Brevet FR3123008A1 — publié le 20221125

L’invention concerne un dispositif permettant d’acquérir une image d’un déchet avant que ce dernier ne soit déversé dans un bac de collecte. L’image du déchet fait l’objet d’une analyse par un algorithme d’intelligence artificielle à apprentissage supervisé, de façon à estimer la survenue d’une non-conformité du déchet vis-à-vis d’une spécification, en particulier une spécification de recyclage. Figure 1A. Dispositif de contrôle de conformité d’un déchet Le domaine technique de l’invention est le contrôle de conformité d’un déchet. ART ANTERIEUR Le tri de déchets ménagers est devenu un enjeu de société important, de façon à limiter la quantité de déchets « ultimes », voués à être éliminés, et à favoriser les possibilités de recyclage. Autrefois cantonnées à un nombre limité de matériaux, tels que le verre, les possibilités de recyclage de déchets ménagers se développent. Elles concernent à présent des matériaux courants, tels que les plastiques, bois, carton, métaux, papier. Cependant, un élément important de l’efficacité du recyclage se situe au niveau du tri de déchets, lors de la collecte de ces derniers. La présence, dans des déchets destinés au recyclage, de matériaux non recyclables, constitue un écueil pouvant compromettre la qualité ou l’efficacité du recyclage. Des spécifications ont été mises en place, par exemple par les agglomérations, de façon à encadrer le tri de déchets. Les usagers ont été généralement sensibilisés à la pratique de tri par des affichages, généralement au niveau des bacs de collecte de déchets. Toutefois, il est difficile, pour un utilisateur, de s’assurer que sa pratique de tri est correcte. L’invention décrite par la suite répond à ce problème. Elle permet à un utilisateur de prendre conscience que sa pratique en matière de tri de déchets recyclables est correcte, ou d’améliorer sa pratique de tri. Un premier objet de l’invention est un dispositif de contrôle de déchets, le dispositif étant destiné être disposé en surplomb d’un bac pour effectuer un contrôle de déchets déversés dans le bac, le dispositif comportant une structure, comprenant deux montants verticaux, entre lesquels s’étend un espace vide étant destiné à être occupé par le bac ; une enceinte, supportée par la structure, et disposée en dessus de l’espace vide, l’enceinte comportant une ouverture d’admission, configurée pour permettre une admission d’un déchet dans l’enceinte ; le dispositif étant caractérisé en ce que l’enceinte comporte : un plateau, destiné à recevoir le déchet admis à travers l’ouverture d’admission ; une ouverture d’évacuation, débouchant en dessus de l’espace vide, pour permettre une évacuation du déchet, admis dans l’enceinte, vers le bac ; le dispositif comportant également : une caméra, configurée pour acquérir une image du déchet disposé sur le plateau ; une unité de traitement, programmée pour effectuer une classification du déchet à partir de l’image acquise par la caméra ; De préférence, le dispositif comporte une unité d’identification, configurée pour détecter un identifiant d’un utilisateur du dispositif. L’unité de traitement peut alors être programmée pour associer la classification effectuée à l’identifiant de l’utilisateur. Selon un mode de réalisation, l’enceinte comporte un mécanisme de basculement permettant au plateau de basculer entre : une position de réception, horizontale à ±20° près ; une position d’évacuation, inclinée par rapport à la position de réception, de façon que le plateau soit orienté vers l’ouverture d’évacuation, pour que chaque déchet déposé sur le plateau glisse vers l’ouverture d’évacuation. Le dispositif peut comporter une trappe d’admission, configurée pour passer d’une position ouverte, dans laquelle l’ouverture d’admission est ouverte, à une position fermée, dans laquelle l’ouverture d’admission est fermée, le mécanisme de basculement étant agencé de telle sorte que : lorsque la trappe d’admission est ouverte, le plateau occupe la position de réception ; lorsque la trappe d’admission est fermée, et que la caméra a acquis l’image de chaque déchet disposé sur le plateau, le plateau occupe la position d’évacuation. Le dispositif peut comporter un mécanisme d’ouverture de la trappe d’admission, configuré pour maintenir la trappe d’admission fermée et autoriser une ouverture de la trappe d’admission après que l’unité d’identification a détecté l’identifiant de l’utilisateur. Le mécanisme de basculement peut comporter une