Tendances de la gestion des déchets industriels à suivre en 2025

L’année 2025 sera marquée par de nombreuses innovations et évolutions, avec une augmentation des nouvelles restrictions et des politiques plus strictes en matière de gestion des déchets. De nombreuses entreprises adoptent des systèmes intelligents de gestion des déchets afin de les traiter plus facilement et plus efficacement.

Il est particulièrement important pour les entreprises manufacturières de mettre en place des solutions intelligentes, car dans l’UE, l’industrie et l’exploitation minière génèrent neuf fois plus de déchets que les ménages, et le secteur manufacturier à lui seul produit plus de déchets que l’ensemble des ménages réunis.

De plus, la production mondiale de déchets devrait augmenter de 70 % d’ici 2050, selon un rapport de la Banque mondiale.

Lorsque nous pensons aux déchets, nous imaginons souvent les ordures ménagères. Bien qu’il s’agisse d’un problème important, elles ne représentent en réalité qu’une fraction de l’enjeu global. Chaque année, environ 2 milliards de tonnes de déchets municipaux sont produits dans le monde, les États-Unis et l’Union européenne figurant parmi les plus grands producteurs par habitant. La gestion de ces déchets demeure un défi majeur pour les villes du monde entier.

Cependant, les déchets municipaux ne constituent que la partie émergée de l’iceberg. Dans l’Union européenne, l’industrie et l’exploitation minière génèrent neuf fois plus de déchets que les ménages, et le secteur manufacturier à lui seul produit plus de déchets que l’ensemble des ménages réunis. S’attaquer aux déchets industriels est donc essentiel pour parvenir à un système de gestion des déchets véritablement durable.

Cette situation est alarmante et appelle à une action urgente ainsi qu’à l’innovation. Inspirons-nous des nouvelles tendances et pratiques de 2025 et relevons ce défi de manière responsable et collective.

1. Intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) est un outil puissant dans la gestion des déchets industriels, car elle peut assimiler des pratiques complexes si l’on investit du temps dans son entraînement. Il est bien connu que la gestion des déchets est une tâche exigeante, nécessitant à la fois des efforts physiques et du temps. Cependant, l’utilisation de l’IA permet d’économiser à la fois du temps et de l’énergie.

Aujourd’hui, l’IA est principalement utilisée dans la gestion des déchets industriels comme outil de tri, notamment pour :

la reconnaissance d’images alimentée par l’intelligence artificielle

Cette tâche, lorsqu’elle était réalisée par des humains, était sujette aux erreurs humaines. Désormais, grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour analyser les données visuelles — en identifiant des objets, des motifs et même du texte — la qualité du tri s’est améliorée. Les principales technologies qui soutiennent ce processus comprennent la détection d’objets, l’annotation d’images et la reconnaissance optique de caractères (OCR).

Le tri des matériaux recyclables et non recyclables

Il arrive que des matériaux recyclables et non recyclables se retrouvent mélangés — par exemple lorsqu’une bouteille en verre est accidentellement jetée avec des plastiques recyclables. Grâce à des modèles avancés d’apprentissage automatique, ces systèmes peuvent identifier rapidement différents matériaux, tels que les plastiques, les métaux, le verre, les déchets organiques et même des éléments dangereux comme les piles ou les appareils électroniques. En analysant les données visuelles, l’IA peut distinguer les matériaux recyclables des matériaux non recyclables, réduisant ainsi la contamination des processus de recyclage.

La détection des déchets dangereux ou contaminés

La dernière chose que l’on souhaite lors de la manipulation des déchets est de les contaminer. Grâce aux systèmes de reconnaissance d’images basés sur l’IA, les installations de gestion des déchets peuvent analyser et détecter automatiquement les matériaux dangereux au sein des flux de déchets. Ces systèmes peuvent être entraînés à reconnaître des caractéristiques visuelles spécifiques des déchets dangereux, telles que des étiquettes chimiques, des formes inhabituelles ou des matériaux nécessitant une manipulation particulière.

L’une des intégrations réussies de l’IA dans les systèmes de gestion des déchets est Greyparrot. Greyparrot est spécialisée dans l’analyse des déchets basée sur l’intelligence artificielle afin d’améliorer l’efficacité du recyclage et de réduire l’impact environnemental.

