Carbon Robotics personnalise son IA au champ en minutes

Carbon Robotics annonce une personnalisation instantanée de son désherbeur laser grâce à un grand modèle végétal. L’entreprise remplace une collection de modèles de vision propres à chaque culture par un modèle unique. Celui-ci comprend la structure des plantes selon les régions et les espèces. Il s’appuie sur des millions d’images de jeunes plantes collectées dans le monde. Carbon AI est entraîné sur 150 millions de plantes étiquetées. Les agriculteurs peuvent ainsi régler leur équipement pour cibler leurs propres cultures et adventices. Cette configuration intervient directement au champ. Carbon Robotics présente cette évolution dans un article de The Robot Report publié le 28 août 2026.

Une application simplifie la sélection des plantes à cibler. Depuis un iPad, l’agriculteur examine des vignettes issues de ses propres parcelles. Il étiquette un petit nombre d’images comme « culture » ou « adventice ». Ces exemples alimentent ensuite le modèle végétal. Celui-ci ajuste immédiatement son comportement, sans nouveau modèle à déployer ni logiciel à télécharger. Le même modèle peut traiter une parcelle de carottes en Arizona, puis une culture de laitues ou d’herbes sur une autre exploitation. Le laser cible alors les plantes définies par l’utilisateur pour chaque intervention. Carbon Robotics indique que les adventices détruites restituent leurs nutriments au sol, où ils fertilisent la plante.

Carbon Robotics adapte le ciblage

Alex Sergeev explique que le système ne repose pas sur un nouvel entraînement après chaque changement. Le directeur technique de Carbon Robotics indique que le modèle compare rapidement les plantes observées avec les exemples fournis par l’agriculteur. Il ne renvoie pas seulement une probabilité indiquant si une plante est une culture ou une adventice. Il compare chaque plante avec l’ensemble des exemples classés dans ces deux catégories. Cette méthode doit fonctionner à grande vitesse pour accompagner le passage du désherbeur autonome. Sergeev décrit donc une logique différente des systèmes de vision traditionnels. Ces systèmes nécessitent un nouvel entraînement lorsqu’une culture, une adventice ou une zone géographique est ajoutée.

iMerit a soutenu la préparation des données nécessaires au modèle végétal. Carbon Robotics explique avoir commencé avec environ 2 000 images annotées en interne. En 2020, l’entreprise a recherché un partenaire spécialisé, puis a travaillé avec iMerit. Cette société a fourni les ressources et le flux de travail pour intégrer des millions d’images de plantes. Selon Sergeev, iMerit en a traité un million à ce stade. Les deux équipes ont aussi partagé un outil d’annotation adapté au style de Carbon Robotics. Carbon pouvait le modifier selon les progrès de son équipe d’apprentissage. iMerit pouvait l’utiliser et formuler des retours sur sa faisabilité. Sergeev qualifie cette collaboration de synergique.

Carbon ATK automatise le tracteur

Carbon ATK complète cette stratégie avec un kit d’autonomie destiné aux tracteurs existants. Carbon Robotics a conçu le système pour les séries John Deere 6R, 8R, 8RX et 8RT produites depuis 2019. Le kit ne demande aucune modification permanente. Il comprend des caméras et des capteurs pour la perception et le suivi de position. Le système assure l’évitement des obstacles, la planification des trajectoires, le suivi et la définition des missions. Associé à un outil connecté comme le LaserWeeder, un tracteur équipé peut réaliser une mission de désherbage sans conducteur à bord. Carbon ATK peut aussi être utilisé pour le travail du sol, la pulvérisation et la récolte. Pour aller plus loin, consultez notre guide sur déployer un chatbot IA pour le service client.