motorisation pour effectuer le basculement du plateau entre la position de réception et la position d’évacuation et réciproquement. De préférence, l’unité de traitement est programmée pour mettre en œuvre un algorithme d’intelligence artificielle supervisé, de façon à détecter une non-conformité du déchet par rapport à un critère d’acceptation, de telle sorte que le déchet est classé comme : non conforme lorsqu’une non-conformité est détectée ; conforme en l’absence de détection de non-conformité. L’unité de traitement peut être configurée pour transmettre un signal représentatif de la classification à une unité centrale distante, le signal transmis comportant l’identifiant de l’utilisateur détecté par l’unité d’identification. L’algorithme d’intelligence artificielle supervisé peut mettre en œuvre un module d’extraction de caractéristiques de l’image acquise par la caméra par réseau de neurones convolutif. L’algorithme d’intelligence artificielle supervisé peut être de type réseau de neurones convolutif régionalisé, et notamment réseau de neurones convolutif régionalisé à masque. Un deuxième objet de l’invention est un procédé de classification d’un déchet à l’aide d’un dispositif selon le premier objet de l’invention, le procédé comportant : détection d’un identifiant d’un utilisateur par l’unité d’identification; réception du déchet sur le plateau ; acquisition d’une image du déchet par la caméra; évacuation du déchet à travers l’ouverture d’évacuation ; à partir de l’image acquise par la caméra, classification du déchet par l’unité de traitement; association du résultat de la classification à l’identifiant de l’utilisateur. Le procédé peut comporter : g) transmission du résultat de la classification à l’utilisateur. Les étapes d) et e) peuvent être simultanées ou successives, l’ordre dans lequel est effectué ces étapes étant indifférent. L'invention sera mieux comprise à la lecture de l'exposé des exemples de réalisation présentés, dans la suite de la description, en lien avec les figures listées ci-dessous. FIGURES Les figures 1A et 1D sont différentes vues d’un exemple de dispositif selon l’invention. La illustre les étapes d’un procédé d’utilisation du dispositif décrit en lien avec les étapes 1A à 1D. Les figures 3A à 3E illustrent des configurations du dispositif dans différentes étapes décrites dans la . La schématise une structure d’un algorithme de réseau de neurones convolutif régional par masques. Les figures 5A, 5C et 5E sont des exemples d’image de déchets Les figures 5B, 5D et 5F sont des résultats de classification de déchets correspondant respectivement aux images des figures 5A, 5C et 5E La illustre des performances de classification sur 9 classes différentes de déchets. EXPOSE DE MODES DE REALISATION PARTICULIERS Les figures 1A à 1D représentent un exemple de dispositif 1 selon l’invention. Le dispositif est destiné à effectuer un contrôle d’une conformité de déchets vis-à-vis d’une spécification d’acceptation de déchets. Il s’agit par exemple de vérifier que les déchets appartiennent à une catégorie de déchets recyclables. Le dispositif 1 est destiné à être utilisé en étant associé à des bacs de collecte de déchets existants. Le dispositif 1 est formé d’une enceinte 10, destinée à l’admission et au contrôle du déchet, et d’un châssis, formant une structure 20. La structure 20 forme un support à l’enceinte 10. La structure comporte deux montants verticaux 21, 22. Chaque montant s’étend entre une extrémité inférieure et une extrémité supérieure, l’extrémité inférieure étant plus proche du sol que l’extrémité supérieure. Les extrémités supérieures des montants verticaux sont reliés par un support 23. De préférence, le support 23 est horizontal. L’espace 24 entre les montants verticaux et le support 23 est vide. Le dispositif 1 est destiné à être disposé en dessus d’un bac de collecte 40, le bac de collecte 40 occupant alors l’espace 24, entre les montants verticaux. Dans cet exemple, les extrémités inférieures des montants verticaux comportent des roulettes de façon à faciliter l’installation du dispositif 1 en dessus d’un bac 40. Le bac 40 peut être un bac usuellement utilisé pour la collecte de déchets. Ainsi, le dispositif peut s’adapter à une grande variété de bacs de collecte, sous réserve que les dimensions de ces derniers soient compatibles avec les dimensions de l’espace 24. On a représenté, sur la , un repère formé par trois axes X, Y et Z. L’axe Z est vertical. Les axes X et Y sont