IA au service d’une meilleure valorisation des biodéchets 

Articles20 décembre 2024

Les biodéchets constituent une ressource précieuse encore largement sous-exploitée. Ils regroupent les résidus alimentaires (comme les épluchures, les restes de repas ou le marc de café) ainsi que les déchets verts issus des jardins. En France, ils représentent plus de 46 millions de tonnes par an, selon l’Ademe

Face à des réglementations ambitieuses, comme l’obligation nationale de tri à la source dès le 1ᵉʳ janvier 2024 et l’objectif de 65 % de valorisation des biodéchets d’ici 2025 fixés par la loi sur la transition énergétique, les technologies innovantes deviennent indispensables. Parmi elles, l’intelligence artificielle (IA) se distingue par son potentiel à transformer la gestion et la valorisation des biodéchets en automatisant les tâches répétitives et chronophages normalement effectuées par des personnels. Cet article explore le rôle de l’IA dans ce secteur et présente des solutions concrètes pour leur traitement. 

Source : ADEME

Avantages à l’utilisation de l’IA dans la valorisation des biodéchets 

L’augmentation des volumes de biodéchets collectés pose des défis logistiques et techniques. Les méthodes traditionnelles de tri et de traitement ne suffisent plus pour répondre aux besoins croissants de rapidité et d’efficacité. 

L’IA intervient dans la gestion du tri des flux de déchets grâce à des algorithmes de reconnaissance et d’apprentissage automatique. Les systèmes de tri automatisé équipés de capteurs optiques et de scanners NIR (infrarouge proche) peuvent identifier et séparer différents types de déchets organiques et non organiques à des vitesses et précisions inégalées.  

Ces systèmes permettent : 

Le nouveau rôle de l’intelligence artificielle dans la gestion des centres de tri. Découvrez dans cet article comment l’IA appliquée au suivi des déchets en temps réel améliore la qualité de tri.

Apport de l’IA pour les plateformes de compostage industriel 

Grâce à des technologies avancées d’IA telles que la vision par ordinateur et l’apprentissage supervisé, il est possible de séparer efficacement les contaminants non organiques, comme le verre, les plastiques et d’autres impuretés des déchets compostables. 

Grâce à des capteurs de haute précision et à des algorithmes d’analyse en temps réel, l’IA peut non seulement identifier, mais aussi trier les déchets avec une rapidité et une précision bien supérieure à celles des méthodes traditionnelles. Cela garantit une production de compost de haute qualité tout en réduisant le risque de contamination du produit final, augmentant ainsi sa valeur sur le marché. 

Réductions des impuretés grâce à l’IA pour les stations de méthanisation 

L’IA joue un rôle crucial dans l’optimisation des performances des stations de méthanisation. Elle analyse en temps réel les flux entrants de biodéchets et identifie notamment les contaminants. Elle peut ainsi alerter les opérateurs ou activer des mécanismes automatisés pour les éliminer avant qu’ils n’affectent le processus de méthanisation. 

Grâce à une meilleure gestion de la qualité des matières premières, l’IA optimise la production de biogaz et réduit les risques d’altération des processus biologiques. 

De plus, elle peut prédire les performances du digesteur en fonction des caractéristiques des intrants et permet ainsi faire des ajustements précis pour maximiser le rendement énergétique et minimiser les déchets résiduels. Cette technologie favorise une exploitation plus efficace et durable des ressources et augmente la rentabilité et la fiabilité des stations de méthanisation. 

Utilisation de l’IA pour le tri dans le multiflux   

Certaines collectivités en France collectent les biodéchets en même temps que les ordures ménagères résiduelles via un système multiflux. Une fois arrivés au centre de tri, des technologies avancées, telles que la reconnaissance optique couplée à l’intelligence artificielle, permettent d’identifier et d’extraire les sacs de biodéchets au milieu du flux des déchets ménagers. 

Robots intelligents Waste Robotics en opération sur un flux DIB (c) Fine Engineering Magazine

Exemples d’applications et de solutions IA concrètes   

BiogazIA intègre l’ensemble de la traçabilité des flux. De la matière entrante sur le site, la mise en digestion, la mise en stockage jusqu’au retour au sol, cette solution permet de suivre les flux en intégrant les paramètres agronomique et logistique.  

Anaergia intègre des capteurs IoT et des modèles d’IA à des stations de méthanisation pour maximiser la production de biogaz. 

Waste Robotics combine vision par ordinateur, algorithmes d’apprentissage profond et robotique de pointe pour traiter efficacement différents flux de déchets, y compris les biodéchets.  

Greyparrot analyse des déchets sur les lignes de tri par des algorithmes d’IA très avancés et permet d’effectuer un contrôle qualité en temps réel sur la présence de déchets non organiques, considérés comme indésirables, sur un flux donné. 

Pour aller plus loin  

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