Fost Plus développe un projet pilote d’intelligence artificielle dans les centres de tri des PMC. Il est mis en place en partenariat avec le centre de tri Indaver, situé à Willebroek. Grâce à cette technologie, nous souhaitons mesurer la qualité du tri dans les centres de tri.
La technologie au service de l’humain
Le processus de tri est automatisé mais l’analyse de la qualité du tri se réalise à l’aide de ressources humaines, et ce sur base d’échantillons. La qualité des matériaux recyclés dépend de celle des balles triées, que nous livrons ensemble avec nos partenaires opérationnels. En constatant les éventuelles incohérences et en optimisant les flux de matériaux triés, nous pouvons recycler davantage et assurer une offre constante de matériaux de qualité aux centres de recyclage. Dans ce but précis, Fost Plus et Indaver ont démarré le projet d’intelligence artificielle, qui mesure la qualité des balles triées. La technologie a pour finalité de compléter les capacités de traitement humain au niveau de la qualité des analyses et d’améliorer le monitoring de la qualité du tri.
Impliquer les centres de tri dans ce projet pilote est essentiel. Pour cette raison, il a été proposé à Indaver de collaborer en rejoignant le projet. En effet, comme l’indique Eric Goddaert, Recycling Director chez Indaver: « Indaver s'intéressait depuis un certain temps à l'intelligence artificielle pour l'intégrer dans ses processus de production, car la qualité des balles triées est essentielle. Lorsque Fost Plus nous a proposé de collaborer au projet, nous n'avons pas eu à réfléchir longtemps avant d’y répondre positivement ».
Détecter les erreurs de tri
Une caméra a été installée et utilisée sur les lignes de tri. Elle est liée à un logiciel qui devrait être capable de scanner et détecter les erreurs de tri à la dernière étape du processus du tri. A terme, l’information obtenue pourrait même servir à améliorer le calibrage des systèmes de tri.
L’appareil installé prend une photo par minute et l’envoie vers un portail numérique. Ce dernier regroupe toutes les images photographiées. L’intelligence artificielle relève automatiquement les impuretés parmi les déchets d’emballages triés, qui peuvent être oubliées par le système de tri. Nous testons ainsi le modèle d’intelligence artificielle et sa capacité à reconnaître les emballages et objets présents sur chaque photo. A l’heure actuelle, cet essai se limite à la reconnaissance du PET opaque (non-admis) dans le flux de PET clair.
L’usage de l’intelligence artificielle dans le secteur du tri se définit comme primordial. « Chez Fost Plus, l'innovation et la numérisation sont très importantes dans le contexte de l'économie circulaire , indique Philippe Alen, Quality Manager chez Fost Plus. « La technologie nous aide à surveiller de près les processus en place,et de réaliser, si necessaire, des ajustements. Un bon contrôle de la qualité garantit que nous continuons à respecter des normes élevées. Le secteur dans lequel nous travaillons est en constante évolution. Nous devons de cette façon innover sans cesse afin de répondre correctement à ces changements. »
S’améliorer constamment
Au cœur de ce projet, nous faisons encore face à plusieurs défis quant à l’utilisation de l’intelligence articificielle dans le secteur du tri. « Nous avons constaté que nous devons encore régler certains problèmes avant de pouvoir effectivement laisser entrer le projet dans une phase finale, par exemple nous avons travaillé sur la connectivité vers la plateforme dans le cloud, ou encore sur l’éclairage disponible pour la photographie des emballages. Nous allons maintenant continuer à travailler sur base de ces constats.» indique Shanna Cloet, responsable du projet et Business analyst chez Fost Plus.