{"id":1835,"date":"2026-09-22T16:25:22","date_gmt":"2026-09-22T14:25:22","guid":{"rendered":"https:\/\/matvision.eu\/faq\/"},"modified":"2026-10-12T23:17:51","modified_gmt":"2026-10-12T21:17:51","slug":"faq","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/matvision.eu\/fr\/faq\/","title":{"rendered":"FAQ"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-group mv-subhero mv-grid-bg\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-group mv-inner\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"mv-eyebrow wp-block-paragraph\">Questions<\/p>\n\n\n<h1 class=\"wp-block-heading\">Capteurs, robots et LIBS, <mark>en termes simples.<\/mark><\/h1>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ce que les recycleurs nous demandent le plus souvent sur le tri par capteurs, la pr\u00e9hension robotis\u00e9e et la spectroscopie laser sur les flux de m\u00e9taux.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-group mv-section mv-faq\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-group mv-inner\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"mv-eyebrow wp-block-paragraph\">Tri par capteurs<\/p>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Quand faut-il trier par capteurs dans le recyclage ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le tri par capteurs devient particuli\u00e8rement pertinent lorsque la s\u00e9paration m\u00e9canique classique a atteint ses limites.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les proc\u00e9d\u00e9s m\u00e9caniques s\u00e9parent efficacement les mati\u00e8res selon la taille, la forme, la densit\u00e9 ou le comportement magn\u00e9tique. Mais lorsque des mati\u00e8res de valeur diff\u00e9rentes partagent des propri\u00e9t\u00e9s physiques voisines, ces m\u00e9thodes n\u2019offrent plus la s\u00e9lectivit\u00e9 n\u00e9cessaire pour produire des fractions \u00e0 forte valeur.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le tri par capteurs ajoute une couche d\u2019information : il identifie chaque objet \u00e0 partir de ses caract\u00e9ristiques visuelles, physiques ou chimiques. Il est particuli\u00e8rement pertinent quand :<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>la s\u00e9paration m\u00e9canique n\u2019atteint pas la puret\u00e9 demand\u00e9e ;<\/li><li>il faut distinguer des mati\u00e8res aux propri\u00e9t\u00e9s physiques voisines ;<\/li><li>il faut automatiser un tri manuel ;<\/li><li>la disponibilit\u00e9 de la main-d\u2019\u0153uvre ou les conditions de travail rendent le tri \u00e0 la main difficile \u00e0 tenir dans la dur\u00e9e ;<\/li><li>il faut r\u00e9cup\u00e9rer plusieurs fractions de valeur diff\u00e9rentes ;<\/li><li>la place disponible est limit\u00e9e et plusieurs \u00e9tages de s\u00e9paration successifs ne seraient pas r\u00e9alistes.<\/li><\/ul>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019objectif n\u2019est pas de remplacer une s\u00e9paration m\u00e9canique efficace, mais d\u2019ajouter le tri par capteurs l\u00e0 o\u00f9 l\u2019information suppl\u00e9mentaire cr\u00e9e de la valeur suppl\u00e9mentaire.<\/p>\n\n\n<p class=\"mv-faq-more wp-block-paragraph\"><a class=\"mv-text-link\" href=\"https:\/\/matvision.eu\/fr\/news\/targetting-the-hidden-part-of-the-waste-iceberg\/\">\u00c0 lire : la partie immerg\u00e9e de l\u2019iceberg des d\u00e9chets \u2197<\/a><\/p>\n<\/details>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Pourquoi trier les m\u00e9taux par capteurs ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Une ligne de broyage s\u00e9pare d\u00e9j\u00e0 beaucoup : l\u2019aimant prend les ferreux, le s\u00e9parateur \u00e0 courants de Foucault \u00e9jecte les non-ferreux, le classificateur \u00e0 air retire la fraction l\u00e9g\u00e8re. Chacune de ces machines s\u00e9pare sur une seule propri\u00e9t\u00e9 physique. Ce qui sort au bout est un flux o\u00f9 cette logique n\u2019aide plus, et seule une mesure de ce dont chaque pi\u00e8ce est faite permet d\u2019aller plus loin.