Grâce à l’intelligence artificielle et au système de récompense, Ficha propose d’encourager les consommateurs et consommatrices à mieux trier leurs déchets. Une aventure dans laquelle se sont lancés deux étudiants de Grenoble Ecole de Management (GEM).

Comment inciter la population à trier correctement leurs déchets ? C’est en réfléchissant à cette problématique environnementale que Ritu Raj Shrivastwa ancien étudiant en master international à Grenoble INP - Ense3, UGA, Vincent Hipault et Hubert Ménard, ont décidé de créer Ficha en 2017. 

L’idée était de récompenser les utilisateurs pour la qualité de leur tri, en analysant le contenu de leurs poubelles.
Le Cocon est une armature en acier dotée de deux ouvertures de 37 cm, qui s’adapte sur les bacs de tri, et dans laquelle est intégrée une caméra. Cette dernière prend la photo des déchets déposés par l’utilisateur (lui-même identifié via l’application Ficha de son smartphone), qui est analysée par le logiciel de reconnaissance d’image en temps réel. 

Le système comptabilise le nombre de déchets correctement triés, attribuant des points à l’usager, et souligne les erreurs de tri. Les points accumulés peuvent ensuite être échangés contre des lots, individuels ou collectifs.
Commercialisé dès 2021, le Cocon a au départ été installé dans les locaux à poubelles de certains bailleurs sociaux, où le tri est particulièrement peu efficace. 

Sur les conseils des collectivités qu’ils démarchaient en parallèle, notamment celle de Grenoble, les jeunes entrepreneurs ont ensuite développé un capteur destiné à équiper directement les camions de collecte, afin d’analyser les déchets à la volée lors de leur dépôt.
Le capteur dédié mis au point et commercialisé dans la foulée se fonde sur la même technologie d’identification que le Cocon. La phase d’expérimentation étant terminée, le déploiement du produit peut démarrer. L’objectif est de vendre 100 Cocons en 2023.

Une première levée de fonds est en cours, afin de récolter les 840000 euros nécessaires à la poursuite du développement des produits, à l’embauche de l’équipe (aujourd’hui composée de 11 personnes), et à l’amélioration de la pertinence des algorithmes de reconnaissance d’images.