Projet 24C (2025/2026)

PROJET SCIENTIFIQUE ET TECHNIQUE — 2ème ANNÉE • ESIEA IVRY-SUR-SEINE • SALON DES PST 2A — 18 JUIN 2026

Poubelle Intelligente
Un système de tri automatique des déchets piloté par intelligence artificielle.

CONTEXTE & MOTIVATION
Le tri reste un geste souvent négligé ou mal réalisé, faute de repères clairs sur la catégorie d'un déchet. Ce PST propose une réponse concrète à ce problème : une poubelle capable de reconnaître automatiquement la nature d'un objet et de l'orienter vers le bon bac, afin de simplifier le tri au quotidien et de limiter les erreurs humaines.

OBJECTIFS TECHNIQUES
• Reconnaître au moins 3 catégories de déchets (plastique, verre, autres) avec un seuil de confiance d'au moins 80%
• Obtenir un délai inférieur à deux secondes entre la détection d'un objet et l'ouverture de la trappe correspondante.
• Assurer une communication réseau fiable entre l'unité de vision (PC) et l'unité mécanique (Raspberry Pi).
• Piloter trois trappes motorisées de façon autonome, avec un mode de secours manuel par clavier.
• Centraliser les ouvertures de trappes et les afficher sous forme de statistiques en ligne.

DÉMARCHE ET MÉTHODOLOGIE
L'équipe a suivi une démarche d'ingénierie progressive, en cinq grandes étapes : définition des catégories de déchets et choix du matériel (Raspberry Pi 3B, servomoteurs, clavier matriciel, webcam) ; développement de la reconnaissance visuelle avec le modèle YOLOv8 sous Python et OpenCV, affinée par une analyse de couleur et de luminosité pour distinguer le verre du plastique ; programmation de la Raspberry Pi avec RPi.GPIO pour le pilotage des servomoteurs et la lecture du clavier ; mise en place d'une communication réseau par sockets TCP entre le PC et la Raspberry Pi ; puis intégration d'une base de données Firebase et d'un site web pour visualiser les statistiques d'utilisation.

RÉSULTATS OBTENUS
Le prototype fonctionne de bout en bout : la caméra détecte un déchet, l'identifie, et la trappe correspondante s'ouvre automatiquement sur la Raspberry Pi, avec une option d'ouverture manuelle via le clavier en cas de besoin. Chaque ouverture est enregistrée et consultable en temps réel sous forme de graphiques sur le site web associé au projet. Les tests réalisés montrent une détection fiable pour la majorité des objets courants testés (bouteilles, canettes, papiers, verres).

APPORT PÉDAGOGIQUE
• Maîtrise de la vision par ordinateur et de l'intelligence artificielle appliquées à un cas concret.
• Compétences en électronique embarquée, programmation réseau et bases de données temps réel.
• Compétences transversales : gestion de projet, travail collaboratif et résolution de problèmes sur un système multi-machines.

ÉQUIPE
FAHS Rémy
Gaspard LESOURD
Hassan ASLAM
Maxime DARWICHE
Salim BOUYAKOUB

ENCADRANT
Oussama OURIACHI

SALON DES PST 2A
18 juin 2026 — ESIEA Ivry-sur-Seine