<\/p>\n<\/details>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Pourquoi une cam\u00e9ra couleur ne suffit-elle pas ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Une cam\u00e9ra couleur lit la lumi\u00e8re renvoy\u00e9e par une surface. Elle ne dit ni l\u2019\u00e9paisseur d\u2019une pi\u00e8ce, ni ce qui se trouve sous la peinture ou l\u2019oxyde, ni les \u00e9l\u00e9ments dont elle est faite. Deux m\u00e9taux peuvent se ressembler sous un \u00e9clairage industriel, et une carcasse en acier et un moteur \u00e9lectrique sont deux pi\u00e8ces d\u2019acier grises tant que la transmission X ne voit pas le bobinage de cuivre \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur.<\/p>\n<\/details>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Tri par IA ou tri par capteurs : quelle diff\u00e9rence ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ce ne sont pas deux technologies concurrentes.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le secteur du recyclage parle souvent de tri par IA quand des cam\u00e9ras RGB classiques sont associ\u00e9es \u00e0 de la vision par ordinateur et \u00e0 des algorithmes d\u2019apprentissage profond, et de tri par capteurs pour des technologies comme les rayons X, l\u2019infrarouge, l\u2019hyperspectral, le LIBS ou la XRF, qui mesurent des propri\u00e9t\u00e9s physiques ou chimiques pr\u00e9cises de la mati\u00e8re.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En pratique, cette distinction est de plus en plus artificielle. Chez Matvision, l\u2019IA sert \u00e0 interpr\u00e9ter les donn\u00e9es de plusieurs types de capteurs. Plut\u00f4t que d\u2019appliquer l\u2019apprentissage profond aux seules images couleur, nos mod\u00e8les exploitent l\u2019aspect, la g\u00e9om\u00e9trie, la densit\u00e9, la r\u00e9ponse spectrale ou la composition \u00e9l\u00e9mentaire d\u2019un objet.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette combinaison permet \u00e0 l\u2019IA d\u2019apprendre sur une information plus riche, et de choisir la technologie de mesure la mieux adapt\u00e9e \u00e0 chaque probl\u00e8me de tri. La question n\u2019est donc pas \u00ab l\u2019IA ou les capteurs \u00bb, mais : quels capteurs apportent l\u2019information utile, et comment l\u2019IA en tire-t-elle le plus de valeur ?<\/p>\n\n\n<p class=\"mv-faq-more wp-block-paragraph\"><a class=\"mv-text-link\" href=\"https:\/\/matvision.eu\/fr\/news\/ai-driven-smart-sorting-the-evolution-beyond-traditional-sensor-based-sorting\/\">\u00c0 lire : le tri intelligent pilot\u00e9 par l\u2019IA, au-del\u00e0 du tri par capteurs traditionnel \u2197<\/a><\/p>\n<\/details>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Pourquoi combiner plusieurs capteurs et plusieurs sorties de tri ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Parce qu\u2019une identification fine de la mati\u00e8re ne vaut pleinement que si le syst\u00e8me de tri sait agir sur cette information.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Chaque capteur apporte une information diff\u00e9rente. L\u2019imagerie RGB d\u00e9crit l\u2019aspect, la mesure 3D donne la g\u00e9om\u00e9trie, les technologies \u00e0 rayons X renseignent sur la densit\u00e9 ou la composition \u00e9l\u00e9mentaire, et le LIBS identifie les \u00e9l\u00e9ments et les \u00e9l\u00e9ments d\u2019alliage. Combiner ces signaux permet une classification bien plus fine qu\u2019une mesure unique.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mais la reconnaissance n\u2019est que la moiti\u00e9 du probl\u00e8me. Un syst\u00e8me LIBS distingue de nombreuses familles d\u2019alliages \u00e0 partir de leur composition \u00e9l\u00e9mentaire. Si la s\u00e9paration en aval ne produit que quelques fractions, une grande part de cette capacit\u00e9 de classification reste inutilis\u00e9e.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">C\u2019est l\u00e0 que le tri robotis\u00e9 multisorties prend toute sa force. Plut\u00f4t que de r\u00e9duire une classification riche \u00e0 une d\u00e9cision binaire, chaque pi\u00e8ce part vers l\u2019une de plusieurs fractions, en une seule \u00e9tape de tri.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Matvision associe donc la reconnaissance multicapteur au tri multisorties, pour que l\u2019intelligence gagn\u00e9e c\u00f4t\u00e9 mesure se traduise directement en mati\u00e8re r\u00e9cup\u00e9r\u00e9e et en valeur c\u00f4t\u00e9 tri.