Son produit principal, le Greyparrot Analyzer, est une plateforme d’analyse des déchets par IA qui utilise des systèmes de caméras pour capturer des images en temps réel des flux de déchets et générer des analyses via des tableaux de bord intuitifs. Ce système est capable d’identifier des caractéristiques telles que la masse, la marque, le potentiel d’émissions, et bien plus encore, sur plus de 89 catégories de matériaux.

Les données collectées fournissent des informations précieuses sur la composition des déchets, aidant les installations à optimiser les opérations de tri, à augmenter les taux de recyclage et à réduire la contamination. En complément, Greyparrot propose Greyparrot Sync, un système d’intégration qui connecte son IA à des machines et logiciels tiers (robots, PLC, presses à balles, NIR), renforçant ainsi encore son utilité.

2. Robotique

Même si l’utilisation de robots peut sembler relever de la science-fiction, elle est devenue assez courante grâce aux technologies modernes. Les robots livrent des repas dans les restaurants, assistent de nombreux secteurs industriels et gèrent même les déchets ! L’IA mentionnée précédemment joue souvent le rôle de « cerveau », en contrôlant des bras robotiques ou des outils pour appliquer des pratiques de gestion des déchets apprises.

Les bras robotiques travaillent plus rapidement et peuvent soulever des charges plus lourdes que les humains. Voici quelques-uns des robots les plus intéressants utilisés dans la gestion des déchets industriels :

AMP Robotics (USA):

Leur système de tri robotisé traite les matériaux jusqu’à quatre fois plus rapidement que les méthodes manuelles. AMP Vision capture des images et les transmet à l’IA, qui identifie chaque élément en fonction du type de matériau, de la forme, de la couleur, du polymère et même de la marque. L’IA dirige ensuite le robot afin de trier les déchets avec une grande précision.

ZenRobotics Recycler(Finlande):

Call them robots,

call them pickers,

call them recyclers.

What they do is spotless waste sorting work

Ils ont développé des bras robotiques spécialisés pour le tri des déchets : Heavy Picker pour les déchets volumineux et Fast Picker pour les matériaux plus légers. Leur système d’IA, ZenBrain, aide à trier les déchets de construction et de démolition, notamment le bois, le métal et la pierre.

3. Internet des objets

L’Internet des objets (IoT) désigne un réseau d’appareils connectés qui communiquent et partagent des données entre eux. Dans la gestion des déchets, l’IoT est utilisé pour surveiller les niveaux de remplissage, optimiser les itinéraires de collecte et suivre les types de déchets, améliorant ainsi l’efficacité et réduisant les coûts. Les bacs équipés de cette technologie avancée sont appelés bacs intelligents (Smart Bins).

Bacs intelligents utilisant l’IoT

Les bacs intelligents équipés de l’IoT utilisent des capteurs ultrasoniques avancés pour révolutionner la collecte et la gestion des déchets. Ces capteurs surveillent les niveaux de remplissage en temps réel, détectent lorsque les bacs approchent de leur capacité maximale et envoient des alertes automatisées aux opérateurs de gestion des déchets.

Grâce à l’analyse des données, les bacs intelligents permettent d’optimiser les itinéraires de collecte, de réduire les ramassages inutiles et de diminuer la consommation de carburant. En outre, ces systèmes peuvent détecter les variations de température, identifier les déchets dangereux et prévenir les débordements, contribuant ainsi à des environnements urbains plus propres et plus efficaces.

4. Économie circulaire

Comme son nom l’indique, l’économie circulaire est un système économique fondé sur une approche en boucle fermée. Mais qu’est-ce que cela signifie concrètement, en particulier dans la gestion des déchets ?

On peut la comparer à l’économie linéaire, dans laquelle les déchets finissent souvent en décharge, sans autre utilité, tout en nuisant à l’environnement. À l’inverse, l’économie circulaire met l’accent sur la réutilisation, le recyclage et la réintégration des déchets dans le cycle économique, créant ainsi une boucle continue qui minimise les déchets et maximise l’efficacité des ressources.

L’économie circulaire repose sur quatre principes, appelés les 4R :

Réduire : prévenir la production de déchets dès le départ en mettant l’accent sur une conception durable et des pratiques de production qui prolongent la durée de vie des produits.