horizontaux. L’enceinte 10 repose sur le support 23. L’enceinte 10 est destinée à permettre un contrôle de déchets préalablement à leur transfert dans le bac de collecte 40. L’enceinte 10 comporte, cf. figures 1B et 1C : une ouverture d’admission 12, pouvant être fermée par une trappe d’admission 11. L’ouverture d’admission 12 est destinée à l’admission de déchets dans l’enceinte 10. un plateau 13, destiné à recevoir des déchets à contrôler ; une ouverture d’évacuation 14, débouchant en dessus de l’espace vide 24 délimité par la structure 20. une caméra 30, destinée à acquérir une image d’un déchet déposé sur le plateau. Dans cet exemple, le plateau est mobile. Il est articulé par un mécanisme de basculement 15, configuré de façon que le plateau puisse basculer, entre une position de réception, de préférence horizontale, ou, de façon plus générale, horizontale à ±20° près, cf. ; une position d’évacuation, inclinée, vers la verticale, par rapport à la position de réception, de façon que le plateau 13 soit orienté vers l’ouverture d’évacuation 14, pour qu’un déchet déposé sur le plateau glisse vers l’ouverture d’évacuation, de façon à être déversé dans le bac de collecte 40. La position d’évacuation est représentée sur la décrite par la suite. Le mécanisme de basculement 15 peut être manuel ou motorisé. Dans cet exemple, le mécanisme est motorisé. Un moteur permet d’actionner un vérin, disposé de part et d’autre du plateau 13, de façon à permettre une commutation du plateau 14 entre la position de réception et la position d’évacuation et réciproquement. Un vérin est représenté sur la . Dans l’exemple représenté, l’ouverture d’admission 12 est associée à une trappe d’admission 11, pouvant passer d’une position ouverte, dans laquelle l’ouverture d’admission 12 est ouverte, à une position fermée, dans laquelle l’ouverture d’admission 12 est fermée. La trappe d’admission 11 est reliée à un mécanisme d’ouverture 16, comportant une articulation 16 1 et un contrôle d’ouverture 16 2 . L’articulation 16 1 est manuelle ou motorisée. Le mécanisme de basculement du plateau 15 peut être agencé de telle sorte que : lorsque la trappe d’admission 11 est ouverte, le plateau 13 occupe la position de réception ; lorsque la trappe d’admission est fermée, après qu’une image de chaque déchet disposé sur le plateau a été acquise par la caméra 30, le plateau 13 bascule vers la position d’évacuation, de façon que le déchet tombe dans le bac de collecte 40, à travers l’ouverture d’évacuation 14. Le dispositif 1 comporte une unité d’identification 31, configurée pour détecter un identifiant d’un utilisateur déposant un déchet dans l’enceinte 10. L’identifiant est un code associé à l’utilisateur. L’unité d’identification peut comporter un lecteur de carte à puce ou un module de communication sans fil à courte portée, par exemple de type RFID. Dans ce cas, l’identifiant de l’utilisateur est stocké dans la carte à puce. De façon alternative, l’unité d’identification 31 est configurée pour communiquer avec un téléphone ou autre moyen nomade utilisé par l’utilisateur et pouvant contenir et transmettre l’identifiant de l’utilisateur, par exemple par liaison sans fil. Lorsque l’utilisateur utilise un moyen nomade de communication, ce dernier peut mettre en œuvre une application d’utilisation dédiée, de façon à faciliter l’identification de l’utilisateur par l’unité d’identification 31 et/ou recevoir des informations relatives à la classification des déchets déposés par l’utilisateur. L’application d’utilisation est programmée pour transmettre l’identifiant de l’utilisateur et recevoir des données de classification associées à l’identifiant de l’utilisateur. Dans l’exemple représenté, le contrôle d’ouverture de la trappe 16 2 est configuré pour maintenir la trappe d’admission 11 fermée tant qu’un utilisateur n’a pas été détecté par l’unité d’identification 31. Après qu’un identifiant d’un utilisateur a été détecté par l’unité d’identification, le contrôle d’ouverture 16 2 autorise l’ouverture de la trappe d’admission 11. Le dispositif peut comporter un détecteur 17 de fermeture de la trappe. Lorsqu’une fermeture a été détectée, la caméra 30 est activée, pour acquérir une image de chaque déchet déposé sur le plateau. Le dispositif comporte une unité de traitement 32, programmée pour effectuer une classification d’un déchet ou de plusieurs déchets disposés sur le plateau 13. L’unité de traitement 32 reçoit en entrée l’image acquise par la caméra 30. A partir