Grand Besançon Métropole (GBM) se impone como un territorio pionero en materia de gestión de residuos. Ante el aumento de los errores de clasificación, la colectividad ha desplegado una solución innovadora basada en la inteligencia artificial para mejorar su rendimiento. Objetivo: mejorar la calidad de la clasificación, reducir los costes y reforzar la seguridad y la eficacia de los agentes.
La conclusión: errores de clasificación costosos y peligrosos.
A pesar de los resultados ejemplares en la reducción de los residuos domésticos, Grand Besançon Métropole se enfrentaba a un gran reto: la calidad de la clasificación de los residuos reciclables. En 2024, los errores de clasificación en los contenedores representaban el 27,1 % del peso total de los residuos reciclables, es decir, más de uno de cada cuatro residuos mal clasificados, lo que equivale a 3500 toneladas al año. Las consecuencias de estos errores son graves:
- Costes adicionales: un sobrecoste de 1,147 millones de euros para el tratamiento de los residuos no clasificados en 2024 (+17 % con respecto a 2023).
- Riesgos para la seguridad, con cuatro incendios provocados en contenedores de recogida debido a baterías de litio.
- Eficacia insuficiente de las medidas correctivas adoptadas, con comunicaciones institucionales e intervenciones en los hábitats colectivos.
Consciente de las limitaciones de las campañas de sensibilización tradicionales, GBM ha decidido integrar tecnología punta en su sistema de recogida.
El Sistema de Detección de Errores (SDE): una innovación tecnológica
Para hacer frente a este reto, GBM ha puesto en marcha una iniciativa de gran envergadura: el Sistema de Detección de Errores (SDE). Desarrollado en colaboración con el grupo Sulo y basado en la tecnología de análisis de imágenes de Lixo, este sistema aprovecha el poder de la inteligencia artificial.
¿Cómo funciona?
El principio es sencillo y eficaz. Cada contenedor de reciclaje está equipado con un chip RFID que permite identificarlo. Durante la recogida, las cámaras instaladas en los camiones graban imágenes del contenido de los contenedores en el momento de su vaciado. A continuación, estas imágenes se analizan en tiempo real mediante algoritmos capaces de detectar los errores más frecuentes.
El experimento, iniciado en septiembre de 2024 con ocho camiones, ya ha permitido analizar decenas de miles de contenedores, lo que ofrece un mapa preciso de las prácticas de clasificación.
Los primeros resultados muestran que el 76 % de los errores provienen de bolsas cerradas; el 12 % de objetos no identificables y el 7 % de vidrio.
Datos precisos para actuar con eficacia
Una de las principales ventajas del SDE es su capacidad para proporcionar datos muy precisos sobre la calidad de la clasificación, lo que permite pasar de una comunicación masiva a una sensibilización específica y personalizada.
Analizar para actuar mejor
En concreto, el SDE permite:
- Identificar las áreas prioritarias. Los datos permiten cartografiar los sectores en los que los errores son más frecuentes. Donde los errores son más frecuentes.
- Clasificar los errores (bolsas cerradas, vidrio, residuos peligrosos, etc.).
- Segmentar por tipo de usuario: particulares, arrendadores sociales, empresas o asociaciones.
Los análisis muestran, por ejemplo, que el 85 % de los contenedores más contaminados pertenecen a particulares, mientras que los contenedores de los arrendadores sociales presentan contaminación en más de la mitad de los casos. Estos datos orientan ahora el trabajo de los embajadores de la clasificación en el terreno.
La tasa incentivadora como palanca
Esta iniciativa se inscribe en la continuidad de la política voluntarista de GBM, que implantó la tasa incentivadora en 2012. Este sistema, en el que la facturación está parcialmente vinculada al peso y al número de recogidas de la basura doméstica, ha fomentado en gran medida la reducción de residuos en origen. El SDE completa este dispositivo centrándose en la mejora de la calidad de la clasificación.
Este proyecto es una continuación de la tasa incentivadora, instaurada en 2012 por GBM. Este dispositivo, que vincula la facturación al peso y al número de recogidas de basura doméstica, ya ha permitido reducir significativamente los residuos en origen.
El SDE complementa este enfoque mejorando la calidad de la clasificación.
Hacia una generalización del dispositivo
Los primeros resultados son alentadores: menos del 4 % de los contenedores presentan una contaminación masiva. Esto significa que, al concentrar los esfuerzos en una minoría de usuarios, la metrópoli puede mejorar notablemente la calidad global de la clasificación.
El siguiente paso consistirá en entablar un diálogo individualizado con los hogares afectados, mediante cartas informativas o visitas sobre el terreno.
Si se confirman los resultados, el dispositivo podría extenderse a toda la flota de recogida.
Apoyándose en tecnologías innovadoras como la inteligencia artificial, Grand Besançon Métropole no se conforma con modernizar su gestión de residuos. Reafirma su compromiso con una ciudad sostenible, donde cada residuo se considera un recurso potencial.
