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Dans une démarche de réduction de l’empreinte carbone, l’optimisation des conditions de traitement de l’azote passe notamment par le pré-déploiement d’un capteur virtuel des émissions de protoxyde d’azote sur l’usine de Colombes (site Seine Centre). Ce modèle numérique, basé sur le « machine learning », analyse en temps réel les données d’exploitation pour estimer les émissions, offrant ainsi une alternative efficace à la mesure physique, souvent complexe à mettre en œuvre.