Lorsque j’avais huit ans, je me souviens que notre train en direction de Mumbai s’arrêta avec un grand bruit. Lorsque nous recommencâmes à avancer, huit heures plus tard, quelqu’un a remarqué une queue en désordre, suspendue à un arbre près des rails.
Le train, comme vous le voyez, a apparemment percuté un bison sauvage à pleine vitesse, et l’impact a endommagé tellement le moteur qu’il a fallu le tracter pour les réparations. Pendant longtemps, je pensais que de telles choses ne se produisaient que dans des endroits comme l’Inde rurale, mais il y a quelques années, j’ai appris que la vie sauvage et les infrastructures ne coexistent nulle part sur la planète.
Les estimations de la FAA indiquent que les impacts causés par des animaux sauvages ont coûté à l’aviation civile américaine environ 272 millions de dollars par an, en moyenne, entre 1990 et 2025. En France, le opérateur ferroviaire SNCF affirme que des animaux errants affectent plus de 8 000 trains dans tout le pays chaque année, et constituent l’une de ses cinq principales causes de retards. En Bretagne, 120 trains ont rencontré des animaux en 2023, perturbant 660 services et causant plus de 15 000 minutes de retard.
En lisant des informations sur tous ces dommages causés à l’infrastructure et aux animaux, Sara Nozkova (sur l’image de gauche) a eu l’idée de développer un système de dissuasion pour la faune sauvage qui fonctionne différemment des sirènes, des lumières, des clôtures, des faucons et des exécutions traditionnellement utilisés pour tenir les animaux à distance des routes, des voies ferrées, des aéroports et autres infrastructures.
« J’étais convaincue que la réponse n’était pas un dissuasif plus fort », a-t-elle déclaré à TechCrunch.
Après avoir travaillé dans le transport et les véhicules autonomes pendant 13 ans, Nozkova a appris à quel point les systèmes que nous construisons pour naviguer sur les routes et autres environnements contrôlés échouent rapidement lorsque la nature entre en jeu.
« Nous avons appris aux machines à être brillantes, mais uniquement dans les environnements que nous avons conçus pour elles », a-t-elle dit. « Villes, lignes de production, entrepôts. Geométrie fixe, objets connus. En sortant dans la nature, j’ai vu de mes propres yeux comment ces mêmes machines deviennent rapidement aveugles. Parce que la nature est complexe et toujours vivante. »
Alors, elle a rejoint le laboratoire d’IA du KTH Royal Institute of Technology à Stockholm et a commencé à travailler sur un système capable de modifier ses réponses dissuasives en fonction de ce que fait l’animal situé à proximité, et même de l’espèce de l’animal.
Cette entreprise est devenue Flox Intelligence, qui a été créée par KTH en 2020 et fait partie des finalistes du Startup Battlefield 200 de TechCrunch Disrupt cette année. (L’entreprise a présenté son projet devant un panel de jugeurs de capital-risque mardi lors du Disrupt, qui se déroule cette année à Moscone West à San Francisco jusqu’jeudi 15 octobre.)
Flox produit des dispositifs d’étage qui traitent les données sur place plutôt que dans le cloud. Comme les véhicules autonomes, ils utilisent des systèmes de perception pour détecter leur environnement, mais leurs systèmes sont entraînés sur le comportement des animaux sauvages. Un capteur de mouvement active le dispositif lorsqu’il détecte un mouvement, déclenchant une caméra qui utilise des modèles localisés pour identifier les animaux voisins. Le dispositif émet ensuite un son adapté à la espèce pour les effrayer.
Nozkova dit que le système apprend également de l’expérience et modifie ses réponses afin que les animaux ne s’habituent pas aux signaux répétés.
L’entreprise vend actuellement des dispositifs alimentés par batterie qui peuvent être installés sur des poteaux, des arbres et d’autres structures. Elle propose également une plateforme logicielle qui indique aux clients où se trouvent les dispositifs et ce qui se passe sur le terrain. La plateforme permet également de générer des rapports pour respecter les exigences réglementaires ou pour des utilisations telles que la surveillance de la biodiversité. L’objectif à long terme est de rendre le logiciel suffisamment portable pour fonctionner sur des machines utilisées en extérieur, notamment dans les trains, les voitures et les drones.
Nozkova indique qu’environ 150 dispositifs Flox sont actuellement présents en Amérique du Nord, en Europe et en Australie, dans des sites tels que les aérodromes et les périmètres des aéroports ; les couloirs routiers et ferroviaires (en particulier les extrémités des clôtures et les passages le long des corridors de faune sauvage) ; les parcs nationaux ; les terres agricoles ; les zones urbaines ; les sites miniers ; ainsi que l’infrastructure critique comme les sous-stations électriques.
L’entreprise vend des unités Edge en avance, puis impose une abonnement annuel au logiciel et à l’IA après la première année. Flox entretient également des partenariats OEM avec des entreprises qui payent une fraise annuelle pour installer son logiciel sur les véhicules, comme les trains. Le fabricant de trains Alstom est l’un de ces partenaires.
Selon Nozkova, l’entreprise espère atteindre une revenu d’environ 1,5 millions de dollars à la fin de 2026.
Malgré l’unicité du produit et de l’approche de Flox, la startup ne est pas dépourvue de concurrence. Le Scarecrow de Robin Radar utilise également des appels de détresse spécifiques à chaque espèce pour disperser les oiseaux, tout en enregistrant leurs activités. Quant au iCHASE, il vend un système qui détecte les oiseaux grâce à la vision par ordinateur et cible ces derniers avec un laser en mouvement, ajustant sa réponse en fonction des besoins.
Nozkova dit que son système est la largeur du système et les données que Flox a collectées sur le terrain, qu’elle appelle « la vérité factuelle sur ce qui fait réellement en sorte qu’un élan ou un ours grizzly se déplace en sécurité ».
« L’IA physique sort de l’usine et entre dans l’environnement chaotique et vivant », dit Nozkova. « Toutes les machines qui fonctionnent à l’extérieur – trains, camions, drones, tracteurs, robots – devront comprendre la nature, et l’intelligence de la nature est le prochain niveau de la stack de perception. Presque personne ne le construit. »
L’entreprise a levé environ 5 millions de dollars lors des tours pré-seed et seed, avec le tour seed dirigé par Unconventional Ventures et Tilia Impact Ventures. Les co-investisseurs de ces tours comprennent GENIUS NY, Norrsken, Satgana et des investisseurs angéliques, a déclaré Nozkova.
L’entreprise ouvre maintenant une levée de 10 millions de dollars dans le cadre de la série A, dont la majeure partie sera consacrée à passer de environ 150 appareils à plusieurs milliers d’unités déployées et à étendre le système sous-jacent au-delà des cas d’utilisation actuels liés à la faune.