La plateforme
Un système de Vision AI conçu spécifiquement qui délivre des consignes de tri hyper-locales, sans friction et économe en énergie par conception — utilisant un cache intelligent pour réduire l'empreinte IA de chaque scan.
Intelligence Carbone
Un scan POUBELLE.AI émet environ 0,2 à 1 gramme de CO₂ — reconnaissance d'image légère, pas une requête LLM complète. Recycler une canette en aluminium plutôt que de l'enfouir économise 98,7 grammes. Un tri correct peut compenser son propre coût carbone — 100 fois.
Un scan POUBELLE.AI
Reconnaissance d'image légère. Optimisée pour le mobile, réduite davantage par la mise en cache des réponses.
~0,2–1g
CO₂ par scan 1
Un tri correct peut compenser son propre coût carbone — 100 fois.
| Article | Si trié correctement | CO₂ économisé | Scans compensés |
|---|---|---|---|
| Canette en aluminium | Recyclée | économise 98,7g CO₂2 | 100–500× |
| Bouteille plastique (500ml) | Recyclée | économise ~50g CO₂3 | 50–250× |
| Trognon de pomme (40g) | Composté, pas enfoui | économise ~280g CO₂e4 | 280–1 400× |
Mise en Cache des Réponses
Les articles courants répondus depuis la mémoire, sans nouveau calcul.
Une fois que l'IA de Vision de POUBELLE.AI a classifié un article — un yaourt, une boîte à pizza, une pochette en carton — cette réponse est mise en cache. La prochaine personne qui scanne le même article reçoit une réponse instantanée tirée de la mémoire, sans nouveau cycle d'inférence IA. C'est ainsi que la figure de ∼0,2–1g par scan se maintient même quand l'utilisation augmente.
Sources
1 Consommation énergétique de l'inférence IA : Hao et al., 2024 ; la quantification de modèles mobiles légers réduit la consommation de ressources jusqu'à 75 % (arXiv).
2 Aluminum Association / Sphera, Analyse du Cycle de Vie des Canettes en Aluminium d'Amérique du Nord, 2021 (aluminum.org).
3 Thunder Said Energy, économies de CO₂ par recyclage de bouteilles PET, ACV 500ml, 2024 (thundersaidenergy.com).
4 EPA, « Quantification des émissions de méthane des déchets alimentaires enfouis », 2023 (epa.gov) ; Scientific Reports 2023, étude sur les émissions de compostage (nature.com/srep).
Couche d'IA de Vision
L'IA de Vision de POUBELLE.AI traite une seule image de smartphone en la comparant à une base de données continuellement mise à jour de règles locales détaillées. Le résultat est une réponse précise et actionnable — pas une supposition générique.
Reconnaissance des Matériaux
Identifie les plastiques, le verre, le papier, les métaux, les matières organiques et les matériaux dangereux à partir d'une seule photo prise avec un smartphone.
Score de Contamination
Génère un taux de contamination par chargement, identifiant les articles spécifiques qui représentent un risque de rejet.
Réponse en Moins de 2 Secondes
Le pipeline d'inférence optimisé renvoie un résultat structuré — affectation du bac, étapes de préparation et contexte — en moins de 2 secondes.
Sortie Multi-Langues
Délivre des consignes dans la langue préférée de l'utilisateur. Aucune friction de traduction au moment du tri.
Moteur de Règles Hyper-Locales
Les règles de tri des déchets sont hyper-locales et évoluent. POUBELLE.AI maintient une base de données continuellement synchronisée de ce que les Centres de Tri des Matériaux (MRF) acceptent réellement.
| Ville | Article | Réponse POUBELLE.AI | Comment / Pourquoi |
|---|---|---|---|
| Boulder, CO | Boîtes à pizza graisseuses | Séparer : graisse → décharge, carton propre → recyclage | Déchirez la boîte — les parties graisseuses à la décharge, les parties non souillées au recyclage comme carton |
| Denver, CO | Boîtes à pizza graisseuses | Si imbibée des deux côtés : poubelle ou compost domestique | La graisse qui imbibe les deux côtés rend le carton non recyclable — jetez-le ou compostez-le à la maison |
| Boulder, CO | Contenants en plastique noir | Recyclage en bord de trottoir | Boulder accepte les contenants en plastique noir dans le recyclage en bord de trottoir |
| San Francisco, CA | Contenants en plastique noir | Décharge | Même limitation de tri optique |
Architecture
POUBELLE.AI fonctionne sur AWS, la plateforme cloud leader mondial — garantissant une sécurité de niveau bancaire, 99,9% de disponibilité et la capacité de passer à l'échelle nationale sans ralentir.
L'API POUBELLE.AI se connecte aux systèmes de gestion de flotte existants, aux plateformes opérationnelles et aux tableaux de bord partenaires — sans remplacement complet nécessaire.
Temps de réponse moyen
de la photo à la réponse du bac
< 2s
Précision de reconnaissance attendue
basé sur les benchmarks Vision AI avec caméra smartphone
>90%
1Couverture des règles locales
alignement des règles locales pour les zones couvertes
100%
Précision d'orientation de tri attendue
basé sur des études multi-environnements réels
>92%
2Langues prises en charge
anglais, espagnol et français au lancement
EN / ES / FR
Méthode de déploiement
QR : Code de Réponse Rapide · NFC : Communication en Champ Proche
poubelles existantes, sans investissement lourd ni maintenance
QR / NFC
Sources
1 Précision de reconnaissance : DeepWaste application mobile, ResNet-50 sur photos smartphone réelles, 88–93% de précision (arxiv.org/abs/2101.05960) ; modèle WasteNet optimisé pour l'edge, 97% sur le dataset TrashNet (arxiv.org/pdf/2006.05873).
2 Précision d'orientation de tri : classification des déchets par CNN dans quatre environnements réels, ACM 2024 (dl.acm.org/doi/10.1145/3759023.3759127) ; benchmark EfficientNetV2-S, Nature Scientific Reports 2025 (nature.com/articles/s41598-025-08461-w).
Roadmap
L'expérience web-app principale conçue pour un engagement sans friction au niveau de la poubelle physique.
Les moteurs backend qui prouvent la valeur aux municipalités, partenaires et collecteurs.
Transformer les scanners occasionnels en utilisateurs réguliers et fidèles à la marque.
La phase de mise à l'échelle où POUBELLE.AI devient l'intelligence ambiante pour la circularité.