de l’image du déchet, l’unité de traitement 32 met en œuvre un algorithme d’intelligence artificielle supervisé, de façon à classifier le déchet. L’objectif est de classifier le déchet entre une catégorie conforme et une catégorie non conforme. Dans cet exemple, la catégorie conforme correspond à la situation dans laquelle chaque déchet déposé sur le plateau 13 est formé d’un matériau recyclable, de type carton, plastique, papier, métal. Lorsque l’unité de traitement détecte un déchet non recyclable, par exemple un déchet organique, une non-conformité est détectée. Le résultat de la classification du déchet est associé à l’identifiant de l’utilisateur. L’unité de traitement reçoit l’identifiant de l’utilisateur, détecté par l’unité d’identification 31. Elle génère un signal d’émission et le transmet à une unité centrale 34, de façon à transmettre le résultat de la classification et l’identifiant de l’utilisateur. De cette façon, l’unité centrale 34 peut communiquer à l’utilisateur la conformité et/ou la non-conformité des déchets déposés. Comme précédemment décrit, lorsque l’utilisateur utilise une application d’utilisation dédiée sur un moyen de communication nomade, l’unité centrale 34 est configurée pour transmettre le résultat de la classification à l’utilisateur par le biais de l’application d’utilisation. Cela permet d’alerter l’utilisateur d’un tri insuffisant de déchet, en l’invitant à revoir sa pratique de tri. En cas de conformité, la communication entre l’unité centrale et l’utilisateur permet de conforter ce dernier dans sa pratique de tri. L’unité centrale 34 peut établir un score associé à chaque utilisateur enregistré, de façon à motiver les utilisateurs à un tri de déchets respectueux des spécifications. Le score peut être transmis à l’utilisateur par l’unité centrale, par le biais de l’application d’utilisation. L’unité centrale 34 peut être virtuelle, la centralisation des informations et les communications étant gérées dans un environnement de type Cloud. L’unité centrale 34 peut être reliée à plusieurs dispositifs 1. Elle permet une centralisation des informations résultant des différents dispositifs. Le dispositif comporte une unité de contrôle 33, pour commander les différents composants formant le dispositif. L’unité de contrôle 33 assure notamment les fonctions suivantes : commande du mécanisme d’ouverture de la trappe 16 lorsqu’un identifiant a été détecté par l’unité d’identification 31 ; activation de la caméra 30, de façon à lancer une acquisition d’image, après qu’une fermeture de la trappe a été détectée ; activation du mécanisme de basculement du plateau 15 après qu’une image a été acquise par la caméra 30. L’unité d’identification 31, l’unité de classification 32, l’unité de contrôle 33 et l’unité centrale 34 sont par exemple des moyens mettant en œuvre un processeur, par exemple un microprocesseur ou un microcontrôleur. La schématise les principales étapes d’un procédé de classification d’un déchet en utilisant le dispositif tel que précédemment décrit. Les figures 3A à 3E illustrent certaines de ces étapes. Etape 100 : identification. Au cours de cette étape, l’enceinte est fermée par la trappe 11, comme représenté sur la . L’utilisateur s’identifie à l’aide de l’unité d’identification 31. Etape 110 : introduction d’un déchet. Suite à l’identification de l’utilisateur, le mécanisme d’ouverture de la trappe 16 est activé, de façon que l’utilisateur puisse introduire un déchet dans l’enceinte 10. Dans l’exemple représenté, la trappe 11 est configurée pour délimiter un périmètre dans lequel l’utilisateur dispose chaque déchet. La trappe peut basculer entre une configuration ouverte, dans laquelle elle s’étend horizontalement, ou, de façon plus générale, horizontalement à 20° près, à une position fermée, dans laquelle elle referme l’ouverture d’admission 12. La montre la trappe ouverte : l’utilisateur peut alors déposer un déchet ou plusieurs déchets dans le périmètre délimité par la trappe. Etape 120 : fermeture de la trappe. La figure 3C montre la trappe se refermant. La figure 3D montre la trappe 11 fermée, les déchets ayant glissé, au cours de la fermeture, sur le plateau 13. Etape 130 : acquisition d’une image. La détection de la fermeture de la trappe est détectée par le détecteur de fermeture 17. Cela entraîne une acquisition d’une image des déchets par la caméra 30. Etape 140 : évacuation du déchet. Suite à l’acquisition de l’image , le mécanisme de basculement du plateau 15 