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Recupel teste l’IA pour la reconnaissance des déchets électroniques Conscient que le flux de déchets électroniques va devenir de plus en plus important et varié, Recupel a lancé, en collaboration avec imec/IDLab et Innoviris, une étude et un projet de développement de l’AI il y a trois ans environ. Ils ont principalement pour but d’étudier la mesure dans laquelle l’intelligence artificielle (IA) peut être utilisée pour la reconnaissance du type d’appareils électroniques à traiter par Recupel. Le projet a été finalisé en avril. Le project manager Brecht De Volder et le CEO Eric Dewaet nous en disent plus. Recupel s’occupe depuis 2001 de la collecte et du traitement des appareils électriques et électroniques. L’une de ses nombreuses tâches consiste à surveiller le type d’appareils qui sont collectés afin de pouvoir y appliquer la bonne compensation. Les membres de Recupel (fabricants et importateurs) paient en effet une cotisation Recupel par appareil introduit sur le marché belge, cotisation qui doit être la plus proportionnelle possible au coût réel pour la collecte et le recyclage de cet appareil. Pendant des années, il a été fait appel à un échantillonnage manuel auprès de deux entreprises de travail adapté, mais Recupel s’est mis en quête d’une manière plus rapide et plus précise d’acquérir des connaissances sur les appareils collectés.
Plus rapide et plus précis Le projet test visait donc l’automatisation du processus d’échantillonnage et avait pour but de déterminer si l’intelligence artificielle était en mesure de reconnaître les appareils. Il a également été examiné si une reconnaissance précise était possible, afin de pouvoir déterminer combien d’appareils des catégories refroidissement, cuisine, TIC, audiovisuel, etc. arrivent chez Recupel, mais aussi de détecter de manière bien plus spécifique combien de blenders, de machines à café, de radios, d’ordinateurs, de lave-linge et bien d’autres choses sont collectés. Peut-être est-il même possible d’affiner la détection davantage, avec l’identification de la marque, par exemple. « En fait, il serait particulièrement intéressant de
déterminer quels appareils contiennent des matières polluantes et des matières premières précieuses et réutilisables », explique Eric Dewaet. « Ce sont là des informations cruciales pour faire du recyclage une opportunité dans l’économie circulaire. »
Optimiser grâce à une plus grande quantité de données Le projet se composait de deux solutions différentes, dans deux entreprises de travail adapté. Une semi-automatique, l’autre entièrement automatique. Pesés et photographiés, des milliers d’appareils ont été catalogués en 2019 et 2020, pour alimenter l’algorithme. « Plus l’algorithme recevra de données, plus son fonctionnement sera perfectionné », précise Brecht De Volder. « Ce projet test nous occupe depuis 2019, et chaque échantillon est encore contrôlé par un humain. À terme, l’algorithme devrait reconnaître de manière totalement indépendante tout appareil placé sur le tapis ou la plateforme.
Cela fonctionne déjà assez bien pour les appareils courants. Pour ceux qui le sont moins, il faudra encore du temps avant que l’algorithme réduise sa marge d’erreur. » Pour l’instant, il est capable d’identifier 116 appareils, soit 85 % des données échantillonnées. Les 15 % restants sont des produits moins fréquents.
Affaire à suivre La phase expérimentale de ce projet d’IA est désormais terminée. « Nous en avons tiré énormément d’enseignements », conclut Eric Dewaet. « Mais la précision du système doit encore être améliorée. Nous étudions également comment intégrer l’IA dans le flux de notre traitement des déchets. » Dans l’intervalle, les deux entreprises de travail adapté poursuivent l’échantillonnage, avec l’aide de l’intelligence artificielle créée pour les solutions existantes. Linda Claeys
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