Vers un recyclage prédictif : exploiter les données en temps réel pour anticiper les flux et maximiser la rentabilité 

Les filières de recyclage font face à un double défi : une diversité croissante des types de déchets et une variabilité forte de leurs volumes. Cette imprévisibilité complique la planification des opérations logistiques, surcharge les centres de tri en période de pics, ou au contraire, laisse des chaînes de traitement sous-exploitées. 

À cela s’ajoute la nécessité d’adapter les processus en temps réel aux évolutions des flux : un afflux de plastiques durs non prévus, un pic de déchets électroniques post-fêtes, ou encore un changement dans la composition des emballages. Résultat : des pertes économiques, une valorisation sous-optimale, et une empreinte environnementale accrue. 

Recyclage prédictif : un nouveau paradigme basé sur la donnée 

Une transformation est en cours : celle du recyclage prédictif. Ce concept repose sur l’exploitation des données en temps réel pour anticiper les volumes, les typologies et les pics de déchets, et ajuster les capacités de traitement.  

L’objectif ? Sortir du modèle réactif et passer à une logique proactive. En croisant les données issues de multiples sources – capteurs IoT, systèmes de gestion des déchets, données météorologiques ou événements de consommation – les opérateurs peuvent modéliser des scénarios de flux à l’échelle d’un centre ou d’un territoire. 

Technologies clés : capteurs, IA et plateformes connectées 

Plusieurs technologies rendent cette vision possible :  

• Capteurs connectés : intégrés aux bennes, compacteurs, ou sites de collecte, ils mesurent le niveau de remplissage, la température, le taux d’humidité, ou détectent certains matériaux.  

• Intelligence artificielle : les algorithmes de machine learning analysent les historiques, détectent des déchets dangereux, des motifs saisonniers ou événementiels, et émettent des alertes et des prédictions.  

L’intégration des modèles de langage (LLM) comme ceux de Mistral ou d’OpenAI dans les centres de tri permet de transformer ces infrastructures en véritables usines intelligentes. Ces outils contribuent à enrichir les référentiels de données en croisant des informations issues de capteurs, de rapports de maintenance ou de retours terrain, facilitant ainsi une prise de décision plus rapide et plus pertinente. Grâce à ces technologies, les opérateurs peuvent interagir en langage naturel avec les installations, accéder en temps réel à des données critiques (état des équipements, flux de matériaux, alertes) et ainsi optimiser l’efficacité opérationnelle tout en réduisant les temps d’arrêt et les erreurs humaines. 

• Systèmes d’information intégrés : des plateformes comme Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur (GMAO), Enterprise Resource Planning (ERP) ou Système d’Information Géographique (SIG) permettent de visualiser et d’optimiser en temps réel les flux, la logistique et la maintenance.  

• Certains outils permettent également de générer des alertes anticipées pour éviter les débordements, adapter les circuits de collecte, ou prioriser certaines lignes de traitement. 

Cas concrets et premiers résultats 

Plusieurs initiatives déployées en France et en Europe illustrent les bénéfices de l’utilisation de la prédiction dans le recyclage.  

Greyparrot, spécialiste britannique de l’analyse visuelle automatisée, permet aux centres de tri en France et dans plus de 20 pays dans le monde et en Europe (Royaume-Uni, Espagne, Italie…) déjà équipés de surveiller en continu la composition des flux de déchets, en identifiant plus de 110 types de matériaux en temps réel. Grâce à ses caméras embarquées et à ses tableaux de bord intelligents, un exploitant de centre de tri a par exemple découvert que 93 % des résidus envoyés à l’incinération étaient en réalité recyclables — une révélation qui a conduit à réorganiser les flux pour mieux capter ces éléments valorisables. 

Waste Robotics, combine reconnaissance d’objets, tri robotisé et algorithmes de deep learning pour automatiser la séparation des déchets. Leur technologie permet aux centres de tri non seulement d’améliorer la qualité des flux triés, mais aussi de réduire les risques pour les opérateurs en limitant les manipulations manuelles.  

Ces solutions concrètes démontrent que l’IA, bien intégrée, est un levier puissant pour accroître les taux de valorisation tout en réduisant les pertes économiques et environnementales. 

Une opportunité pour l’économie circulaire et la compétitivité 

Au-delà de l’amélioration opérationnelle, la prédiction dans le recyclage constitue un levier stratégique pour renforcer la compétitivité de la filière. Elle permet d’avoir une meilleure prévision des coûts et des marges, en anticipant les flux complexes ou coûteux à traiter, gagner d’agilité industrielle, essentiel face à des matériaux de plus en plus composites et difficiles à démonter et réduire l’impact environnemental, en optimisant les consommations d’énergie et les trajets.  

Quand la souveraineté matière devient un enjeu national, anticiper les gisements recyclables grâce aux données permet de sécuriser l’approvisionnement en matières premières secondaires et de soutenir l’économie circulaire locale.  

Pour aller plus loin 

• AT 3 : nouvelles technologies et déchets, des révolutions à double tranchant. Lors de l’atelier « High-tech et déchets » des Assises des déchets 2024, les intervenants ont débattu des enjeux et des opportunités que représentent des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle ou la robotique. Un sujet éminent d’actualité et très complexe, car l’impact environnemental réel des solutions technologiques est extrêmement difficile à mesurer.
• L’IA intégrée au tri des déchets : retour sur le dernier webinaire Greyparrot. La société Greyparrot, spécialisée dans l’analyse des déchets via l’intelligence artificielle, a organisé un webinaire (en anglais) réunissant des experts du secteur du recyclage. Des experts du secteur des déchets partagent leurs retours d’expérience sur l’utilisation de l’IA pour optimiser les processus de tri des déchets.
• Analyse prédictive dans le secteur du recyclage. Sur son site de Heilbronn, TSR Recycling GmbH utilise des analyses fondées sur les données de Bosch Rexroth afin d’éviter des coûts potentiels liés aux temps d’arrêt. Les frais peu élevés du service numérique CytroConnect sont rentabilisés rapidement.
• Veolia et Mistral AI s’associent pour révolutionner la gestion de l’efficacité des ressources grâce à l’IA générative et accélérer la transformation écologique.