<\/p>\n\n\n<p class=\"mv-faq-more wp-block-paragraph\"><a class=\"mv-text-link\" href=\"https:\/\/matvision.eu\/fr\/products\/grade\/\">Voir Matvision Grade, une sortie par cat\u00e9gorie \u2197<\/a><\/p>\n<\/details>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>L\u2019imagerie hyperspectrale est-elle utile pour trier les m\u00e9taux ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Oui, mais sa pertinence d\u00e9pend fortement de la mati\u00e8re et de l\u2019objectif de tri.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019imagerie hyperspectrale est particuli\u00e8rement efficace sur des mati\u00e8res comme les plastiques. Les polym\u00e8res pr\u00e9sentent des bandes d\u2019absorption caract\u00e9ristiques, li\u00e9es \u00e0 des liaisons mol\u00e9culaires pr\u00e9cises. Leur r\u00e9ponse spectrale est alors une v\u00e9ritable empreinte chimique, qui distingue des mati\u00e8res presque identiques pour une cam\u00e9ra couleur classique.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les m\u00e9taux se comportent autrement. Leurs spectres optiques ne pr\u00e9sentent g\u00e9n\u00e9ralement pas ce type d\u2019absorptions mol\u00e9culaires distinctives : l\u2019imagerie hyperspectrale ne donne donc pas automatiquement d\u2019information directe sur la composition de l\u2019alliage.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019imagerie spectrale n\u2019est pas pour autant sans int\u00e9r\u00eat sur les m\u00e9taux. L\u2019\u00e9tat de surface, l\u2019oxydation, les rev\u00eatements et d\u2019autres caract\u00e9ristiques optiques restent des informations utiles pour certaines s\u00e9parations. Dans ces cas, l\u2019imagerie multispectrale devient int\u00e9ressante : elle capte quelques bandes choisies au-del\u00e0 du RGB, avec une architecture plus simple et plus industrielle qu\u2019un syst\u00e8me hyperspectral complet.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Quand il faut une information \u00e9l\u00e9mentaire ou de densit\u00e9 directe, des technologies comme le LIBS, la XRF ou la XRT discriminent mieux.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Chez Matvision, nous ne partons donc pas d\u2019une technologie de capteur pr\u00e9f\u00e9r\u00e9e. Nous partons du probl\u00e8me de s\u00e9paration et choisissons la combinaison de capteurs qui apporte r\u00e9ellement une information utile sur la mati\u00e8re.<\/p>\n<\/details>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-group mv-section mv-faq\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-group mv-inner\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"mv-eyebrow wp-block-paragraph\">Robotique<\/p>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Pourquoi des robots pour trier les m\u00e9taux ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Parce que le nombre de sorties ne doit pas limiter la classification. Un trieur \u00e0 jets d\u2019air s\u00e9pare une cible du flux, ou quelques fractions dans les limites de sa conception m\u00e9canique. Un robot place chaque pi\u00e8ce identifi\u00e9e dans la sortie o\u00f9 elle vaut le plus, et c\u2019est ce qui permet \u00e0 plusieurs nuances de quitter un flux m\u00e9lang\u00e9 en un seul passage.<\/p>\n<\/details>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Robots ou jets d\u2019air : faut-il choisir ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Non. Les deux peuvent travailler sur la m\u00eame ligne : des robots sur les pi\u00e8ces qu\u2019il faut placer, de l\u2019air sur celles qu\u2019il suffit de retirer, ou sur celles qui sont petites, rapides ou trop nombreuses pour m\u00e9riter un bras. Le partage se d\u00e9cide pendant l\u2019\u00e9tude de performance sur votre mati\u00e8re.<\/p>\n<\/details>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Combien de robots faut-il sur une ligne ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cela suit le flux, pas un catalogue. Matvision Refine utilise un \u00e0 quatre robots, dimensionn\u00e9s selon le contaminant \u00e0 retirer ; Matvision Grade en utilise cinq \u00e0 douze, une sortie par cat\u00e9gorie qui vaut la peine d\u2019\u00eatre s\u00e9par\u00e9e. Une ligne peut d\u00e9marrer avec moins de bras et grandir avec le flux.