Le recyclage des emballages ménagers serait-il devenu grande cause nationale ? L’extension des consignes de tri généralisée en France en 2022 associée à 90 % de bouteilles PET collectées et recyclées en 2025, sans oublier 55 % d’emballages plastiques recyclées en 2030 sont autant de défis à relever en un minimum de temps. Pour y parvenir, l’éco-organisme Citeo, en charge de gérer les déchets d’emballages ménagers et les papiers, cherche des solutions tous azimuts. Parmi elles, la robotisation et l’intelligence artificielle. Ces nouvelles technologies permettent d’imaginer les scénarios de traitement les plus fous.

En vingt ans, que de chemin parcouru dans le tri des emballages ménagers ! « Ce qu’on a vu ces dernières années n’est rien à côté de ce qu’on va découvrir au cours des prochaines années », assure Carlos de los Llanos, directeur scientifique chez Citeo. Imaginons un emballage avançant à grande vitesse sur le convoyeur d’un centre de tri. Le système de détection ne tient plus seulement compte de la couleur ou de la matière pour le séparer. D’autres critères assurent désormais un tri encore plus fin pour créer des flux de haute qualité. D’ici à quelques années, la technologie pourrait ainsi détecter un emballage selon son contenant alimentaire et non-alimentaire, ou encore sa composition grâce au tatouage numérique. « Nous ne sommes pas dans la science fiction ; l’avenir est plus vaste que le passé et le champ des possibles est ouvert » ajoute-t-il. A l’occasion d’une réunion de prospective entre metteurs en marché, fabricants d’emballages et équipementiers, Citeo a voulu mettre en lumière les nouvelles techniques de tri des emballages, basées sur la robotisation, le numérique et l’intelligence artificielle.

Tatouage numérique

A côté des systèmes de tri optique qui aujourd’hui commencent à devenir presque des technologies traditionnelles, d’autres procédés émergent dans le traitement des déchets. Certaines existent déjà mais sont appliquées à d’autres domaines industriels. C’est le cas du tatouage numérique (watermarking en anglais) utilisé depuis les années 70 dans les secteurs bancaire, informatique ou de l’agro-alimentaire. L’objectif de ce marquage est de permettre une détection et une lecture sans faille des données qui sont enfermées dans un indicateur intégré à un support. Le codage est intégré directement dans la forme du produit, en l’occurence un emballage. Cela ajoute de la texture à la matière, mais indétectable à l’oeil ou au toucher. Le tatouage peut aussi bien intégrer la bouteille, que le manchon ou l’étiquette.

Ce marquage a la particularité d’être invisible et non chimique. Fabricant de tatouages numériques depuis 1995, la société américaine Digimarc espère bien percer le marché européen du tri des déchets. Ce système pourrait en effet identifier le fabricant, distinguer un contenant alimentaire et non-alimentaire, un emballage souple multi-couches et ses composants (encres, adhésifs), ainsi que le noir de carbone, l’emballage opaque et les objets en général difficiles à recycler : « nous avons juste besoin d’un carré de 2 cm de côté pour lire les données utiles sur le produit », souligne Larry Logan, fondateur de Digimarc. Un partenariat avec l’entreprise Tomra a permis de réaliser et valider plusieurs tests en mai 2019 à travers le projet HolyGrail, qui associe tri optique et tatouage numérique. D’autres projets pilotes seraient à l’étude. Un emballage arrivant dans un centre de tri n’est plus vraiment un emballage. Écrasé, souillé, compressé, déchiqueté, le contenant usagé n’a souvent plus figure commerciale décente. Pourtant, les équipementiers travaillant depuis des années sur le tri optique ont su s’affranchir de ces aléas.

« Voir, penser et agir »

Mise en œuvre pour rendre un centre de tri plus compétitif mais aussi pour éviter les tâches pénibles et répétitives, la machine robotisée et connectée intègre aujourd’hui une forme d’intelligence que l’on dit artificielle. A partir de trois actions réalisées par l’être humain : voir, penser, agir, l’équipementier américain BHS a développé un robot collaboratif, le Max-AI, capable de remplacer ou d’accompagner l’humain sur certaines opérations de tri, à grande vitesse, et en garantissant un degré élevé de pureté des matériaux. En contrepartie, l’opérateur de tri va voir son métier évoluer en étant plus dans une opération de commande et de contrôle. Présentes en Australie, en Chine, en Belgique et en France, ce sont plus de 60 machines vendues pour des centres de traitement de déchets dont plusieurs chez Veolia.

Il y a un an, le groupe Veolia a choisi d’intégrer une machine Max-AI dans son centre de tri d’Amiens, dont il est propriétaire. Le site, entièrement revampé en 2013, a été adapté aux extensions de consignes de tri en 2016. Le centre traite un peu plus de 20 000 tonnes de déchets multi-matériaux vrac et emballages par an. Le robot a été implanté pour affiner le tri du mélange fibreux de papier/carton et a été positionné en lieu et place d’un poste de trieur au sein de la cabine de tri. Il nettoie le flux entrant en extrayant les aluminiums, les corps creux (composés de différents plastiques) et les refus. « Effet de mode ou pas, nous sommes de plus en plus sollicités pour répondre à des demandes de tri plus poussé. Pour bien recycler, il faut bien trier. L’humain est utile dans ce processus, mais il faut aussi le protéger, insiste Isabelle Trarbach, chef de projet Recherche et Innovation chez Veolia. C’est pourquoi, nous avons recours aujourd’hui à ce type de collaborateur ».

