(Motorleaf)

La jeune pousse Motorleaf, qui applique l'Internet des objets à l'agriculture urbaine, vient de récolter 2,85 M$.

2016. Ramen Dutta ne trouvait personne pour arroser ses plantes de valeur lorsqu'il partait en vacances. Ingénieur agricole de profession, il a décidé de concevoir un système d'irrigation par capteurs automatisés. Voici d'où a germé l'idée de Motorleaf, dont Ramen Dutta est aujourd'hui directeur TI.

Et la start-up montréalaise en technologie agricole vient de mener une ronde de financement de 2,85 millions $ US qui lui permettra d'utiliser l'intelligence artificielle pour la planification des récoltes des producteurs en serres.

Un procédé qui se traduit par «des gains de productivité majeurs tout en réduisant les émissions de gaz à effet de serre», note Desjardins Capital, investisseur aux côtés de Radicle Growth, Real Ventures, Fluxunit et BDC Capital.

Motorleaf développe des algorithmes de prévision du rendement et des capteurs de surveillance de la culture intérieure.

Les producteurs de légumes et de tomates de serre pourraient ainsi tirer profit de ces technologies de pointe qui surveillent les conditions de croissance des végétaux.

«Nous sommes prêts à distribuer notre technologie de sorte que les exploitants du secteur agricole à environnement contrôlé puissent réaliser leur plein potentiel et bénéficier d'un outil innovant de réduction des coûts», affirme Alastair Monk, cofondateur et chef de la direction de Motorleaf par voie de communiqué.

Boule de cristal 4.0.

La prévision des volumes que produira une récolte exige beaucoup de temps. Pour ce faire, les agronomes doivent compter des échantillons de légumes, de feuilles et de fleurs dans une petite zone. Ce processus demeure imprécis et les agriculteurs peinent à savoir s'ils produiront suffisamment pour satisfaire leurs obligations contractuelles ou à déterminer la quantité de main-d'œuvre nécessaire pour emballer leurs produits.

En cas de récolte trop abondante, les exploitants agricoles sont contraints de vendre leurs biens périssables rapidement et à faible prix. Grâce à l'intelligence artificielle d'apprentissage automatique de Motorleaf, il s'avère plus simple de déceler les tendances liées à la croissance en serre pour prévoir la taille des prochaines récoltes.

Motorleaf table sur cette ronde de financement pour concevoir d'autres logiciels et capteurs qui permettront d'obtenir davantage de données sur les systèmes de régulation du climat et d'irrigation intérieurs.

«L'amélioration de la prévision du rendement n'est qu'un premier exemple de la valeur ajoutée qu'incarne Motorleaf pour ce secteur», renchérit le chef de la direction.

La start-up entend établir des protocoles dynamiques grâce auxquels les agriculteurs pourront gérer de la lumière aux nutriments en passant par le dépistage anticipé des maladies en serres et l'optimisation des conditions de croissance. «Le tout fondé sur des données en temps réel», souligne Alastair Monk.

Les premiers essais de cette technologie dans une serre de tomates en Californie depuis octobre 2017 ont démontré sa valeur sur le plan agricole. «Un client, SunSelect, a réduit de moitié sa marge d'erreur liée à la prévision hebdomadaire de la production de tomates, ce qui s'est traduit par des économies importantes.

(SunSelect)

Il existe environ 900 serres au Québec, spécialisées principalement dans les légumes et les fleurs, et dont les superficies se concentrent sur trois régions (Montérégie, Laurentides et Laval).