Un consortium de recherche a récemment initié un programme collaboratif d’envergure visant à lever les verrous technologiques du recyclage des flux de déchets plastiques complexes, tels que les emballages multicouches, en hybridant l’ingénierie des procédés par solvant avec des algorithmes d’apprentissage automatique avancés. Cette approche novatrice s’attaque à la limitation majeure des unités de recyclage conventionnelles, à savoir leur incapacité à gérer la variabilité intrinsèque de la charge d’alimentation, en déployant un « jumeau numérique » capable de modéliser en temps réel les interactions soluté-solvant et de prédire les paramètres de dissolution optimaux. Contrairement aux procédés statiques qui subissent les fluctuations de composition, ce système adaptatif reconfigure dynamiquement les conditions opératoires — incluant la température et la cinétique de mélange — pour garantir une sélectivité thermodynamique maximale et une extraction spécifique des chaînes macromoléculaires cibles. En intégrant ces boucles de rétroaction prédictives, le procédé assure non seulement un rendement significatif mais permet surtout de recouvrer des résines présentant une pureté et des propriétés physico-chimiques strictement comparables aux grades vierges, tout en rationalisant la consommation énergétique globale. Cette convergence entre la science des données et la chimie macromoléculaire ouvre la voie à une industrialisation flexible du recyclage tertiaire, transformant des gisements de déchets hétérogènes en matières premières circulaires de haute technicité.
How Veolia UK are using AI to boost recycling rates
Cette vidéo illustre concrètement comment l’intelligence artificielle est déjà déployée industriellement pour optimiser le tri et la pureté des flux de déchets, un prérequis essentiel aux procédés de recyclage avancés décrits ci-dessus.