<\/p>\n<\/details>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-group mv-section mv-faq\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-group mv-inner\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"mv-eyebrow wp-block-paragraph\">LIBS<\/p>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Qu\u2019est-ce que le LIBS ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La spectroscopie sur plasma induit par laser. Une impulsion laser focalis\u00e9e vaporise une infime quantit\u00e9 de mati\u00e8re, la vapeur devient un plasma, et un spectrom\u00e8tre d\u00e9compose la lumi\u00e8re \u00e9mise par ce plasma en raies qui nomment les \u00e9l\u00e9ments pr\u00e9sents au point d\u2019impact.<\/p>\n<\/details>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Pourquoi le LIBS est-il pertinent pour trier les m\u00e9taux ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Parce qu\u2019il atteint les \u00e9l\u00e9ments l\u00e9gers comme le magn\u00e9sium, le silicium, l\u2019aluminium, le lithium et le carbone, et c\u2019est souvent l\u00e0 que se trouve la valeur d\u2019une fraction : un aluminium 5xxx ou 6xxx est une question de magn\u00e9sium et de silicium, un aluminium de fonderie ou corroy\u00e9 une question de composition, un inox 304 ou 316 une question d\u2019\u00e9l\u00e9ments d\u2019alliage. Les premi\u00e8res impulsions retirent aussi le rev\u00eatement ou l\u2019oxyde, et les suivantes lisent la mati\u00e8re en dessous.<\/p>\n<\/details>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>LIBS ou XRF : lequel est le meilleur ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aucun des deux, car ils ne r\u00e9pondent pas \u00e0 la m\u00eame question. La XRF est forte sur les \u00e9l\u00e9ments d\u2019alliage plus lourds comme le cuivre, le zinc, le nickel ou le chrome, mais son signal est la somme de tout ce qu\u2019elle traverse, rev\u00eatement compris. Le LIBS retire la surface et atteint les \u00e9l\u00e9ments l\u00e9gers, mais il d\u00e9crit un crat\u00e8re de quelques centaines de microm\u00e8tres et demande davantage d\u2019\u00e9talonnage pour rester reproductible. Leurs angles morts sont oppos\u00e9s : le choix d\u00e9pend de la s\u00e9paration vis\u00e9e.<\/p>\n<\/details>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>O\u00f9 le laser tire-t-il sur la pi\u00e8ce ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u00e0 o\u00f9 la cam\u00e9ra le lui indique. L\u2019imagerie localise chaque pi\u00e8ce, ses bords et ses zones visuellement distinctes, et les tirs sont plac\u00e9s sur ces zones plut\u00f4t que selon un motif fixe. Un seul crat\u00e8re sur l\u2019insert en cuivre d\u2019un corps en acier se tromperait avec assurance sur la pi\u00e8ce ; des tirs choisis par la cam\u00e9ra font d\u2019une mesure locale une preuve sur l\u2019objet.<\/p>\n<\/details>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-group mv-section mv-faq\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-group mv-inner\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"mv-eyebrow wp-block-paragraph\">IA et performance<\/p>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Le mod\u00e8le d\u2019IA peut-il se tromper avec assurance ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Oui, et c\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment le probl\u00e8me d\u2019ing\u00e9nierie \u00e0 r\u00e9soudre. Un score de confiance n\u2019est pas une probabilit\u00e9 : un classificateur classe toujours les cat\u00e9gories qu\u2019il conna\u00eet, m\u00eame pour une pi\u00e8ce qu\u2019il n\u2019a jamais vue. L\u2019\u00e9talonnage, c\u2019est-\u00e0-dire l\u2019accord entre la confiance annonc\u00e9e et la pr\u00e9cision observ\u00e9e, se mesure et se corrige, et un syst\u00e8me qui sait quand ne pas r\u00e9pondre vaut plus qu\u2019un syst\u00e8me qui r\u00e9pond toujours.<\/p>\n\n\n<p class=\"mv-faq-more wp-block-paragraph\"><a class=\"mv-text-link\" href=\"https:\/\/matvision.eu\/fr\/news\/ai-in-recycling-constraints-and-challenges\/\">\u00c0 lire : l\u2019IA dans le recyclage, contraintes et d\u00e9fis \u2197<\/a><\/p>\n<\/details>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Comment savoir si cela fonctionnera sur ma mati\u00e8re ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nous le mesurons avant que quoi que ce soit ne soit \u00e9crit dans une offre. Une \u00e9tude de performance commence avec deux big bags de votre mati\u00e8re : nous mesurons sa composition pi\u00e8ce par pi\u00e8ce, fixons la puret\u00e9 que nous pouvons tenir face \u00e0 la mati\u00e8re que vous perdriez avec les contaminants, et inscrivons les deux dans l\u2019offre comme les chiffres sur lesquels nous nous engageons.