L'intelligence artificielle améliore la performance des sites de valorisation énergétique 

SUEZ au Royaume-Uni, en collaboration avec l’équipe Digital du Groupe, a déployé une solution inédite de vision artificielle fondée sur l’IA pour détecter les déchets non conformes pouvant entraîner des blocages et des arrêts non planifiés au sein des sites de valorisation énergétique. La solution est opérationnelle au sein de deux sites de West London, qui gèrent les déchets résiduels de 6 districts londoniens.
La mission

Eviter les déchets non conformes pour garantir une activité continue des sites de valorisation énergétique

Les déchets non conformes peuvent causer des blocages au sein des incinérateurs de valorisation énergétique et entraîner des arrêts non planifiés, ce qui peut coûter jusqu’à 100 000 € par arrêt sur un seul site en raison des pertes de capacité de production que cela entraîne. De plus, les blocages causés par des déchets non conformes doivent être retirés, ce qui présente un risque pour la santé et la sécurité, et nécessite souvent de procéder à des réparations pour relancer les opérations en conditions normales.

Dans le cadre de son activité de valorisation des déchets, SUEZ a élaboré un processus de tri industriel : les déchets sont acheminés dans un centre de transfert, où ils sont surveillés à distance par des opérateurs via des écrans, avant d’être expédiés vers un site où ils seront incinérés pour produire de l’électricité. Ce processus implique une attention constante de la part des opérateurs, qui doivent observer simultanément jusqu’à 8 écrans pour détecter les déchets non conformes au sein d’un flux de déchets continu. Il s’agit habituellement d’objets volumineux, tels que des matelas, des tuyaux métalliques, des chariots de supermarché ou des poubelles.
Notre réponse

Utiliser l’intelligence artificielle pour redoubler de vigilance

Une application d’intelligence artificielle (IA) baptisée vision artificielle met à disposition des opérateurs des outils de contrôle plus précis et limite ainsi le risque d’arrêts non planifiés. Cette solution basée sur l’IA permet de bénéficier d’un regard supplémentaire, en émettant des alertes lorsque des déchets non conformes sont détectés et en « augmentant » l’opérateur dans ses responsabilités quotidiennes.


La solution a été développée dans le cadre d’une collaboration tripartite entre l’équipe Digital du Groupe, SUEZ Royaume-Uni et Deepomatic, une start-up partenaire. Une preuve de concept a été en premier lieu finalisée en 2019 dans le cadre du programme d’accélération SUEZ Digital HUB, et la solution a ensuite été industrialisée et déployée avec le soutien de l’équipe Data Office du Groupe en 2020.

Les résultats

Une détection accrue des déchets non conformes et une baisse des arrêts

La solution analyse les images des caméras de surveillance et avertit les opérateurs de la présence potentielle de déchets non conformes au sein du flux de déchets. Pour chaque détection, l’opérateur évalue les images du déchet non conforme, traite l’alerte et peut prendre les mesures nécessaires pour retirer le déchet en toute sécurité.


En 4 mois de fonctionnement, le système a détecté 11 déchets non conformes, qui n’avaient pas été identifiés par l’opérateur et qui auraient pu entraîner des blocages. Depuis le déploiement de la solution, le site de valorisation énergétique affiche une forte baisse des arrêts et le Groupe étudie actuellement le déploiement de la solution au sein d’autres sites de valorisation énergétique au Royaume-Uni, en France et en Belgique.

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déchets détectés et retirés qui auraient pu causer des arrêts

L’équipe Digital de SUEZ, en collaboration avec les équipes opérationnelles R&R UK, a conçu et déployé une solution unique d’intelligence artificielle, que nous avons intégrée aux opérations quotidiennes de nos sites de West London.  En six mois de fonctionnement seulement, le système a aidé les opérateurs à détecter plus de déchets non conformes et nous avons enregistré une réduction significative des arrêts sur la période. 

John Scanlon , PDG, SUEZ R&R UK