Dans ce premier article d’une série dédiée à l’intelligence artificielle (IA) et à l’apprentissage automatique (ML), nous explorons ces technologies et comment elles transforment le secteur du recyclage et des déchets.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?
L’IA désigne des processus et des algorithmes capables de reproduire certaines compétences humaines, comme l'apprentissage et la résolution de problèmes. Dans le secteur des déchets, l'IA peut accomplir des tâches fastidieuses ou compliquées à accomplir. Par exemple, analyser chaque objet dans un bac à déchets grâce à des caméras et des algorithmes est un travail que l'IA peut faire.
L'IA regroupe plusieurs branches, notamment l'apprentissage automatique (Machine Learning), l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) et l'apprentissage profond (Deep Learning).
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique (Machine Learning) ?
Le ML est une forme d'IA qui apprend en analysant des données et en recevant un feedback. Par exemple, pour entraîner un modèle à reconnaître les bouteilles en PET, il faut lui montrer différents types de matériaux, comme des bouteilles en PEHD ou des canettes, en lui précisant lesquels sont des bouteilles en PET. Avec le temps, le modèle améliore ses identifications en affinant ses algorithmes grâce à des corrections. Les méthodes avancées de ML, comme l’apprentissage non supervisé, permettent même d'améliorer et de corriger des modèles dans des ensembles de données complexes sans intervention humaine.
Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) ?
L’apprentissage par renforcement est une méthode où l’algorithme apprend en interagissant avec son environnement. Cette approche est particulièrement utile en robotique. Dans le secteur des déchets, des robots pourraient collecter les bacs et apprendre à contourner les obstacles tels que les portes ou les objets pendant la collecte - des situations courantes pour les opérateurs humains.
Qu’est-ce que l'apprentissage profond (Deep Learning) ?
L’apprentissage profond ou deep learning utilise des réseaux de neurones artificiels pour répliquer et
surpasser l’analyse humaine. Il est déjà employé dans des domaines comme la traduction automatique, l'analyse d'images médicales et la climatologie.
Dans le secteur du recyclage et de la gestion des déchets, l'apprentissage profond permet d'évaluer la contamination sur les chaînes de tri ou d'identifier des matériaux afin de pouvoir les trier (par exemple : les différentes qualités de papier).
Pourquoi l’IA est-elle importante ?
Nous vivons dans une ère axée sur les données, qu'elles soient structurées (chiffres) ou non (images, tweets). L'IA est essentielle pour analyser ces données massives. Dans le domaine de la gestion des déchets et du recyclage, l'IA peut identifier les tendances dans les déchets produits par vos clients, permettant ainsi d'optimiser vos opérations, comme en créant par exemple des filières spécifiques pour des matériaux identifiés.
Notre solution d'optimisation des itinéraires est une forme d'IA. Le logiciel analyse vos besoins pour ensuite élaborer les calendriers les plus adéquats en fonction de vos modèles de collecte.
Dans les prochaines années, l'IA transformera l'utilisation des véhicules, notamment grâce à la conduite autonome. Grâce à l'analyse d'images et de données, les véhicules pourront réagir en temps réel à leur environnement, qu'il s'agisse de la circulation, de piétons ou d'un obstacle inattendu.
Bien que la conduite autonome dans le secteur des déchets ne soit pas encore courante, les progrès actuels montrent qu’elle pourrait devenir une norme dans un futur proche.
Dans les prochains articles, nous examinerons en détail les applications actuelles et futures de l’IA et du ML pour les entreprises de recyclage et de gestion des déchets. Vous découvrirez comment ces technologies pourraient révolutionner vos opérations.