RégéNexus

Ce travail propose une approche innovante pour structurer et gérer les chaînes de valeur du recyclage en réseaux dynamiques, interconnectés et intégrés territorialement.

S'appuyant sur l'ingénierie des Systèmes de Systèmes (SoS), le projet vise à surmonter les limites de l'optimisation locale en intégrant les interactions multi-niveaux, les boucles de rétroaction complexes et les contraintes sectorielles.

Cette vision facilite la coordination d'acteurs aux objectifs potentiellement divergents, tout en offrant la flexibilité nécessaire pour répondre aux incertitudes des flux de matières et aux évolutions rapides des conditions de marché et réglementaires.

Les sciences du numérique jouent un rôle central dans cette approche, fournissant les méthodes et les outils nécessaires pour modéliser, simuler, analyser et orchestrer ces réseaux complexes tout en intégrant les contraintes techniques, économiques, environnementales et sociales. Les principaux axes de recherche du projet comprennent :

• Contrôle multi-échelle : Intégration de la prise de décision du niveau nano (matériau, produit) au niveau macro (stratégie territoriale ou nationale), en tenant compte des interactions complexes et des impacts différés.
• Traçabilité des flux : Utilisation de jumeaux numériques pour modéliser et suivre les flux de matières tout au long de leur cycle de vie, offrant ainsi une transparence accrue aux acteurs industriels.
• Gestion des incertitudes : Développement d’outils robustes basés sur l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et la fusion de données pour traiter des informations hétérogènes, incomplètes et incertaines. 
• Flexibilité et adaptabilité : Exploitation de plateformes numériques et d’outils de simulation pour s’adapter rapidement aux évolutions du marché, de la réglementation ou de la disponibilité des matériaux. 
• Orchestration dynamique : Coordination des flux de données et prise de décision en temps réel pour optimiser la performance globale des chaînes de valeur.
• Autonomie et coordination des sous-systèmes : Garantir l’interopérabilité entre les acteurs tout en préservant leur autonomie grâce à des architectures distribuées et reconfigurables. 
• Analyse hyperspectrale et tri des matériaux : Développement de technologies avancées de caractérisation des matériaux, telles que l’imagerie hyperspectrale et l’apprentissage profond, pour améliorer le tri, la séparation et la régénération des matériaux complexes.