Smart Waste & Recycling AI
Artificial Intelligence for Smarter Waste Management and Sustainable Recycling
Waste Intelligence
Mapped in Real-Time
Smart Waste & Recycling AI deploys IoT sensor networks, predictive machine learning and citizen incentives across Toulouse — turning every district into a data-driven node in France's first AI-powered circular economy.
Toulouse Collection Network
Click any sensor point to see live fill levels, sorting rates and next scheduled collection.
↑ Click a sensor marker on the map to view real-time data for that collection point — fill rate, last sort accuracy, scheduled pickup and AI routing status.
All Toulouse Zones
AI performance metrics per neighbourhood, updated every 6 hours from the sensor network.
The Global Ecosystem
Smart Waste & Recycling AI positions Toulouse alongside the continent's most advanced urban intelligence platforms — drawing on best practices from proven leaders.
Adam Kouadri is a young entrepreneur and digital solidarity advocate recognised by the International Telecommunication Union (UN) as a Young AI Leader. He directs the Toulouse hub of the AI for Good programme — the world's leading platform for AI-driven sustainable development — and presented at both the Davos House AI event and the global AI for Good Summit in Geneva.
Within Noah's Ark Quantum Tech Lab, Adam leads AI-based energy modelling, including research into quantum propulsion engines. His Smart Waste & Recycling AI initiative synthesises these technical disciplines into a deployable urban solution — with Toulouse as the flagship pilot for what he believes will become France's and ultimately Europe's model for intelligent circular economies.
"Ecology should not be a punishment — but a profitable investment for everyone."
Contact & Location
City, industrial partner, researcher, investor or technology provider — reach out directly to join the ecosystem.
81100 Castres, France
Whether you are a municipality, an industrial operator, an investor or a researcher — there is a place for you in this ecosystem. Let's build Toulouse's zero-waste future together.
STATION F FIGHTERS 2026
APPLICATION PRESENTATION — SMART WASTE AI
"The First AI Multinational for Waste — Built for the Hardest Places on Earth"
We're not building a startup. We're building tomorrow's infrastructure for 460 million people.
Réduisez les coûts
de collecte de 30 %
grâce à l'IA prédictive
Smart Waste AI connecte vos bennes à un moteur d'optimisation en temps réel : remplissage prédit 24 h à l'avance, tournées recalculées chaque nuit, taux de recyclage amélioré de 31 %. Résultats mesurés sur 847 capteurs à Toulouse.
Le pilote Toulouse en chiffres
Données terrain, pas des projections
Déployé en janvier 2025, étendu à 8 quartiers en avril. Chiffres transmis à Toulouse Métropole. Réplication en cours à Skikda, Algérie.
Un produit, trois horizons
Nous vendons aujourd'hui un MVP industrialisable immédiatement. Nos levées de fonds financent les couches R&D suivantes. Pas l'inverse.
Du MVP à la rupture
La Phase 2 est actuellement en cours à Toulouse et Skikda. Chaque phase finance la suivante.
Partenaires & Références
4 MoU+NDA signés depuis Round 1. Rôles clarifiés — technologie, déploiement terrain, sécurité, éthique.
Expertise reconnue
à l'échelle internationale
Adam Kouadri est entrepreneur et militant de la solidarité numérique, reconnu par l'Union Internationale des Télécommunications (ONU) comme Jeune Leader IA. Il dirige le hub toulousain du programme AI for Good.
Conférencier au Davos House AI (WEF) et au Sommet mondial AI for Good à Genève, il positionne Toulouse comme pilote national de l'économie circulaire intelligente — et Skikda comme tête de pont MENA.
« L'écologie ne doit pas être une contrainte — mais un investissement rentable pour chaque collectivité. »
Deux parcours selon votre profil
Choisissez le chemin qui correspond à votre situation.
Présentation des résultats Toulouse + Skikda et simulation ROI pour votre flotte en 45 minutes.
Intégration API, licence OEM, co-développement ou investissement Seed selon votre profil.
Notre politique complète et le DPA sont disponibles sur demande auprès du DPO de votre collectivité.
Solution IA et IoT de gestion prédictive des déchets. Pilote actif à Toulouse et Skikda (Algérie) depuis 2025.
Éditeur : Smart Waste & Recycling AI — Association loi 1901 · RNA : W311XXXXXXX · SIRET : 000 000 000 00000 (en cours)
Siège : 142 Avenue René Cassin, 81100 Castres, France · Directeur de publication : M. Adam Kouadri
Hébergeur : OVH Cloud SAS — 2 rue Kellermann, 59100 Roubaix · RGPD : adam_kouadri@smartwaste-recyclingai.online
Reconnaître la matière avant qu'elle ne devienne déchet.
Des caméras haute vitesse et des capteurs proche-infrarouge scannent chaque objet sur la ligne de tri, pour identifier sa matière et le rediriger vers le bon flux — en continu, sans ralentir la cadence.
Quatre étapes, en boucle continue
Chaque objet traverse ce cycle en une fraction de seconde, des milliers de fois par heure.
