Tellux veut dépolluer les friches industrielles grâce à la spectro-imagerie
Nathalie Jourdan
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Trois carottes de terre passent sous le rayon de la caméra hyperspectrale de Tellux.
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Trois carottes de terre passent sous le rayon de la caméra hyperspectrale de Tellux.
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Et si la spectro-imagerie mise au point par la NASA pour la télédétection spatiale volait au secours de la dépollution des friches ? C'est le pari que relève la startup rouennaise Tellux. Créée en 2019 par un quarteron de chercheurs (géologue, physicien, chimiste, spécialistes de l'IA), cette greentech rouennaise soutenue par l'Ademe (Agence de l'environnement et de la maîtrise de l'énergie) a développé un procédé qui pourrait bien révolutionner la réhabilitation d'anciens sites industriels et, au passage, contribuer au Zéro artificialisation. Sa botte secrète ? Une solution de machine learning alimentée par des bases de données géologiques et chimiques et couplée à un laboratoire mobile équipé d'une caméra hyperspectrale. Le tout capable de cartographier en 3D et en temps réel la nature et la quantité de polluants organiques (PCB, HCB, dioxines, sulfates...) que renferme un sol avec une précision difficilement égalable.
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Transportable sur un chantier, le procédé se présente comme une alternative aux longues (et onéreuses) analyses en laboratoire industriel auxquels sont contraints les aménageurs. Là où celles-ci empêchent une prise de décision rapide, l'Hyperspectral Lab (HSL) promet au contraire une restitution instantanée. « En quelques secondes, il est possible de sérier les matériaux pollués et ceux qui sont sains et réutilisables sur chaque strate d'une carotte de terre ou d'un échantillon », détaille Antonin Van Exem, fondateur de l'entreprise. Le retraitement d'une seule tonne de terre souillée coûtant entre 100 et 200 euros, on comprend que le procédé ait tapé dans l'oeil de Paul Lhotellier, président du groupe de BTP éponyme. Habitué à gérer des quantités de déblais astronomiques, lui a été convaincu au point d'avoir investi dans Tellux.
Nathalie Jourdan
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