[Tribune] Quand les déchets deviennent des données

Fondé en 1925 sur une invention mécanique révolutionnaire, le constructeur d’usines de traitement des déchets intègre désormais l’analyse de données en temps réel. En choisissant la plateforme open source Stackable, l’entreprise familiale relève le défi de la maintenance prédictive tout en préservant sa souveraineté numérique. Une tribune de Lars Francke et Julien Hermann.

« Loin des yeux, loin du cœur. » La formule résume assez bien le rapport qu’entretient le grand public avec ses poubelles. Mais pour les ingénieurs de la société Martin, basée à Munich, c’est précisément au moment où le déchet disparaît de notre vue que le travail commence. Depuis un siècle, cette entreprise familiale conçoit et construit des usines de valorisation énergétique pour les collectivités et les industriels du monde entier. Un secteur traditionnel du génie chimique et mécanique aujourd’hui percuté par la transformation numérique. Pour piloter plus de 1000 lignes de traitement déployées à l’échelle globale, l’ETI allemande vient de finaliser le déploiement d’une infrastructure Big Data de pointe. Une mue technologique indispensable pour optimiser la combustion de matériaux par nature très hétérogènes.

Une saga industrielle née d’un contre-courant

Pour comprendre l’ancrage de Martin dans le paysage industriel, il faut remonter à 1925. À l’époque, l’ingénieur Josef Martin fait un constat simple : les déchets ménagers s’enflamment bien mieux lorsqu’ils sont mélangés aux braises déjà actives du foyer. Or, les technologies des années 1920 poussent inexorablement le combustible vers la sortie. Les ouvriers doivent alors ramener manuellement la matière brûlante vers l’entrée du four, un labeur exténuant et particulièrement dangereux. Josef Martin met alors au point la « grille de retour inclinée ». Ce dispositif mécanique brasse les déchets à contre-courant du flux grâce à des éléments mobiles, tandis que la gravité assure la progression de la matière. L’invention fait date et pose les jalons du groupe. Cent ans plus tard, la structure est restée familiale et s’apprête à être transmise à sa cinquième génération. Elle compte désormais plus de 1 000 salariés dans le monde, dont 250 au siège bavarois, et livre des installations sur mesure en Europe, en Asie et aux États-Unis.

Météo, saisons et pelures de fruits : la casse-tête de la combustion

Si le principe de base demeure la production d’énergie à partir de déchets ultimes non recyclables, le pilotage d’une centrale moderne s’est considérablement complexifié. Les installations sont aujourd’hui truffées de capteurs : températures dans la chambre de combustion, contraintes mécaniques sur les grilles, pression dans les réseaux de vapeur ou encore mesure continue des rejets atmosphériques. « Chaque usine est unique et émet ses propres signaux », explique Max Schönsteiner, responsable de la recherche et du développement chez Martin. « D’autres facteurs très variables entrent en jeu, comme la localisation géographique ou la saison. Si c’est la période des récoltes dans une région et que les déchets contiennent une forte proportion de matières organiques humides, cela modifie immédiatement le processus d’incinération sur le site. »
Jusqu’alors, les données d’exploitation étaient traitées de façon décentralisée, via des extractions manuelles et des outils hétérogènes. Une méthode qui a fini par saturer avec l’augmentation constante des flux de données.

Le choix de l’open source européen contre les « hyperscalers »

Pour centraliser ses analyses, le groupe a rédigé un cahier des charges strict. Il n’était pas seulement question de puissance de calcul, mais aussi d’indépendance stratégique. « La souveraineté des données était cruciale pour nous », précise Max Schönsteiner. « Non pas parce que nos usines traitent des informations hautement confidentielles, mais parce qu’en tant qu’acteur de la gestion des déchets, nous faisons partie des infrastructures critiques. Nous refusions de devenir dépendants d’un grand hyperscaler américain. » Après un parangonnage du marché, l’entreprise retient la plateforme de données de l’éditeur allemand Stackable. Lancé en janvier 2023, le projet a permis de livrer un prototype fonctionnel en neuf mois, avant un déploiement complet en environnement de production début 2025. Pour héberger sa plateforme, MARTIN a retenu le cloud de l’allemand IONOS, tout en s’appuyant sur l’architecture standardisée Kubernetes. Ce choix technique conserve la possibilité de rapatrier l’ensemble du système sur des serveurs internes (on-premise) si les réglementations ou les clients l’exigeaient à l’avenir.

Jusqu’à 10 Go de données par ligne et par jour

Sur le plan opérationnel, la bascule change la donne pour les ingénieurs de maintenance. Grâce à l’intégration du moteur d’analyse Apache Spark, la plateforme ingère environ 10 gigaoctets de données quotidiennes par ligne de traitement sans aucune perte de signal. Les modèles thermodynamiques théoriques sont désormais croisés en continu avec les mesures réelles du terrain. Cette vision unifiée permet d’isoler rapidement les dérives de fonctionnement, de planifier les arrêts de tranche de manière préventive et d’éviter les pannes imprévues, particulièrement coûteuses pour les collectivités locales. Après cette phase de déploiement réussie, la direction de Martin souhaite désormais raccorder progressivement l’ensemble de son parc mondial à cette nouvelle architecture numérique, faisant du traitement de la donnée le pivot de ses services de maintenance pour les décennies à venir.