Cheaper than Virgin: Antfarm’s bet that robot swarms can fix recycling’s broken economics
Amsterdam-based Antfarm is building autonomous robot swarms
An interview from ChangeNOW 2026.
🇫🇷 Version française ci-dessous
Seven billion kilos. That’s how much waste the Netherlands incinerates every year. Not because the country lacks recycling infrastructure; it has some of the most advanced Material Recovery Facilities in Europe, but because recycling, as it stands, doesn’t make financial sense.
The recycled material produced by the sorting process is, in most cases, more expensive and lower-quality than virgin material. For the companies that would need to buy it at scale, the math simply doesn’t work. There is no incentive to close the loop when doing so costs more than starting from scratch.
“If we get recycling down to a price below virgin material, then everything will change,” says Sébastien Willems, founder of Antfarm. “It should be a no-brainer for any corporation to use recycled material because it’s just cheaper. It should just be.”
Willems isn’t an idealist making an environmental argument. He’s making an economic one. And he thinks autonomous robots, deployed in swarms, can get the industry there.
Why hasn’t the industry solved this already
The facilities that sort our waste today - Material Recovery Facilities, or MRFs, are enormous, capital-intensive operations. Kilometres of conveyor belts. Expensive near-infrared and hyperspectral sensors. Throughputs of ten tonnes per hour. Like hospitals or universities, we’ve built waste sorting as heavy, centralized infrastructure, and, like those institutions, the result is systems that work but are expensive, rigid, and difficult to scale.
Willems came to waste from an unlikely angle. A serial entrepreneur who spent over a decade building and selling a B2B SaaS company, he wanted his next venture to produce impact he could see and measure.
“We’re not going to make it with software alone,” he says.
After exploring several directions, he landed on waste sorting: a sector where the gap between what’s technically possible and what’s economically viable was wide enough to build a company in.
Replace the factory with a swarm
Antfarm’s initial idea was to help MRF operators by adding robotic arms above their existing conveyor belts. The first prototype packed 24 arms into just three square metres. But the more the team spoke to operators, the clearer the feedback became: they didn’t want more complexity layered on top of an already complex system.
“They told us they don’t want to add more to the current infrastructure because it makes it even more complex and more expensive,” Willems recalls. “And that’s when it clicked. We decided not to spend time on an addition on top of the current infrastructure, but to really go for the disruption.”
The disruption is this: instead of a conveyor belt lined with sensors and machines, imagine two to three hundred small, autonomous robots moving across a waste-filled floor. Each one is equipped with onboard cameras and runs computer vision models trained to identify plastics, cartons, and cans in real time. Each one picks, sorts, and places material directly; no conveyor belt, no centralized processing line.
The AI architecture is built around a key constraint: cost per unit. A traditional MRF can afford to mount expensive near-infrared or hyperspectral sensors above a single conveyor belt, because there’s only one line to instrument. But when you distribute the system across hundreds of robots, every component has to be cheap enough to replicate at scale. Antfarm’s bet is that computer vision — cameras only, no spectroscopic hardware — can identify at least 80% of target material, and that this threshold is where the unit economics start working.
“With computer vision, just cameras, we have to be able to identify at least 80% of the material,” Willems says. “Then the economics are there. And we know we can get there. With the right data, we’ll be there within a year.”
The swarm layer adds a dimension that single-robot systems can’t match. The robots share perception data: in a fleet of 200 units, if ten are targeting a specific polymer, the others can still flag where that material appears and relay its position. There’s a central orchestration layer that optimizes task allocation and routing, but it’s designed to be supportive rather than essential: if it goes down, the robots continue operating autonomously, just less efficiently. When a unit malfunctions, the swarm redistributes workload across remaining robots without human intervention. Broken units aren’t repaired on-site; they’re swapped out under a leasing model. The operator pays per tonne processed and shouldn’t need to think about what’s happening at the robot level.
What cheaper sorting unlocks
The numbers cascade quickly. A 30% reduction in sorting costs would already double most MRFs’ margins. Antfarm believes 60% is reachable within a year or two. The long-term target is 90%.
But the implications go beyond the sorting facility. Willems is particularly pointed about the relationship between mechanical sorting and chemical recycling, a technology that can produce recycled plastic of near-virgin quality, but only if the input material has been properly sorted first.
“A lot of people are betting on chemical recycling, but it will take so long that in the meantime, we still have a huge problem,” he says. “Don’t forget mechanical sorting.”
If mechanical sorting becomes radically cheaper, the downstream chain transforms: chemical recyclers get better feedstock, recycled material drops below the price of virgin, and the corporate calculus flips. Companies would choose recycled inputs not out of sustainability commitments but because it’s the rational economic choice. That’s the tipping point Willems is aiming for.