Capter
Caméras RVB et capteurs proche-infrarouge photographient chaque objet plusieurs fois par seconde.
Classifier
Un modèle de vision identifie la résine, le métal ou le matériau composite, avec un score de confiance.
Trier
Un bras robotisé ou un jet d'air dévie l'objet vers son flux, sans interrompre la cadence de la ligne.
Vérifier
Les écarts de pureté remontent en direct, pour ajuster la ligne avant qu'un problème ne s'aggrave.
Les briques technologiques qui font la différence
Des approches déjà déployées dans des centres de tri à travers le monde, sur lesquelles ce type de projet peut s'appuyer.
Imagerie hyperspectrale
Distinguer les plastiques par leur signature proche-infrarouge, y compris les emballages multicouches que la couleur seule ne révèle pas.
Préhension à haute cadence
Des bras pilotés par IA ciblent des dizaines d'objets par minute, sans fatigue ni interruption de service.
Maintenance prédictive
Anticiper l'usure des convoyeurs et des capteurs avant la panne, plutôt que d'arrêter la ligne pour la subir.
Désassemblage automatisé
Des robots apprennent la structure des appareils électroniques pour les démonter et isoler les matériaux de valeur.
Tri matière des textiles
Identifier fibres et mélanges pour orienter chaque pièce vers la revente, le réemploi ou le recyclage fibre à fibre.
Suivi des flux
Relier chaque lot trié à son origine et sa destination, pour une chaîne de valeur vérifiable de bout en bout.
Ce que changent la vision et la robotique
Des ordres de grandeur observés dans des centres de tri équipés, à titre de repère — pas une promesse chiffrée pour un site en particulier.
Tri classique
- Séparation mécanique et manuelle
- Contamination fréquente des flux
- Pureté des lots variable
- Ajustements constatés après coup
Tri assisté par IA
- Vision par ordinateur + robotique continue
- Captation matière élevée chez les systèmes les plus avancés du secteur
- Fonctionnement 24 h/24, sans perte de précision
- Ajustement de la ligne en temps réel
Un point d'entrée par profil
Chaque bouton ouvre votre messagerie avec un message déjà adapté à votre profil, prêt à compléter et envoyer.
Collectivités
Étude de faisabilité pour un centre de tri ou un déploiement pilote sur votre territoire.
Industriels
Intégration sur une ligne existante, ou dimensionnement d'une nouvelle installation.
Investisseurs
Dossier de présentation, hypothèses de marché et jalons du projet.
SMART WASTE AI : SOLUTION RECOMMANDÉE
An integrated system and method for artificial intelligence-based real-time waste identification, classification, and recycling optimization. The invention comprises: (i) a multi-spectral optical capture subsystem with hardware-synchronized RGB and near-infrared stereo cameras; (ii) an edge-deployed neural network with instance segmentation, deformable convolutions, and attention mechanisms, trained for ten-class waste material identification including polymer sub-type differentiation; (iii) a robotic sorting execution module with adaptive pneumatic gripper and force-torque feedback; (iv) an Internet of Things predictive logistics network with long short-term memory routing optimization; (v) a permissioned blockchain traceability platform with smart contract-based environmental credit conversion; and (vi) a novel offline-first synchronization protocol maintaining cryptographic integrity during connectivity interruption. The system is specifically adapted for deployment in resource-constrained environments with intermittent connectivity, extreme climate, and limited technical workforce.
INTRODUCTION
Municipal solid waste management represents a critical challenge for Algeria, with annual generation exceeding 12 million tonnes and material recovery rates below 15% [1]—far from the national target of 35% by 2035. Manual sorting, the predominant method, exhibits structural limitations: operator error rates of 15–25% after six hours [2], throughput capped at 0.5 tonnes/hour/operator, and costs of 4,500–6,000 Algerian Dinars (DZD) per tonne.
Recent advances in deep learning for computer vision have achieved >90% precision in controlled industrial settings [3][4]. However, deployment in resource-constrained environments faces specific challenges: intermittent connectivity, extreme temperatures (>45°C), dust exposure, and limited technical workforce.
This paper presents an integrated AI system designed explicitly for such constraints, reports preliminary validation results, and outlines a pilot study protocol for deployment in eastern Algeria.
FICHE STRATÉGIQUE DÉVELOPPÉE
Adam KOUADRI is the Founder and President of Smart Waste & Recycling AI. He launched this initiative with a clear ambition: to harness artificial intelligence to transform waste management and recycling into smarter, more efficient, and more sustainable systems.
In response to today's environmental challenges, he believes that technology and innovation are key to building responsible and scalable solutions. Through Smart Waste & Recycling AI, Adam Kouadri aims to support communities, cities, and industries in better sorting waste, optimizing resources, and accelerating the transition toward a cleaner and more sustainable future.
IA intelligent des déchets et du recyclage
La vision derriere le projet
IA intelligente des déchets et du recyclage
Comment ça marche
