La régulation des déchets est un enjeu primordial pour la protection de l’environnement. Depuis plusieurs années consécutives, leur production ne cesse de progresser. Un Français produit en moyenne 582 kilogrammes de déchets par an. 

Intrinsèquement liées au mode de consommation et de production, les quantités de déchets qu’engendrent l’homme quotidiennement constituent un péril environnemental. 

Il devient nécessaire de pallier les problématiques qui en découlent afin de limiter les impacts néfastes. De la contamination des sols et de l’eau à la pollution de l’air, en passant par la dégradation d’écosystèmes ou la disparition d’espèces, les déchets générés par l’homme affectent durablement notre planète.  

À l’occasion de la semaine européenne de la réduction des déchets, nous avons donc décidé de mettre en exergue notre intervention auprès d’une communauté de communes afin de mener une gestion efficace des déchets. La gestion des déchets repose sur plusieurs étapes : la collecte, le stockage, le tri, le traitement, mais également différentes actions de sensibilisation.  

Néanmoins, plusieurs facteurs influent sur la gestion des déchets, à savoir les variations de population ou les zones géographiques. La fluctuation des déchets provoque également plusieurs contraintes : débordements sur la voie publique de certains containers, le coût de ramassage associé et des passages à vide dont résulte une dilapidation des ressources. 

Une gestion non maîtrisée engendre nécessairement des déchets qui viendront polluer l’environnement. Afin d’obvier cette problématique, des possibilités peuvent être mises en place pour restreindre l’incidence des déchets. 

C’est dans ce cadre que Miweo a été mandaté afin d’élaborer un système de prédiction de production des ordures pour améliorer et surtout pour optimiser le ramassage des déchets. 

Pour mieux appréhender le processus instauré, il convient de mettre en évidence les problématiques soulevées par la gestion des déchets par une communauté de communes, puis d’évoquer l’intelligence artificielle comme une solution effective. 

Les difficultés issues de la gestion des déchets par une communauté de communes   

Afin de pouvoir réaliser un système de prédiction de production des ordures, il était essentiel de commencer par regrouper toutes les données mises à disposition, de les traiter et de les organiser de façon à déterminer quelles étaient les différentes approches envisageables. Après une analyse approfondie des données existantes, plusieurs problématiques sont apparues et devraient être étudiées afin de pouvoir maximiser l’efficacité du système de prédiction.

D’emblée, il était nécessaire de tenir compte de la gestion et de l’affectation des bacs destinés à accueillir les déchets. Plusieurs complications se sont manifestées telles que l’absence d’affectation de certains bacs, la présence de doublons et de types non déterminés.

Il était ensuite nécessaire de considérer les différentes levées de bacs. Cependant, sur plusieurs années d’historique, il y avait un grand nombre de fluctuations.

Il fallait également réfléchir à la pesée des camions. Les données ont été obtenues selon deux types (emballages ou ordures ménagères résiduelles) afin d’avoir une estimation des poids par tournée, tout en regardant s’il y avait une pesée mesurée du camion dans les 24 ou 48 heures suivantes.

La production et la consommation d’eau sont aussi des points importants dont plusieurs problématiques ont émergé. Afin de faire fonctionner le capteur de l’eau, de nombreux traitements ont été mis en place. Afin d’obtenir des résultats probants, une moyenne sur 3 jours était effectuée.

Les congés scolaires sont un facteur dont il fallait tenir compte dans la mesure où la fréquentation est généralement plus accrue lors de ces périodes.

Enfin, les données météorologiques de deux stations ont été relevées. En se fondant sur plusieurs relevés par jour, une corrélation a pu être établie entre la météo, les déchets générés et le flux de population. 

Sur la base de ces observations, associer les données recueillies avec l’intelligence artificielle représentait un moyen fiable pour optimiser la gestion des déchets. Néanmoins, selon les caractéristiques et les contraintes de l’emplacement, d’autres problématiques peuvent se présenter.

L'intelligence artificielle au service de la gestion des déchets 

Par conséquent, la mise en place du système d’apprentissage grâce à l’intelligence artificielle paraissait une solution.

En effet, la quantité de données recueillies aurait demandé plusieurs années de traitement avec des équipes humaines afin d’obtenir un résultat. 

De plus, ces calculs auraient dû être refaits à chaque récupération de données nouvelles. Cela rendait cette opération difficilement réalisable. 

Une solution à ce problème était de déléguer le traitement à un système d’apprentissage par renforcement. Cette méthode est fondée sur un réseau de neurones artificiels, à savoir un système de calcul inspiré par le fonctionnement des neurones biologiques constituant un cerveau. De la même façon qu’un neurone biologique, un neurone artificiel reçoit un signal, le traite et peut le transmettre à d’autres neurones qui lui sont connectés. 

Deux expérimentations ont donc été effectuées :

La première se fondait sur une semaine de déchets avec la prise en compte de données instantanées.

La seconde s’appuyait sur une semaine de déchets en considérant cette fois les données de prédiction et les données issues de la semaine précédente.

Avec les données instantanées, le réseau de neurones affichait des résultats prometteurs. Néanmoins, il s’agissait plus d’une constatation à un moment donné. Cela n’était pas optimal pour faire des prévisions.

Quant aux données de prédiction et les données antérieures, les résultats étaient plus fiables. Cette seconde étude comprenait également l’intégration de cas particuliers pour estimer si le système fonctionnait correctement avec des extrêmes, et aussi un minimum de scores pour avoir des résultats pertinents. 

L'intelligence artificielle et le champ des possibles 

L’intelligence artificielle possède un potentiel considérable afin de contribuer à la réduction des déchets. Chaque donnée récupérée peut être utilisée par celle-ci afin d’optimiser le ramassage des déchets et de les recueillir seulement aux moments les plus opportuns. Cela permet d’éviter de dépenser des ressources pour des bacs qui ne sont pas encore remplis, et surtout de prévenir le débordement des déchets sur la voie publique. 

Il est devenu impératif de refaçonner nos habitudes afin de contribuer à la protection de la planète, notamment en optimisant la gestion quotidienne des déchets. Des actions sont facilement réalisables par le plus grand nombre, à savoir réduire, réutiliser et recycler, notamment lorsque l’on sait que 47 % des déchets ménagers sont orientés vers une valorisation matière. 

Chez Miweo, nous sommes soucieux de la protection de l’environnement et nous n’hésitons pas, dès que possible, à établir des démarches quotidiennes pour participer à la réduction des déchets, à commencer par le tri sélectif. Nous mettons à bon escient nos compétences en intelligence artificielle afin d’apporter des solutions. 

Il est nécessaire de mieux consommer, de mieux produire et d’également prolonger la durée de vie des produits en jetant moins. Les enjeux sont immenses pour le futur de la planète et pour l’environnement. 

Si vous souhaitez en apprendre davantage ou si vous avez un projet spécifique, nos équipes sont là pour vous répondre. Pour nous contacter, composez le 02 61 53 50 47 ou contactez-nous à contact@miweo.com.