Intelligence artificielle et deep-learning

Max-AI fonctionne à l’intelligence artificielle et peut être combiné au tri optique proche infra-rouge (NIR). Pour la première fois, il peut identifier, trier et séparer les déchets. Il est notamment capable de détecter des déchets difficilement identifiables comme les pots de yaourt en polystyrène ou encore les barquettes de jambon en PET. Grâce à la technologie de « deep learning », ce robot-trieur utilise un système de vision pour identifier les matières, assorti d’un module d’intelligence artificielle pour activer le processus de reconnaissance et diriger le bras robotisé vers les déchets voulus. Le module robotique procède tout d’abord à la détection des objets passant sur le convoyeur. Cette étape est effectuée grâce à une caméra couleur et un capteur de hauteur. La machine analyse ensuite ce flux. L’algorithme composant le procédé repose sur l’intelligence artificielle pour traiter les informations issues de l’étape de détection (forme et couleur d’un objet) et les associer à des classes d’objets enseignées lors de la phase d’apprentissage. Cet algorithme, appelé également « réseau neuronal », fonctionne comme le cerveau de l’être humain. C’est en ayant visionné un certain nombre d’images que le logiciel est capable de reconnaître les matières. Une fois la détection et l’analyse effectuées, place à l’action du bras robot pour extraire l’objet ciblé. Le système articulé est composée d’une tête de préhension équipée d’une ventouse et reliée à un réseau d’aspiration d’air.

En parallèle, une autre machine équipe la halle d’essais de Veolia Recherche & Innovation à Mantes-la-Ville, dédiée aux tests des nouvelles technologies de tri. L’objectif est d’évaluer les performances du robot sur différents flux ou conditions d’exploitation. Au bout d’un an de service en centre de tri, les performances sont au rendez-vous. La productivité et la finesse du tri s’améliorent en même temps que la sécurité des agents sur les chaînes de tri. Max-AI réalise environ 3 600 gestes à l’heure là où un opérateur en réalise 2 200 en moyenne. Cette révolution technologique dans les centres de tri favorise la collecte d’informations qui peuvent être utiles à l’amélioration de la qualité des produits entrants, mais aussi pour les metteurs en marché. « Les collectivités sont de plus en plus intéressées par ce type de machine, qui accroît la qualité du tri en sortie. De notre côté, nous pouvons également utiliser ces données pour signaler les mauvais gestes de tri aux collectivités.  », souligne la chef de projet de Veolia.

Combiner les procédés entre eux

« Finalement, l’intelligence artificielle, ce n’est pas si sorcier ». Selon Pierre-Julien Grizel, président de Numericube, société de conseil en intelligence artificielle, la machine dotée d’un algorithme peut apprendre très vite, à partir d’images ou de langages. « Dans le cas des déchets, il s’agit d’images que la machine doit reconnaître et évaluer en permanence. On peut même dire que la machine fonctionne surtout quand c’est incertain. C’est ainsi, qu’elle pourra décréter que sur une bouteille écrasée, il s’agit bien d’un logo Vittel ou Evian, même si celui-ci a évolué dans son graphisme ».

De ce constat, des équipementiers comme Pellenc ST ont su tirer parti et enrichir leur palette d’outils de tri. « L’intelligence artificielle est un atout supplémentaire avec les marqueurs pour aller plus loin dans le tri d’objets difficiles à capter. L’évolution des gisements à collecte nous oblige aujourd’hui à fournir des machines flexibles et adaptées. Nous proposons ainsi à partir de nos machines de tri existantes de combiner de nouvelles techniques d’analyse matière », explique Marc Minassian, directeur commercial France de Pellenc ST. L’entreprise française travaille depuis deux ans dans ce domaine et espère concrétiser ses projets avant fin 2020. Pour l’équipementier Tomra et Frédéric Durand, son directeur général en France, investi notamment dans l’utilisation des marqueurs numériques, il est nécessaire d’avoir la bonne solution pour le bon produit, et de partager un maximum de données avec l’ensemble des acteurs. Cela ne doit pas faire oublier aux fabricants leur devoir à l’égard de l’éco-conception. « En général, ils sont plutôt demandeurs d’informations, pour savoir si leurs produits sont bien détectés par les machines de tri » affirme Marc Minassian.

Partage des données

Même avis du côté de la CME (confédération des métiers de l’environnement qui regroupe Federec et la Fnade) : « les métiers traditionnels des déchets sont devenus des métiers de la ressource dans un marché mondialisé, constate Roland Marion, délégué général. La robotisation de nos professions nous apportera plus de compétitivité à condition de mettre désormais dans la boucle tous les partenaires du process, y compris les collectivités. L’intelligence artificielle est l’occasion de partager des données entre opérateurs et lieux géographiques de manière à collecter mieux en amont des déchets bien triés ». En quête de solutions innovantes pour la collecte et le tri, l’éco-organisme Citeo a semble-t-il l’embarras du choix. Toutefois, il ne faudrait pas que certaines décisions annulent les performances de dispositifs existants. Mais le directeur scientifique de Citeo veut rassurer : « la complémentarité des solutions est indispensable au bon fonctionnement de la filière et en aucun cas, les innovations d’aujourd’hui ou de demain ne remplaceront les technologies existantes ». Le temps le dira. Pour l’instant, les centres de tri se rangent en ordre de bataille avec comme mots d’ordre, flexibilité, partage d’informations, traçabilité et qualité de la matière.

Crédit : PellencST, Veolia, Digimarc

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