Cette startup veut apprendre à communiquer avec les plantes grâce à une IA qui « écoute » leur activité électrique

Les plantes, bien qu’immobiles, communiquent et régulent leur fonctionnement grâce à des signaux électriques générés en permanence. Ces signaux, appelés électrome, circulent à travers des tissus conducteurs appelés xylème et phloème, qui forment un réseau vasculaire similaire à nos veines et artères. Ces signaux répondent aux stimuli de leur environnement, comme la sécheresse, la lumière ou les blessures, et permettent aux plantes de s’adapter sans se déplacer. Le concept d’électrome a émergé dans les années 2010 et relève de l’électrophysiologie végétale, une branche de la physiologie végétale et de la biophysique. Des chercheurs comme Stefano Mancuso et František Baluška ont montré que ces signaux pouvaient être enregistrés et interprétés, mais il n’existe pas encore de méthode universelle pour les décoder chez toutes les espèces.

Electric Plant est une startup fondée il y a trois ans par Justin Mast et Lee von Kraus, un neuroscientifique ayant travaillé pour la DARPA (agence américaine de recherche avancée). L’entreprise a levé 11,2 millions de dollars pour développer un système capable de décoder l’électrome des plantes à grande échelle. Leur solution repose sur deux éléments : des capteurs à fixer sur les tiges des végétaux et un modèle d’IA nommé Bombadil, conçu pour interpréter les signaux électriques et les traduire en données exploitables. Ces informations pourraient aider les agriculteurs, horticulteurs ou forestiers à mieux comprendre et gérer leurs cultures. La startup n’est pas encore prête à commercialiser son système à grande échelle, mais ses technologies sont déjà opérationnelles.

Bombadil est un modèle de fondation (une architecture d’IA avancée) similaire à ceux utilisés pour les modèles de langage comme ChatGPT. Contrairement à ces derniers, Bombadil a été entraîné sur des données électrophysiologiques plutôt que textuelles. Son corpus de données est colossal : plus de 4 millions d’heures d’enregistrements collectés sur 1 400 plantes de 100 espèces différentes, dans dix environnements variés (serres, forêts, vergers, etc.). Pour apprendre, Bombadil utilise une méthode inspirée des modèles de langage : il masque 60 % des données brutes (mesures de variations de tension de l’ordre du microvolt) et tente de reconstituer les segments manquants. Grâce à cette répétition, il finit par comprendre la structure de l’électrome végétal, sans avoir besoin de données étiquetées ou d’explications humaines. Ensuite, un second réseau neuronal analyse ces signaux pour en extraire sept indicateurs de stress physiologique, comme la fluorescence chlorophyllienne ou la température des feuilles.

Electric Plant propose deux types de capteurs pour mesurer l’activité électrique des plantes : Bud, conçu pour les cultures en extérieur, et Stem, adapté aux serres. Ces capteurs, présentés comme peu coûteux, permettraient de couvrir efficacement une parcelle en n’en installant que quelques-uns par hectare. Selon la startup, cette technologie pourrait réduire la consommation d’eau des cultures de 20 % tout en améliorant les rendements. À terme, Electric Plant envisage d’intégrer Bombadil dans un système automatisé de gestion des plantes, capable de réguler l’irrigation ou d’autres soins sans intervention humaine. Pour l’instant, la technologie a été testée par quelques clients anonymes en conditions réelles, mais son efficacité à grande échelle reste à prouver. La startup mise sur cette innovation pour séduire investisseurs et professionnels du secteur agricole.