<\/p>\n<\/details>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-group mv-section mv-faq\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-group mv-inner\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"mv-eyebrow wp-block-paragraph\">Projets et budget<\/p>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Pouvez-vous construire une ligne pour un flux qui n\u2019est pas sur votre site ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Oui. Les six familles de la page des cas d\u2019application sont celles que nous rencontrons le plus souvent, pas la limite de ce que les machines savent faire. Un flux en dehors devient un projet : nous mesurons votre mati\u00e8re, d\u00e9finissons la combinaison de capteurs et les sorties qu\u2019elle justifie, et construisons la ligne autour.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La m\u00e9thode ne change pas : deux big bags de mati\u00e8re, une \u00e9tude de performance, des chiffres mesur\u00e9s sur votre propre flux, puis une configuration qui a un sens \u00e9conomique. Ce qui change, c\u2019est que le r\u00e9sultat vous est propre plut\u00f4t que pris dans un catalogue.<\/p>\n\n\n<p class=\"mv-faq-more wp-block-paragraph\"><a class=\"mv-text-link\" href=\"https:\/\/matvision.eu\/fr\/use-cases\/#mv-beyond\">Voir \u00e0 quoi cela ressemble \u2197<\/a><\/p>\n<\/details>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Travaillez-vous sur des projets de recherche et des pilotes ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Oui, et c\u2019est une des fa\u00e7ons dont la technologie continue d\u2019avancer. Matvision est n\u00e9e du laboratoire GeMMe de l\u2019Universit\u00e9 de Li\u00e8ge, participe \u00e0 des projets de R&amp;D collaboratifs europ\u00e9ens, et travaille avec des \u00e9quipes de recherche et des groupes industriels sur des s\u00e9parations qui n\u2019ont pas encore \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9es.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En pratique, cela peut \u00eatre une unit\u00e9 Matvision Sense install\u00e9e sur une ligne pilote ou dans un laboratoire pour collecter des donn\u00e9es r\u00e9elles, une campagne de caract\u00e9risation sur de la mati\u00e8re que vous nous envoyez, ou une ligne enti\u00e8re construite pour un seul proc\u00e9d\u00e9. Les partenaires de consortium qui cherchent la partie mesure et tri d\u2019un projet peuvent nous \u00e9crire.<\/p>\n\n\n<p class=\"mv-faq-more wp-block-paragraph\"><a class=\"mv-text-link\" href=\"https:\/\/matvision.eu\/fr\/contact\/\">\u00c9crire \u00e0 l\u2019\u00e9quipe \u2197<\/a><\/p>\n<\/details>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Combien co\u00fbte une machine de tri ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le prix d\u2019une machine de tri d\u00e9pend directement de la configuration qu\u2019exige l\u2019application. Les principaux facteurs de co\u00fbt sont le type et le nombre de capteurs, le nombre de robots, le d\u00e9bit demand\u00e9, et la n\u00e9cessit\u00e9 ou non d\u2019un convoyeur d\u00e9di\u00e9 ou d\u2019une int\u00e9gration m\u00e9canique particuli\u00e8re.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">C\u2019est pourquoi nous ne partons pas d\u2019une configuration de machine que nous tenterions d\u2019adapter \u00e0 l\u2019application. Nous \u00e9valuons d\u2019abord la mati\u00e8re, l\u2019objectif de tri et la valeur attendue, puis nous d\u00e9finissons la configuration qui a un sens \u00e9conomique.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Avant de recommander un investissement, nous examinons le dossier \u00e9conomique et le retour sur investissement attendu. Les applications pr\u00e9sent\u00e9es sur ce site correspondent \u00e0 des probl\u00e8mes de tri pour lesquels un cas \u00e9conomique viable a \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9. Le retour sur investissement peut venir de plusieurs sources :<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Automatisation du tri manuel : moins de d\u00e9pendance \u00e0 la pr\u00e9hension \u00e0 la main et aux co\u00fbts de main-d\u2019\u0153uvre associ\u00e9s.