Réutiliser : donner une nouvelle utilisation aux produits ou aux matériaux afin d’allonger leur cycle de vie et de les maintenir le plus longtemps possible dans l’économie.

Recycler : transformer les objets mis au rebut en matières premières pour créer de nouveaux produits. Bien que largement encouragé, le recyclage est considéré comme un dernier recours dans la hiérarchie des pratiques de l’économie circulaire.

Récupérer : extraire des matériaux ou de l’énergie à partir d’éléments qui ne peuvent plus être réutilisés ou recyclés, par exemple par le compostage des déchets organiques ou la valorisation énergétique des déchets.

5. Recyclage avancé

Le recyclage avancé dans la gestion des déchets suscite un intérêt croissant grâce à de nouvelles expérimentations prometteuses et à des méthodes innovantes permettant de transformer les déchets en matériaux réutilisables. Voici une liste intéressante de technologies innovantes qui décomposent les matériaux de déchets :

Recyclage chimique :

• Chémolyse : lors de la chémolyse, les polymères sont décomposés en monomères ou en matières premières à l’aide de solvants, de catalyseurs, de chaleur et parfois de pression. La pyrolyse décompose les polymères en éléments constitutifs plus petits dans des conditions inertes, à des températures comprises entre 500 et 800 °C.
• Recyclage enzymatique : les chercheurs développent des enzymes capables de décomposer les plastiques, en particulier le PET, en leurs monomères d’origine. Cela pourrait permettre de recycler les plastiques jusqu’à leur état vierge, réduisant ainsi les déchets et favorisant une économie circulaire.
• Pyrolyse : méthode qui utilise la chaleur en l’absence d’oxygène pour décomposer les plastiques et d’autres matériaux de déchets en produits de valeur tels que l’huile, le gaz et le charbon solide (char). Cette technique peut être utilisée pour recycler des plastiques autrement difficiles à traiter.

Gazéification :

La gazéification est un procédé qui transforme les déchets en gaz de synthèse (syngas — un mélange d’hydrogène et de monoxyde de carbone) grâce à des réactions chimiques à haute température, sans combustion. Ce gaz de synthèse peut être utilisé pour produire de l’énergie, des carburants ou des produits chimiques.

Cette méthode est plus efficace et plus respectueuse de l’environnement que l’incinération, car elle génère moins d’émissions nocives et permet une meilleure valorisation des déchets.

6. Analyse des mégadonnées

« L’analyse des mégadonnées implique d’énormes volumes de données sous différents formats, notamment des données structurées, semi-structurées et non structurées. La complexité de ces données nécessite des techniques d’analyse plus sophistiquées. L’analyse des mégadonnées utilise des méthodes avancées telles que l’apprentissage automatique et l’exploration de données afin d’extraire des informations à partir d’ensembles de données complexes. », selon IBM.

Lorsqu’on s’intéresse à la gestion des déchets industriels, on peut se demander quel rôle l’analyse des mégadonnées peut y jouer. Voici quelques avantages clés de l’intégration du big data dans les processus de gestion des déchets :

• Qualité des données : le big data garantit que les données liées aux déchets sont précises, actualisées et cohérentes, ce qui favorise une meilleure prise de décision et des opérations plus efficaces.
• Statistiques sur l’utilisation des véhicules : le big data permet de suivre l’utilisation des véhicules, d’optimiser la gestion des flottes, de réduire la consommation de carburant et d’améliorer les plans de maintenance.
• Statistiques sur le niveau de remplissage des bacs : les données en temps réel sur le remplissage des bacs permettent d’optimiser les calendriers de collecte, de prévenir les débordements et d’améliorer l’efficacité.
• Statistiques sur les coûts de collecte : le big data analyse les coûts de collecte, aidant à identifier des opportunités d’économies sur le carburant, la main-d’œuvre et la maintenance des véhicules.
• Statistiques sur la répartition des bacs : le big data aide à optimiser l’implantation des bacs en analysant les schémas de production de déchets et le comportement des utilisateurs, améliorant ainsi l’accessibilité et les taux de recyclage.
• Statistiques sur l’efficacité des itinéraires : le big data optimise les itinéraires de collecte, réduisant la consommation de carburant, le temps de trajet et les émissions, tout en garantissant des collectes ponctuelles.

Sources: medium.com, bridgera.com