Dans les centres de tri français, une révolution silencieuse est en cours. Les trieuses optiques et les robots pilotés par intelligence artificielle remplacent progressivement le tri manuel pour séparer les déchets avec une précision inédite. Résultat : des taux de pureté en hausse, des matériaux jusqu'ici impossibles à isoler qui trouvent enfin une filière, et une productivité en net progrès.
Le tri optique : la technologie de base
Comment ça fonctionne ?
Le tri optique utilise la spectrométrie proche infrarouge (NIR, pour Near-Infrared) pour identifier la composition chimique des déchets qui défilent sur un tapis roulant. Chaque matériau — PET, PEHD, PP, papier, aluminium — possède une "signature spectrale" unique dans les longueurs d'onde entre 700 et 1 000 nanomètres.
Le processus se déroule en trois temps :
- Détection : un capteur NIR balaie les objets à haute vitesse sur le tapis
- Identification : un logiciel analyse la signature spectrale en temps réel et classifie le matériau
- Éjection : des électrovannes commandent des jets d'air comprimé qui propulsent chaque objet vers le bon bac
Ce que le tri optique sait faire
- Séparer les différentes résines plastiques (PET, PEHD, PP, PS)
- Distinguer le PET transparent du PET coloré
- Identifier les papiers et cartons parmi les plastiques
- Trier les métaux ferreux et non ferreux (en combinaison avec des détecteurs à courant de Foucault)
Ce qui lui échappe encore
- Les plastiques noirs : le noir absorbe l'infrarouge, rendant la détection NIR inopérante. C'est un problème persistant, même si des solutions commencent à émerger (détection dans le moyen infrarouge).
- Les objets très petits ou très plats (films plastiques fins) qui ne se présentent pas correctement sur le tapis.
- Les emballages composites (plastique + aluminium + carton) dont la signature est ambiguë.
L'IA entre en jeu
Voir mieux, trier plus finement
L'intelligence artificielle ajoute une couche de perception visuelle au tri optique. Des caméras haute résolution couplées à des algorithmes d'apprentissage profond (deep learning) permettent de reconnaître non seulement le matériau, mais aussi la forme, la couleur et le type de produit.
Un système d'IA peut par exemple distinguer une barquette alimentaire d'un pot de yaourt, même si les deux sont en polypropylène. Cette granularité supplémentaire permet d'affiner le tri et d'améliorer la qualité des flux sortants.
Des performances mesurables
Les systèmes combinant tri optique et IA atteignent des taux de pureté supérieurs à 95 % sur certaines fractions. Pour comparaison, le tri manuel plafonne généralement autour de 85-90 %.
Des équipementiers comme Pellenc ST (français) et TOMRA Sorting (norvégien) proposent des machines capables de trier jusqu'à 6 tonnes de déchets à l'heure, avec des taux d'erreur très faibles.
Les robots trieurs : la main qui manquait
Max AI et ses cousins
Au-delà de la détection, la robotisation apporte la capacité de préhension. Le robot Max AI, développé par BHS et déployé notamment dans le centre de tri Veolia à Amiens, combine vision par caméra, IA et bras robotisé pour saisir et trier les déchets sur le tapis.
Performances concrètes :
- 3 600 gestes de tri par heure (contre 2 200 pour un opérateur humain)
- Fonctionnement 24h/24 sans fatigue ni perte de concentration
- Capacité d'apprentissage continu : le robot s'améliore au fil du temps
Les bennes intelligentes de Veolia
En 2025, Veolia a déployé des bennes équipées de capteurs d'analyse en temps réel dans plusieurs régions (Auvergne-Rhône-Alpes, Toulouse). Ces bennes analysent la composition des déchets dès la collecte, avant même l'arrivée en centre de tri, ce qui permet d'optimiser les flux et d'anticiper les besoins de traitement.
L'extension au BTP
Les robots de tri ne se cantonnent plus aux emballages ménagers. Depuis fin 2025, ils s'installent dans les plateformes de traitement des déchets du BTP et commencent à apparaître directement sur certains chantiers. Ils identifient le bois, le plastique, le métal et les agrégats grâce à des caméras haute résolution et des algorithmes spécialisés.
Le secteur du BTP génère 46 millions de tonnes de déchets par an en France. L'amélioration du tri dans cette filière représente un gisement considérable pour l'économie circulaire.
Les centres de tri nouvelle génération en France
Plusieurs centres de tri français ont investi massivement dans ces technologies :
| Centre | Localisation | Technologies | Capacité |
|---|---|---|---|
| Veolia Amiens | Somme | Max AI, tri optique NIR | Référence nationale |
| Suez Nantes | Loire-Atlantique | Tri optique multi-capteurs | Extension des consignes |
| Paprec Gennevilliers | Hauts-de-Seine | Robots + tri optique | Grand format |
Ces investissements sont en partie financés par les éco-contributions des filières REP et par les subventions de l'ADEME dans le cadre du plan France 2030.
Les limites actuelles
Malgré les progrès, plusieurs défis subsistent :
- Le coût d'investissement : une ligne de tri optique avec IA représente plusieurs millions d'euros. Tous les centres de tri ne peuvent pas suivre.
- La maintenance : ces systèmes nécessitent des compétences techniques pointues, difficiles à trouver.
- La variabilité des flux : les déchets ne sont pas standardisés. Un algorithme formé sur les emballages de la région parisienne peut peiner face aux flux d'une zone rurale.
- Les plastiques noirs : toujours un angle mort pour le NIR classique.
Quel impact sur l'emploi ?
La robotisation ne supprime pas les emplois dans les centres de tri — elle les transforme. Les postes de tri manuel, pénibles et répétitifs, évoluent vers des fonctions de supervision, maintenance et contrôle qualité. La montée en compétences des opérateurs est un enjeu majeur pour le secteur.
Pour comprendre comment ces avancées technologiques s'inscrivent dans le paysage global du recyclage, consultez notre panorama des filières de recyclage en France.
Ce qu'il faut retenir
Le tri optique et l'IA sont en train de transformer les centres de tri français. Les gains sont réels : meilleure pureté des matériaux, capacité à traiter des flux plus complexes (extension des consignes de tri), productivité accrue. Mais le déploiement reste inégal et les investissements lourds. L'enjeu des prochaines années sera de généraliser ces technologies à l'ensemble du parc français, y compris dans les centres de tri de taille moyenne.