From sorting to system
Antfarm is currently running its TRL 5 validation tests, with TRL 6 planned for the third quarter and a first field deployment targeted before the end of the year. The team is starting in the Netherlands and Germany, working with partners including TU Eindhoven and the National Test Center Circular Plastics to refine both the hardware and the vision models against real-world waste streams.
The initial focus is on the most straightforward materials - bottles, cans, cartons - to build the learning curve before tackling harder-to-sort waste. Each deployment generates training data that feeds back into the vision models, and each generation of robots benefits from what the swarm has collectively learned. It’s a flywheel: more sorting, better data, sharper models, lower cost.
Willems sees this as the beginning of something larger than any single company. His ambition extends well beyond the sorting floor.
“I really hope that in 20 years, all collections are also autonomous. From collection through to the recyclers, it should all be autonomous. That will drop the cost so much that the whole system changes.”
If you’re working on something meaningful in tech, I’d love to hear from you. Send me a message, maybe your story’s next. 💬
🇫🇷 Version française
Et si le recyclé coûtait moins cher que le neuf ? Antfarm parie sur des essaims de robots pour y arriver
Basée à Amsterdam, Antfarm développe des essaims de robots autonomes pour réduire le coût du tri des déchets jusqu’à 90 % et rendre les matériaux recyclés moins chers que les matériaux vierges
Sept milliards de kilos. C’est la quantité de déchets que les Pays-Bas incinèrent chaque année. Non pas parce que le pays manque d’infrastructures de recyclage, il possède certains des centres de tri les plus avancés d’Europe, mais parce que le recyclage, en l’état actuel,ne tient pas la route financièrement
Le matériau recyclé issu du tri est, dans la plupart des cas, plus cher et de moins bonne qualité que le matériau vierge. Pour les entreprises qui doivent acheter à grande échelle, le calcul ne fonctionne tout simplement pas. Il n’y a aucune incitation à utiliser du recyclé quand cela coûte plus cher que de repartir de neuf.
« Si nous faisons baisser le prix du recyclage en dessous de celui du matériau vierge, tout changera », déclare Sébastien Willems, fondateur d’Antfarm. « Ce devrait être une évidence pour n’importe quelle entreprise d’utiliser du matériau recyclé, car c’est tout simplement moins cher. Ça devrait juste l’être. »
Sébastien n’est pas un idéaliste qui avance un argument environnemental. Il avance un argument économique. Et il pense que des robots autonomes, déployés en essaim, peuvent y amener l’industrie.
Pourquoi l’industrie n’a-t-elle pas déjà résolu ce problème
Les installations qui trient nos déchets aujourd’hui, les centres de tri ou les MRF (Material Recovery Facilities), sont d’énormes opérations extrêmement coûteuses en capital. Des kilomètres de tapis roulants. Des capteurs infrarouges et hyperspectraux coûteux. Des débits de 10 tonnes par heure. Comme les hôpitaux ou les universités, nous avons conçu le tri des déchets comme une infrastructure lourde et centralisée, et, comme ces institutions, le résultat est un système qui fonctionne mais qui est coûteux, rigide et difficile à faire évoluer.
Sébastien est arrivé dans le secteur des déchets par un angle inattendu. Entrepreneur en série qui a passé plus d’une décennie à construire et vendre une entreprise SaaS B2B, il voulait que sa prochaine aventure produise un impact qu’il puisse voir et mesurer.
« On n’y arrivera pas avec du logiciel seul, » dit-il.
Après avoir exploré plusieurs pistes, il s’est arrêté sur le tri des déchets : un secteur où l’écart entre ce qui est techniquement possible et ce qui est économiquement viable était suffisamment important pour y bâtir une entreprise.
Remplacer l’usine par un essaim
L’idée initiale d’Antfarm était d’aider les opérateurs de centres de tri en ajoutant des bras robotisés au-dessus de leurs tapis roulants existants. Le premier prototype concentrait 24 bras sur seulement trois mètres carrés. Mais plus l’équipe échangeait avec les opérateurs, plus le retour devenait clair : ils ne voulaient pas davantage de complexité ajoutée par-dessus un système déjà complexe.
« Ils nous ont dit qu’ils ne voulaient pas ajouter quoi que ce soit à l’infrastructure actuelle parce que ça la rend encore plus complexe et plus coûteuse », se souvient Sébastien. « Et c’est là que le déclic s’est produit. Nous avons décidé de ne pas perdre de temps à ajouter par-dessus l’infrastructure existante, mais de vraiment aller vers la disruption.»