est activé, de façon que plateau 13 bascule dans la configuration d’évacuation. Chaque déchet est déversé dans le bac 40, à travers l’ouverture 14. Cf. . Etape 150 : Classification Suite à l’acquisition de l’image , l’unité de traitement 32 effectue une classification de chaque déchet, de façon à détecter une éventuelle non-conformité. Etape 160 : Information de l’utilisateur. Le résultat de la classification est transmis à l’unité centrale 34, en étant associé à l’identifiant de l’utilisateur. Un aspect notable est que le dispositif n’a pas pour finalité d’empêcher une collecte d’un déchet non conforme, ce qui pourrait poser une question d’acceptabilité par les utilisateurs potentiels. Le dispositif vise à permettre la collecte d’un déchet, même non conforme, tout en informant l’utilisateur, a posteriori, de la conformité ou de la non-conformité de chaque déchet déposé. Ainsi, la finalité du dispositif est essentiellement pédagogique, visant à accompagner l’utilisateur dans sa pratique de tri. Selon une possibilité optionnelle, l’image , sur laquelle le déchet non conforme est matérialisé, est transmise à l’utilisateur. Cela permet à l’utilisateur de visualiser chaque déchet considéré comme non conforme suite à la classification. Outre l’utilisateur, l’organisme en charge du recyclage du déchet peut également être informé de la détection d’une non-conformité dans le bac. Dans ce cas, de préférence, l’identifiant de l’utilisateur n’est pas transmis pour des raisons de confidentialité. L’unité de traitement 32 comporte un microprocesseur programmé pour mettre en œuvre un algorithme d’intelligence artificielle à apprentissage supervisé pour effectuer la classification de chaque déchet déposé. Il peut notamment s’agir d’un algorithme de type réseau de neurones convolutif. Plus précisément, l’algorithme est un algorithme de type R-CNN (Regional Convolutive Neural Network), et avantageusement un algorithme de type Mask R CNN rapide. Un tel algorithme est décrit dans la publication He K. et al ; «Mask R-CNN », ArXiv :1703.06870v3, 24 Jan 2018. L’objectif est d’effectuer une segmentation de l’image, permettant de définir des boites englobantes (ou bounding boxes) autour de chaque objet détecté sur l’image, et d’assigner une classe à chaque objet contenu dans une bounding box. L’architecture du réseau est schématisée sur la figure 4. La donnée d’entrée est l’image acquise par la caméra. Un réseau neuronal convolutif , formé de couches de convolution successives, extrait les caractéristiques d’une image, de façon à obtenir une carte des caractéristiques (Features Map). Le nombre de couches de convolution successives est par exemple égal à 50. La carte des caractéristiques est utilisée en tant que donnée d’entrée d’un réseau de proposition de régions ( – Region Proposal Network) pour définir des régions d’intérêt susceptibles de contenir un objet. Un module d’alignement de régions d’intérêt , usuellement désigné « ROIalign » permet d’établir, à partir de la carte des caractéristiques , des caractéristiques pour chaque région d’intérêt. Les caractéristiques associées à chaque région d’intérêt sont utilisées : en tant que données d’entrée d’un perceptron entièrement connecté , comportant trois couches dont les données de sortie comportent les coordonnées des boites englobantes (bounding box) ainsi que la classe d’objet assignée à chaque boite englobante. Pour un objet considéré, on détermine une probabilité d’appartenance à chaque classe prédéfinie. Le classe assignée à l’objet est la classe la plus probable. La classe assignée à chaque bounding box correspond à un type de déchet parmi des types de déchets prédéfinis. On a par exemple considéré 9 classes : bouteille transparente, bouteille opaque, pot en plastique, plastique transparent, plastique coloré, emballage en carton, papier, métal, verre. Le verre correspond à un déchet non désiré. D’autres classes peuvent être ajoutées, par exemple relatives à un déchet organique, ou à tout autre déchet non classé dans les classes précédentes. en tant que données d’entrée d’un réseau de convolution de façon à définir un masque à chaque objet détecté à l’intérieur d’une bounding box . Un masque correspond aux pixels, dans une boite englobante, appartenant à l’objet : il s’agit d’une estimation du contour de chaque objet. Un masque permet d’identifier l’objet à l’intérieur d’une bounding box. L’image du masque associé à un objet considéré, suite à la classification, comme étant indésirable, peut