Les innovateurs en IA canadiens

Réduire la consommation, éliminer l'emballage superflu, repenser les produits pour la réutilisation : ces changements en amont sont essentiels. Mais même pendant que la société travaille à produire moins de déchets, les matières qui existent déjà doivent bien aller quelque part. Et en ce moment, beaucoup trop se retrouvent à l'enfouissement. 

Cet écart—entre les déchets que nous avons déjà créés et l'économie circulaire que nous sommes en train de bâtir—c'est là où Eric Camirand, cofondateur et PDG de Waste Robotics, a trouvé sa mission après vingt ans consacrés aux problèmes environnementaux. 

« Avoir des centres de tri efficaces, c'est vraiment au cœur de la résolution du problème », explique M. Camirand. 

Pas la solution. Une partie de celle-ci. Parce que la meilleure technologie de tri au monde ne peut pas remplacer le besoin de consommer moins. Mais elle peut garantir que ce que nous jetons soit récupéré plutôt qu'enfoui. 

Le goulot d'étranglement dans les lignes de tri actuelles 

Entrez dans un centre de tri moderne et vous trouverez le même problème fondamental qui afflige l'industrie depuis des décennies : des humains qui trient des flux incessants de matières, tentant d'identifier ce qui peut être recyclé, récupéré ou transformé. 

« La réalité sur les lignes de tri aujourd'hui, c'est que ça devient de plus en plus difficile », note M. Camirand. 

Ça n'a pas de sens économiquement. Ça ne passe pas à l'échelle. Et à mesure que les réglementations se resserrent autour des objectifs de détournement de l'enfouissement, le tri manuel ne peut tout simplement pas offrir la précision requise pour les atteindre. 

« Ça n'a pas de sens d'avoir des humains qui font ça quand on a des technologies comme la robotique », dit-il. 

Le défi n'est pas de traiter plus de déchets—c'est de récupérer plus de valeur des déchets qui existent déjà. 

Construire des robots dotés de vision par ordinateur 

Waste Robotics a été fondée sur une prémisse simple mais puissante : équiper les machines de la capacité de percevoir et de traiter les déchets d'une façon que les humains ne peuvent pas. 

« Chez Waste Robotics, on fabrique des robots capables de trier les déchets en utilisant l'intelligence artificielle et la robotique dans toutes sortes de conditions de tri », explique M. Camirand. 

Le système commence par la perception. Un ensemble de caméras spécialisées 2D, 3D, de couleur et même d’imagerie spectrale, observe en continu les matières qui défilent sur les lignes de tri. 

« On capture des images avec des caméras, en temps réel, et on transfère les images à un système de traitement qui effectue la reconnaissance d'objets à des niveaux très, très élevés—environ 98 à 99 % de précision », dit-il. 

Cette précision permet quelque chose de critique : la capacité de récupérer des matières qui autrement seraient perdues à l'enfouissement. Lorsque le système identifie ce qu'il voit, il envoie des commandes à différents types de robots positionnés le long de la ligne de tri, détournant les matières récupérables avec une constance, une continuité et une vitesse que le tri manuel ne peut égaler. 

Une IA qui apprend pour chaque installation 

Waste Robotics ne s'est pas arrêtée à construire des robots intelligents. L'équipe a développé un pipeline de réentraînement qui permet à leur IA de s'adapter au flux de déchets unique de chaque client. 

« On a développé un pipeline qui nous permet de réentraîner spécifiquement pour chaque centre de tri. Et de pousser la précision et la performance des machines pour chacun de nos clients », explique M. Camirand. 

Cette approche propre à chaque client s'est avérée essentielle. Les débris de construction et de démolition ne ressemblent en rien aux déchets municipaux. Les matières recyclables varient selon les régions et les installations. Une solution universelle raterait trop de choses. 

En réentraînant pour chaque déploiement, Waste Robotics s'assure que ses robots peuvent identifier et récupérer les matières adaptées à l'environnement spécifique—que ce soit au Canada, aux États-Unis, en Europe ou en Australie. 

Une mise à l'échelle mondiale grâce à l'intelligence connectée 

Aujourd'hui, les machines de Waste Robotics fonctionnent dans des centres de tri partout dans le monde. Mais ce qui différencie véritablement l'entreprise, c'est la façon dont leur système connecté à l'échelle mondiale apprend et s'adapte. 

« Aujourd'hui, chacun des systèmes est connecté à des serveurs, ce qui nous permet de collecter des données de partout dans le monde, d'entraîner des modèles d'IA, d'augmenter la performance, et de développer des modèles de plus en plus intelligents, ce qui lui permet même de s'adapter aux lois et réglementations locales entourant le recyclage et les déchets pour chaque site », dit M. Camirand. 

Cette architecture connectée signifie que chaque décision de tri alimente le système d'IA central. Le flux de déchets de chaque installation enseigne quelque chose de nouveau aux modèles. Et surtout, les réglementations locales—qui définissent ce qui devrait être détourné de l'enfouissement—sont intégrées dans l'intelligence du système. 

Les robots ne font pas que trier des déchets. Ils apprennent continuellement ce que chaque communauté a besoin de récupérer. 

Passer à l'échelle grâce à l'infrastructure AWS 

Bâtir et exploiter un système distribué à l'échelle mondiale de robots intelligents exige une infrastructure robuste. C'est là qu'Amazon Web Services est devenu essentiel. 

« On bénéficie énormément de l'expertise, des produits et de l'infrastructure d'AWS pour vraiment nous aider à développer au-delà du simple déplacement de données », dit M. Camirand. 

AWS fournit l'épine dorsale computationnelle : le traitement d'images en temps réel, l'entraînement de modèles d'IA de plus en plus sophistiqués, la collecte de données à travers les installations dans le monde entier, et le déploiement des améliorations de performance vers les machines sur le terrain. 

« On utilise AWS pour nous soutenir dans le calcul et le traitement des modèles. AWS, c'est vraiment ce qui nous aide à communiquer avec nos clients, améliorer nos modèles et tirer parti de nos données », explique-t-il. 

La vision : une pièce du casse-tête de la circularité 

« Parce que maintenant, on a des yeux sur les déchets », dit M. Camirand. « Et on peut avoir une production qui est stable et prévisible. » 

Cette stabilité crée de la possibilité. Avec des robots qui trient de façon constante et précise, les centres de recyclage peuvent récupérer des matières qui auparavant glissaient vers l'enfouissement. La contamination diminue. L'économie du recyclage s'améliore—rendant viable pour les collectivités de détourner plus et d'enfouir moins. 

Alors que la crise des déchets exige des solutions à chaque étape, Waste Robotics s'attaque à un maillon critique de la chaîne de circularité : s'assurer que lorsque les matières atteignent leur fin de vie, elles soient récupérées plutôt que perdues. 

« Aujourd'hui, on a tous les outils pour atteindre la circularité des produits que l'on consomme. On pousse les limites de ce qu'on peut faire en termes de circularité avec l'IA et la robotique », dit Camirand. « Indéniablement. »