\u2019\u00e9co-innovation\u00bb pour moderniser la fili\u00e8re du tri et du recyclage en France. L\u2019objectif est double\u00a0: am\u00e9liorer les processus de tri & de recyclage et apporter \u00e0 l\u2019industrie fran\u00e7aise les meilleures technologies qui ont fait leurs preuves. \u00abEn tant qu\u2019int\u00e9grateur, nous nous appuyons sur les solutions pointues de nos partenaires, comme le britannique Greyparrot AI pour monitorer et analyser en temps r\u00e9el les flux des d\u00e9chets, en entr\u00e9e et\/ou en sortie, des centres de tri afin qu\u2019ils ne finissent pas en enfouissement ou en incin\u00e9ration\u00bb, explique Guillaume-Henri Hurel, co-fondateur de NextWaste.
En faisant appel \u00e0 l\u2019intelligence artificielle, il devient alors possible d\u2019adapter les recettes de tri de fa\u00e7on pr\u00e9dictive selon les gisements re\u00e7us. \u00abA l\u2019heure actuelle, les recettes sont pr\u00e9-programm\u00e9es par les ensembliers pour r\u00e9pondre aux exigences de performance mais elles ne prennent pas en compte la variabilit\u00e9 de ces gisements, qui peuvent \u00eatre diff\u00e9rents selon les collectivit\u00e9s ou les saisons. Mal adapt\u00e9es, elles peuvent entrainer des r\u00e9percussions op\u00e9rationnelles non n\u00e9gligeables\u00a0: ralentissement, bourrage ou m\u00eame arr\u00eat de lignes. En identifiant les d\u00e9rives possibles, on limite la perte de mati\u00e8re et donc le taux de valorisables dans les refus, soit un gain \u00e9conomique non n\u00e9gligeable\u00bb, ajoute le dirigeant de NextWaste. En faisant appel \u00e0 de l\u2019intelligence artificielle, il devient alors possible d\u2019analyser 100% du flux visible (entrant et sortant) avec une remont\u00e9e de la data en temps r\u00e9el, bien au-del\u00e0 des caract\u00e9risations manuelles des collectes s\u00e9lectives (60 kilos 18 fois par an par collectivit\u00e9). L\u2019IA permet aussi d\u2019am\u00e9liorer la d\u00e9tection des d\u00e9chets dangereux (cigarettes \u00e9lectroniques, jouets, petits appareils \u00e9lectrom\u00e9nagers, etc.), qui int\u00e9grant piles et batteries, pr\u00e9sentent un fort risque d\u2019incendie. \u00abNous avons d\u00e9voil\u00e9 sur le dernier salon Pollutec une station de caract\u00e9risation automatis\u00e9e bas\u00e9e sur la technologie Greyparrot\u00bb, explique Guillaume-Henri Hurel. \u00abR\u00e9sultat\u00a0: on am\u00e9liore drastiquement la repr\u00e9sentativit\u00e9 de la donn\u00e9e pour l\u2019exploitant mais aussi les instances r\u00e9glementaires (Ademe, DREAL, etc.) et on am\u00e9liore la visibilit\u00e9 des flux sortants et leur qualit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 des donn\u00e9es terrain plus fines, des informations cl\u00e9s pour les \u00e9co-organismes comme Citeo et L\u00e9ko. Quant aux op\u00e9rateurs, ils voient leurs conditions de travail am\u00e9lior\u00e9es, troquant leur poste de caract\u00e9risation manuelle sur tapis \u00e0 celui de supervision et pilotage de la station\u00bb.
Fort de 40 milliards de d\u00e9chets d\u00e9crypt\u00e9s chaque ann\u00e9e dans 20 pays par le r\u00e9seau mondial de capteurs Greyparrot Analyzer, Greyparrot a franchi un nouveau cap en lan\u00e7ant cet \u00e9t\u00e9 Deepnest, la premi\u00e8re plateforme IA capable de fournir aux marques ces donn\u00e9es terrain sur le devenir r\u00e9el de leurs emballages et leur indice de recyclabilit\u00e9. Elle \u00e9value chaque emballage selon la marque, le mat\u00e9riau, le type de produit et la r\u00e9gion g\u00e9ographique, r\u00e9v\u00e9lant avec pr\u00e9cision ce qui est tri\u00e9, recycl\u00e9 ou perdu, \u00e0 partir de donn\u00e9es mesur\u00e9es.\u00a0Les marques peuvent alors comparer la recyclabilit\u00e9 de leurs emballages \u00e0 celle des concurrents, tester diff\u00e9rentes versions avant un lancement global, identifier les \u00e9l\u00e9ments de conception qui freinent le recyclage selon les march\u00e9s\u00a0ou encore quantifier l\u2019impact des innovations R&D et des actions circulaires.\u00a0Unilever, Asahi, McDonald\u2019s et Amcor en sont les premiers utilisateurs.\u00a0\u00abDeepnest reconnecte le packaging \u00e0 son impact r\u00e9el et ouvre la voie \u00e0 une \u00e9conomie circulaire pilot\u00e9e par la performance et non par les d\u00e9clarations. Pour la premi\u00e8re fois, les producteurs FMCG et les industriels de l\u2019emballage peuvent mesurer, en continu et de mani\u00e8re objective, la r\u00e9alit\u00e9 de la fin de vie de leurs produits\u00bb, conclut Guillaume-Henri Hurel.\u202f<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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