être transmise à l’utilisateur. L’algorithme Mask-R-CNN a fait l’objet d’un apprentissage, de façon à optimiser les performances de classification ainsi que la précision avec laquelle les contours de l’objet sont évalués. La précision de définition des masques peut être quantifiée par un indicateur de type IoU (Intersection over Union, qui signifie intersection sur union). Cet indicateur correspond à un ratio entre l’intersection et l’union : du contour de la bounding box englobant l’objet réel (Vérité Terrain – Ground Truth) ; le contour de la bounding box tel que défini par l’algorithme. Plus le paramètre IoU est proche de 1, plus la performance de détermination du contour est élevée. L’apprentissage a été effectué en mettant en œuvre 4500 images d’apprentissage. Il a été testé en utilisant 500 images de validation. L’apprentissage a été effectué en utilisant le jeu d’images d’apprentissage 50 fois de suite. Les figures 5A, 5C et 5E montrent des images de déchets à partir desquelles des classifications ont été effectuées pour tester l’algorithme. Les figures 5B, 5D et 5F montrent les images respectives 5A, 5C et 5E, sur lesquelles sont matérialisés : les bounding box correspondant à chaque déchet ; les masques établis dans chaque bounding box, chaque masque matérialisant un déchet à l’intérieur d’une bounding box ; la classe assignée à chaque déchet, ainsi que la probabilité d’appartenance dans ladite classe (%). Sur les figures 5B, 5D et 5F, les désignations coloured platic, plastic pot, carton packaging, metal, opaque bottle, paper, transparent plastic, transparent bottle désignent respectivement plastique coloré, pot en plastique, emballage carton, métal, bouteille opaque, papier, plastique transparent, bouteille transparente. Le recours à un réseau de neurones régionalisé par masques Mask R-CNN permet d’identifier précisément d’éventuels déchets non conformes et de transmettre la cause de la non-conformité à l’utilisateur. Ainsi, en cas de non-conformité, l’utilisateur peut recevoir une image représentant la bounding box et/ou le masque correspondant au déchet à l’intérieur de la bounding box, ainsi que la classification assignée au déchet. L’utilisateur, parce qu’il a été identifié, peut ainsi recevoir des informations pertinentes quant à sa pratique de tri de déchets. La performance de classification de l’algorithme a été testé relativement aux neuf classes précédemment définies. La montre un indicateur AP « Average Precision » (précision moyenne – axe des ordonnées) établi pour chaque classe (axe des abscisses). Les classes de l’axe des abscisses sont : 1 : bouteille opaque – 2 : plastique coloré – 3 : métal – 4 : emballage carton – 5 : papier – 6 : plastique transparent – 7 : bouteille transparente – 8 : verre – 9 -pot plastique. L’indicateur AP, connu de l’homme du métier, est établi en calculant un paramètre IoU, tel que précédemment défini, pour chaque objet classifié. Un paramètre IoU seuil est établi. Les objets pour lesquels le paramètre IoU est supérieur ou égal au seuil sont considérés comme des vrais positifs. On a utilisé différentes images, de façon à détecter un taux de vrais positifs (objets correctement détectés – valeur IoU en dessus du seuil), un taux de faux négatifs (objets non détectés – valeur IoU en dessous du seuil - alors qu’ils auraient dû être détectés) et un taux de faux positifs (objets correctement détectés alors qu’ils n’auraient pas dû l’être). En prenant en compte différents paramètres IoU seuils, par exemple compris entre 0.5 et 0.95, on a calculé : une précision , correspondant au ratio un rappel , usuellement désigné par le terme « recall », correspondant au ratio Une courbe correspondant à différentes valeurs de précision P (axe des ordonnées) en fonction de différentes valeurs de rappel (RC) a été établie. L’aire de la courbe correspond à l’indicateur de précision moyenne AP. D’autres types de réseaux de neurones convolutifs régionaux R-CNN peuvent également être utilisés, par exemple des réseaux usuellement désignés par « Faster-R-CNN », tel que décrit dans la publication Ren. S « Faster R-CNN : Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks”. Dispositif de contrôle de déchets (1), le dispositif étant destiné être disposé en surplomb d’un bac (40) pour effectuer un contrôle de déchets déversés dans le bac, le dispositif comportant une structure (20), comprenant deux montants verticaux, entre lesquels s’étend un espace vide (24) étant destiné à être occupé