Environnement et déchets

Comment Sud Recyclage automatise l'analyse de photos terrain avec l'IA

Découvrez comment Sud Recyclage automatise l’analyse de ses photos terrain grâce à l’IA, réduisant fortement le temps de traitement et améliorant la traçabilité.

Simple•17 juin 2026•3 min

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Rédigé par Camille Morellon, mis à jour le 17 juin 2026

Experte chez Datasulting

summary icon En résumé

  • Sud Recyclage fait face à une forte augmentation du volume de données terrain liée à l’évolution de ses opérations
  • Déploiement d’une solution d’IA pour un système de vision par ordinateur couplé à de l’IA générative
  • 75% de temps gagné sur le traitement soit 2h30 par jour
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Dirigeant de Sud Recyclage

Nicolas Mélis

La mise en place du workflow est encore en cours, mais les premiers résultats confirment déjà tout l’intérêt de l’automatisation. À terme, nous espérons et attendons une avancée décisive de notre processus de contrôle qualité : un traitement beaucoup plus rapide, une traçabilité renforcée et des rapports standardisés qui faciliteront les échanges avec nos clients. Pour une PME comme la nôtre, c’est une évolution structurante qui va nous permettre de mieux valoriser les non‑conformités et de professionnaliser durablement notre suivi opérationnel.

target goal icon

75% de temps gagné sur le traitement soit 2h30 par jour

L'entreprise

Entreprise

Sud Recyclage

Région

Occitanie

Effectif

PME

Maturité initiale

Débutant

Chiffre d'affaires

Confidentiel

Année de déploiement

2026

Secteur

Problématique et enjeux de l'entreprise

Sud Recyclage fait face à une forte augmentation du volume de données terrain liée à l’évolution de ses opérations. Le contrôle manuel des photos issues des tournées devient difficilement soutenable, avec des traitements chronophages, peu standardisés et difficilement traçables. Le passage à des tournées containers a fait passer le volume de photos à analyser jusqu’à ~150 par jour, avec un traitement manuel lourd, peu traçable et non standardisé. L’enjeu est donc d’améliorer l’efficacité opérationnelle tout en renforçant la traçabilité et la valorisation des non‑conformités dans un contexte réglementaire exigeant.

summary icon Automatiser des tâches opérationnelles

Solution déployée

La solution déployée repose sur un système de vision par ordinateur couplé à de l’IA générative, capable d’analyser automatiquement les images issues des tournées de collecte, de détecter les anomalies et de produire des rapports structurés intégrant textes et visuels. Ce workflow automatisé permet de réduire fortement le temps de traitement tout en assurant une meilleure standardisation et une diffusion rapide des résultats auprès des parties prenantes

Niveau de complexité

Simple

Fonctions concernées

Production et opérations

Impact

Quick Win

Durée de mise en oeuvre

5 jours au total : 2 jours de formation internes des équipes sur l'automatisation no-code (n8n), 2 jours de développement du workflow d'automatisation, 1 jours de déploiment infra + validation des rapports

Echelle de déploiement

N/A

Coût de mise en œuvre

<50K€

Coût récurrent (annuel)

N/A

Technologies et outils

IA générative (production de rapports, Chatbot, LLM, RAG, ...)

Approche de mise en oeuvre

Make

summary icon Point d'attention

La qualité des données et la variabilité des prises de vue terrain constituent des points d’attention majeurs, notamment en raison de la dépendance à l’accessibilité des photos et de la nécessité de gérer efficacement les cas atypiques ou les situations non standards.

Résultats

75% de temps gagné

représentant un passage de 120 sec à en moyenne moins de 30 sec par document à traiter, soit un gain de 75% et une économie de 2h30 par jours, avec une analyse de l'intégralité des documents ce qui n'était pas le cas avant déploiement

Réduction significative

du temps de traitement et amélioration de la valorisation des non‑conformités

summary icon Retour sur investissement

Augmentation de la productivité et amélioration de la qualité d’analyse sur l’ensemble des documents
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Impact extra-financer

  • Transformation du processus de contrôle qualité, passant d’un fonctionnement informel à un système structuré et industrialisé
  • Renforcement de la conformité et de la transparence
  • Amélioration de la traçabilité des déchets et de la relation client, en lien avec les enjeux réglementaires du secteur
  • Gain opérationnel immédiat et meilleure traçabilité permettant de justifier et facturer certaines anomalies

Les audacieux de l'IA : 20 cas à fort impact à découvrir

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