ESTIA : la transformation numérique au service du recyclage
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L’École Supérieure des Technologies Avancées (ESTIA) a lancé en 2020 le Master of Science BIHAR, un cursus spécialisé dans les domaines du Big Data, de l’intelligence artificielle et de la réalité augmentée. La mise en place de cette formation vient répondre à des besoins réels en compétences pour la transformation numérique des entreprises.
Les structures du territoire tirent parti de ces nouvelles compétences, à l’exemple de la plateforme innovante CETIA dédiée au tri et au démantèlement automatisé des produits textiles et chaussures. Cette filiale commune à l’ESTIA et au Centre Européen des Textiles Innovants (CETI) s’appuie sur les technologies 4.0 pour améliorer l’efficacité du tri et du recyclage des matières à un coût moindre. L’objectif du CETIA est de développer un système automatisé de type industriel pour que la filière du recyclage gagne en efficacité. Pour ce faire, elle s’appuie sur l’utilisation des technologies d’automatisation, la robotique et l’intelligence artificielle.
La structure basée à Bidart vient d’embaucher l’un des premiers diplômés du Msc Bihar à l’issue de son stage de fin d’études. Joël-Nathan Diébé a rejoint les équipes de la plateforme et s’applique désormais à faciliter le recyclage des chaussures. Car cette opération est bien plus complexe qu’il n’y parait et mobilise un grand nombre de compétences et ressources diverses : « Elles [les chaussures] sont composées de nombreuses pièces et de matériaux divers ». Le jeune homme précise qu’à son arrivée au CETIA, il avait « une vision futuriste de la filière textile, c’est-à-dire, une automatisation totale sans aide humaine ». C’est en travaillant sur le terrain et en échangeant avec les industriels qu’il a réalisé la difficulté de la filière à être efficace. Il est aujourd’hui heureux de travailler sur ce sujet à la fois porteur, passionnant et intellectuellement stimulant. « Mes compétences en vision par ordinateur et en techniques d’intelligence artificielle (principalement le Deep Learning) visent à développer des applications qui réduisent la charge des opérateurs humains : repérer les chaussures valorisables, celles qui sont facilement recyclables et celles qui peuvent être utilisées en seconde main. L’objectif est d’automatiser au maximum ces opérations. »