Carbon Robotics Révolutionne le Désherbage avec l’IA

Et si le futur de l’agriculture passait par des lasers guidés par une intelligence capable de reconnaître n’importe quelle plante en un clin d’œil ? Alors que le travail manuel du désherbage reste extrêmement chronophage et coûteux, une startup américaine vient de franchir une étape décisive. Carbon Robotics, basée à Seattle, a dévoilé une avancée majeure qui pourrait bien changer la donne pour des milliers d’agriculteurs à travers le monde.

Quand l’IA rencontre le laser dans les champs

Depuis plusieurs années, l’entreprise développe le LaserWeeder, un engin autonome qui parcourt les rangs de cultures et élimine les adventices à l’aide de lasers de haute précision. Mais jusqu’à récemment, chaque nouvelle espèce de plante indésirable ou chaque variation d’apparence nécessitait un long travail de collecte de données et de réentraînement des algorithmes. Un processus qui pouvait prendre jusqu’à 24 heures par cas.

Aujourd’hui, cette limite appartient au passé. Carbon Robotics a conçu ce qu’elle appelle le Large Plant Model (LPM), un modèle d’intelligence artificielle massif entraîné sur plus de 150 millions d’images et de points de données récoltés directement sur le terrain par ses machines déployées dans plus de 100 fermes réparties dans 15 pays différents.

Une compréhension profonde du monde végétal

Contrairement aux approches classiques qui reposent sur des classificateurs spécifiques à chaque espèce, le Large Plant Model fonctionne à un niveau beaucoup plus fondamental. Il comprend la structure, la morphologie, les relations taxonomiques et même le contexte environnemental des végétaux qu’il observe.

Paul Mikesell, fondateur et PDG de l’entreprise, explique cette avancée avec enthousiasme :

« Le fermier peut désormais intervenir en temps réel et dire : ‘Hé, c’est une nouvelle mauvaise herbe. Je veux que tu la tues’. C’est quelque chose qui n’avait jamais été réalisé auparavant. Pas besoin de nouveaux labels ni de réentraînement : le Large Plant Model comprend à un niveau beaucoup plus profond ce qu’il regarde et le type de plante concerné. »

– Paul Mikesell, fondateur et CEO de Carbon Robotics

Cette capacité à généraliser à des plantes jamais vues auparavant représente une rupture majeure dans le domaine de la vision par ordinateur appliquée à l’agriculture.

Comment fonctionne concrètement cette innovation ?

Le processus est d’une simplicité déconcertante pour l’utilisateur final. Lorsque le LaserWeeder détecte une plante suspecte, l’agriculteur peut consulter les images capturées par le robot via une interface intuitive. Il suffit alors de sélectionner la ou les plantes à éliminer et celles à préserver.

Grâce au LPM, le système comprend immédiatement l’instruction et ajuste son comportement sans passer par les étapes traditionnelles de collecte de données supplémentaires, d’annotation manuelle et de fine-tuning du modèle.

Ce gain de temps et de flexibilité ouvre des perspectives considérables, notamment dans des contextes où la flore adventice varie fortement d’une parcelle à l’autre ou d’une saison à la suivante.

Un parcours technologique impressionnant

Paul Mikesell n’en est pas à son premier coup d’essai dans le domaine des réseaux neuronaux complexes. Avant de fonder Carbon Robotics en 2018, il a travaillé sur des projets d’envergure chez Uber et a participé au développement des technologies de réalité virtuelle d’Oculus chez Meta. Cette expertise se ressent clairement dans l’architecture du Large Plant Model.

Le développement de ce modèle a débuté peu après les premières livraisons des LaserWeeder en 2022. Depuis, les machines déployées n’ont cessé d’alimenter la base de données, créant ainsi un cercle vertueux d’amélioration continue.

« Nous disposons désormais de plus de 150 millions de plantes labellisées dans notre ensemble d’entraînement. Avec autant de données, nous devrions être capables d’analyser n’importe quelle photo et de déterminer de quelle plante il s’agit, à quelle espèce elle appartient, ses relations taxonomiques, sa structure… même si nous n’avons jamais vu cet individu précis auparavant. »

– Paul Mikesell

Les bénéfices environnementaux et économiques

Au-delà de la prouesse technique, cette innovation répond à des enjeux majeurs de l’agriculture moderne. L’utilisation de lasers pour éliminer les mauvaises herbes permet de réduire drastiquement l’emploi d’herbicides chimiques, souvent critiqués pour leurs impacts sur la biodiversité, la qualité des sols et la santé humaine.

Les avantages ne se limitent pas à l’aspect écologique. En automatisant une tâche traditionnellement très manuelle, les exploitants peuvent réaliser des économies substantielles tout en augmentant la précision du désherbage, ce qui préserve mieux les cultures principales.

• Réduction significative de l’usage d’herbicides chimiques
• Diminution des coûts de main-d’œuvre pour le désherbage manuel
• Précision accrue grâce à l’identification en temps réel
• Adaptabilité instantanée à de nouvelles adventices
• Collecte continue de données pour améliorer le modèle

Une startup bien financée pour conquérir le marché

Carbon Robotics n’est pas un acteur isolé. L’entreprise a levé plus de 185 millions de dollars auprès d’investisseurs de renom, dont Nvidia NVentures, Bond et Anthos Capital. Cette solide assise financière lui permet d’investir massivement dans la R&D et de déployer rapidement ses machines à l’international.

La mise à jour logicielle qui intègre le Large Plant Model est déjà en cours de déploiement sur les robots existants. Les agriculteurs équipés pourront donc profiter de cette nouvelle capacité sans changer de matériel.

Vers une agriculture de plus en plus intelligente

Cette avancée s’inscrit dans une tendance plus large : l’agriculture de précision pilotée par l’IA. De la détection des maladies à l’optimisation de l’irrigation, en passant par le suivi de la croissance des cultures, les technologies intelligentes transforment profondément le secteur.

Mais le cas de Carbon Robotics est particulièrement intéressant car il combine plusieurs dimensions : robotique autonome, vision par ordinateur de pointe, interface utilisateur simple et impact environnemental direct. Le Large Plant Model pourrait devenir une brique fondamentale pour de nombreux autres acteurs de l’AgTech.

Alors que les défis climatiques s’intensifient et que la demande alimentaire mondiale continue de croître, des solutions comme celle-ci pourraient contribuer à rendre l’agriculture à la fois plus productive et plus respectueuse de l’environnement. Reste à voir comment les agriculteurs adopteront ces technologies et dans quelle mesure elles se démocratiseront au cours des prochaines années.

Une chose est sûre : le jour où un robot pourra apprendre instantanément à reconnaître n’importe quelle plante sur simple instruction vocale ou visuelle d’un agriculteur, nous aurons franchi un cap important dans l’histoire de l’agriculture moderne.

Et vous, seriez-vous prêt à laisser une intelligence artificielle décider quelles plantes vivent et lesquelles meurent dans vos champs ?