par le bac ; une enceinte (10), supportée par la structure, et disposée en dessus de l’espace vide, l’enceinte comportant une ouverture d’admission (12), configurée pour permettre une admission d’un déchet ( )dans l’enceinte ; le dispositif étant caractérisé en ce que l’enceinte comporte : un plateau (13), destiné à recevoir le déchet admis à travers l’ouverture d’admission ; une ouverture d’évacuation (14), débouchant en dessus de l’espace vide, pour permettre une évacuation du déchet, admis dans l’enceinte, vers le bac ; le dispositif comportant également : une caméra (30), configurée pour acquérir une image ( ) de chaque déchet disposé sur le plateau (13) ; une unité d’identification (31), configurée pour détecter un identifiant d’un utilisateur du dispositif ; une unité de traitement (32), programmée pour : effectuer une classification du déchet à partir de l’image ( ) acquise par la caméra ; associer la classification effectuée à l’identifiant de l’utilisateur. Dispositif selon la revendication 1, dans lequel l’enceinte comporte un mécanisme de basculement (15) permettant au plateau de basculer entre : une position de réception, horizontale à ±20° près ; une position d’évacuation, inclinée par rapport à la position de réception, de façon que le plateau (13) soit orienté vers l’ouverture d’évacuation (14), pour que chaque déchet déposé sur le plateau glisse vers l’ouverture d’évacuation. Dispositif selon la revendication 2, comportant une trappe d’admission (11), configurée pour passer d’une position ouverte, dans laquelle l’ouverture d’admission (12) est ouverte, à une position fermée, dans laquelle l’ouverture d’admission est fermée, le mécanisme de basculement (15) étant agencé de telle sorte que : lorsque la trappe d’admission est ouverte, le plateau occupe la position de réception ; lorsque la trappe d’admission est fermée, et que la caméra (30) a acquis l’image de chaque déchet disposé sur le plateau, le plateau occupe la position d’évacuation. Dispositif selon la revendication 3, comportant un mécanisme d’ouverture de la trappe d’admission (16), configuré pour maintenir la trappe d’admission fermée et autoriser une ouverture de la trappe d’admission après que l’unité d’identification (31) a détecté l’identifiant de l’utilisateur. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 2 à 4, dans lequel le mécanisme de basculement (15) comporte une motorisation pour effectuer le basculement du plateau (13) entre la position de réception et la position d’évacuation et réciproquement. Dispositif selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’unité de traitement (32) est programmée pour mettre en œuvre un algorithme d’intelligence artificielle supervisé, de façon à détecter une non-conformité du déchet par rapport à un critère d’acceptation, de telle sorte que le déchet est classé comme : non conforme lorsqu’une non-conformité est détectée ; conforme en l’absence de détection de non-conformité. Dispositif selon la revendication 6, dans lequel l’unité de traitement (32) est configurée pour transmettre un signal représentatif de la classification à une unité centrale (34) distante, le signal transmis comportant l’identifiant de l’utilisateur détecté par l’unité d’identification. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 6 ou 7, dans lequel l’algorithme d’intelligence artificielle supervisé met en œuvre un module d’extraction de caractéristiques ( ) de l’image acquise par la caméra par réseau de neurones convolutif ( ). Dispositif selon la revendication 8, dans lequel l’algorithme d’intelligence artificielle supervisée est de type réseau de neurones convolutif régionalisé. Dispositif selon la revendication 9, dans lequel l’algorithme d’intelligence artificielle supervisé est de type réseau de neurones convolutif régionalisé à masque. Procédé de classification d’un déchet à l’aide d’un dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes, le procédé comportant : détection d’un identifiant d’un utilisateur, par l’unité d’identification (31) ; réception du déchet sur le plateau (13) ; acquisition d’une image ( ) du déchet par la caméra (30); évacuation du déchet à travers l’ouverture d’évacuation (14) à partir de l’image acquise par la caméra, classification du déchet par l’unité de traitement (32) ; association du résultat de la classification à l’identifiant de l’utilisateur. Procédé selon la revendication 11, comportant : g ) transmission du résultat de la classification à l’utilisateur.