La disruption, c’est ceci : au lieu d’un tapis roulant bordé de capteurs et de machines, imaginez deux à trois cents petits robots autonomes se déplaçant sur un sol couvert de déchets. Chacun est équipé de caméras embarquées et exécute des modèles de vision par ordinateur entraînés pour identifier en temps réel les plastiques, les cartons et les canettes. Chacun ramasse, trie et dépose les matériaux directement; pas de tapis roulant, pas de ligne de traitement centralisée.
L’architecture de l’IA est construite autour d’une contrainte clé : le coût unitaire. Un centre de tri traditionnel peut se permettre d’installer des capteurs infrarouges ou hyperspectraux coûteux au-dessus d’un seul tapis roulant, car il n’y a qu’une seule ligne à équiper. Mais quand on distribue le système sur des centaines de robots, chaque composant doit être suffisamment bon marché pour être répliqué à grande échelle. Le pari d’Antfarm est que la vision par ordinateur (des caméras uniquement, sans matériel spectroscopique) peut identifier au moins 80 % des matériaux ciblés, et que ce seuil est celui à partir duquel l’économie unitaire commence à fonctionner.
« Avec la vision par ordinateur, juste des caméras, nous devons être capables d’identifier au moins 80 % des matériaux, » affirme Sébastien. « Alors l’économie est là. Et nous savons que nous pouvons y arriver. Avec les bonnes données, nous y serons dans un an. »
La couche essaim ajoute une dimension que les systèmes à un seul robot ne peuvent pas égaler. Les robots partagent les données de perception : dans une flotte de 200 unités, si dix ciblent un polymère spécifique, les autres peuvent toujours signaler où ce matériau apparaît et en relayer la position. Il y a une couche d’orchestration centrale qui optimise l’allocation des tâches et le routage, mais elle est conçue comme un support plutôt qu’un élément essentiel : si elle tombe en panne, les robots continuent de fonctionner de manière autonome, mais de façon moins efficiente. Quand une unité tombe en panne, l’essaim redistribue la charge de travail entre les robots restants, sans intervention humaine. Les unités défectueuses ne sont pas réparées sur place ; elles sont échangées dans le cadre d’un contrat de leasing. L’opérateur paie à la tonne traitée et ne devrait pas avoir à se soucier de ce qui se passe au niveau des robots.
Ce que le tri moins cher débloque
Les chiffres s’enchaînent rapidement. Une réduction de 30 % des coûts de tri doublerait déjà les marges de la plupart des centres de tri. Antfarm estime que 60 % est atteignable d’ici un à deux ans. L’objectif à long terme est de 90 %.
Mais les implications vont au-delà de l’installation de tri. Sébastien est particulièrement incisif sur la relation entre le tri mécanique et le recyclage chimique, une technologie qui peut produire du plastique recyclé de qualité quasi vierge, mais seulement si le matériau d’entrée a été correctement trié au préalable.
« Beaucoup de gens parient sur le recyclage chimique, mais ça prendra tellement de temps qu’en attendant, nous avons encore un énorme problème, » dit-il. « N’oubliez pas le tri mécanique. »
Si le tri mécanique devient radicalement moins cher, la chaîne en aval se transforme : les recycleurs chimiques obtiennent de meilleures matières premières, le matériau recyclé passe sous le prix du neuf, et le calcul des entreprises s’inverse. Les entreprises choisiraient des intrants recyclés non pas par engagement en faveur de la durabilité, mais parce que c’est le choix économique rationnel. C’est le point de bascule que Sébastien vise.
Du tri au système
Antfarm réalise actuellement ses tests de validation TRL 5, avec le TRL 6 prévu pour le troisième trimestre et un premier déploiement sur le terrain visé avant la fin de l’année. L’équipe commence aux Pays-Bas et en Allemagne, en collaboration avec des partenaires tels que la TU Eindhoven et le National Test Center Circular Plastics, pour affiner tant le matériel que les modèles de vision sur des flux de déchets réels.
L’accent initial est mis sur les matériaux les plus simples, bouteilles, canettes, cartons, pour construire la courbe d’apprentissage avant de s’attaquer aux déchets plus difficiles à trier. Chaque déploiement génère des données d’entraînement qui alimentent les modèles de vision, et chaque génération de robots bénéficie de ce que l’essaim a appris collectivement. C’est un cercle vertueux: plus de tri, de meilleures données, des modèles plus précis, un coût plus bas.
Sébastien voit cela comme le début de quelque chose de plus grand que la seule entreprise. Son ambition s’étend bien au-delà de l’atelier de tri.
« J’espère vraiment que, dans 20 ans, toutes les collectes seront également autonomes. De la collecte aux recycleurs, tout devrait être autonome. Ça fera tellement baisser les coûts que tout le système changera. »
Si vous travaillez sur un projet porteur de sens en tech, j’aimerais beaucoup en entendre parler. Écrivez-moi : votre histoire est peut-être la prochaine à être racontée. 💬