<\/li><li>Qualit\u00e9 constante : une performance de tri stable, et moins de risque de p\u00e9nalit\u00e9s de qualit\u00e9 ou de mati\u00e8re d\u00e9class\u00e9e, en particulier quand le personnel manque.<\/li><li>Capacit\u00e9 de production accrue : des plages de fonctionnement plus longues et moins de limites li\u00e9es au tri manuel.<\/li><li>Mati\u00e8re mieux valoris\u00e9e : une s\u00e9paration sur des crit\u00e8res qu\u2019un op\u00e9rateur \u00e9value difficilement de fa\u00e7on constante, donc des fractions plus propres et plus concentr\u00e9es, \u00e0 plus forte valeur de march\u00e9.<\/li><li>Meilleure r\u00e9cup\u00e9ration : des mati\u00e8res de valeur identifi\u00e9es et r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es, qui resteraient sinon dans une fraction moins pay\u00e9e.<\/li><\/ul>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Au fond, la question n\u2019est pas seulement \u00ab combien co\u00fbte la machine ? \u00bb, mais \u00ab combien de valeur suppl\u00e9mentaire le tri peut-il produire ? \u00bb. C\u2019est pour cela que Matvision examine le dossier \u00e9conomique avant d\u2019arr\u00eater la configuration de la machine.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vous ne savez pas si le tri par capteurs a un sens \u00e9conomique pour votre mati\u00e8re ou votre proc\u00e9d\u00e9 ? Contactez notre \u00e9quipe pour examiner votre application avec nos sp\u00e9cialistes du tri et \u00e9valuer la faisabilit\u00e9 technique, la valeur attendue et le retour sur investissement possible.<\/p>\n\n\n<p class=\"mv-faq-more wp-block-paragraph\"><a class=\"mv-text-link\" href=\"https:\/\/matvision.eu\/fr\/contact\/\">Parler de votre application \u00e0 l\u2019\u00e9quipe \u2197<\/a><\/p>\n<\/details>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-group mv-section mv-faq\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-group mv-inner\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"mv-eyebrow wp-block-paragraph\">Travailler chez Matvision<\/p>\n\n\n<details class=\"wp-block-details mv-faq-item is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary>Puis-je travailler chez Matvision ?<\/summary>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Matvision r\u00e9unit la robotique, l\u2019intelligence artificielle, l\u2019\u00e9lectronique, la m\u00e9canique et la science des mat\u00e9riaux, dans une \u00e9quipe assez petite pour que chacun voie ce que la machine fait de son travail. La passion, la cr\u00e9ativit\u00e9 et le go\u00fbt des probl\u00e8mes que personne n\u2019a encore r\u00e9solus comptent autant qu\u2019une ligne sur un dipl\u00f4me, et nous tenons \u00e0 ce que le travail reste un plaisir.<\/p>\n\n\n<p class=\"mv-faq-more wp-block-paragraph\"><a class=\"mv-text-link\" href=\"https:\/\/matvision.eu\/fr\/about-us\/#mv-join\">Voir nos offres en cours \u2197<\/a><\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si aucune ne vous correspond et que vous souhaitez mettre vos comp\u00e9tences au service d\u2019une cause qui en vaut la peine, \u00e9crivez-nous avec votre CV. Un bon profil qui arrive avant que le poste existe, c\u2019est ainsi que la plupart de cette \u00e9quipe a \u00e9t\u00e9 recrut\u00e9e.<\/p>\n\n\n<p class=\"mv-faq-more wp-block-paragraph\"><a class=\"mv-text-link\" href=\"https:\/\/matvision.eu\/fr\/contact\/\">Envoyez-nous votre CV \u2197<\/a><\/p>\n<\/details>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-group mv-cta\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-group mv-inner\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Votre question <mark>n\u2019y figure pas ?<\/mark><\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/matvision.eu\/fr\/contact\/\">Posez-la \u00e0 l\u2019\u00e9quipe \u2197<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Questions Sensors, robots and LIBS, in plain terms. 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