Flox Intelligence déploie un dispositif d’IA qui éloigne les animaux sauvages des infrastructures de transport grâce à des sons adaptés à chaque espèce

La start-up suédoise Flox Intelligence déploie un dispositif doté d’IA pour éloigner les animaux sauvages des voies ferrées, des pistes d’aéroport et des routes. Des caméras identifient les espèces et le système émet des sons adaptés à la situation. Environ 150 appareils sont en service en Amérique du Nord, en Europe et en Australie, explique la fondatrice, Sara Nozkova. En octobre 2026, l’entreprise a été sélectionnée parmi les finalistes du concours de start-up « Startup Battlefield 200 », organisé lors de TechCrunch Disrupt à San Francisco.

Les collisions entre animaux et infrastructures de transport en chiffres

Les collisions entre la faune sauvage et les infrastructures de transport sont loin d’être rares. Selon les estimations de la Federal Aviation Administration (FAA), les pertes liées aux collisions avec des animaux dans l’aviation civile américaine se sont élevées en moyenne à environ 272 millions de dollars par an entre 1990 et 2025. La compagnie ferroviaire nationale française SNCF indique que plus de 8 000 trains par an sont affectés par des animaux qui s’aventurent sur les voies, ce qui en fait l’une des cinq principales causes de retard. En Bretagne seulement, 120 trains sont entrés en collision avec des animaux en 2023, perturbant 660 circulations et provoquant plus de 15 000 minutes de retard au total.

Ce qui a éveillé l’intérêt de la fondatrice, Nozkova, pour ce problème est également marquant. Vers l’âge de 8 ans, un train en direction de Mumbai s’est arrêté dans un grand fracas, et il aurait fallu environ 8 heures avant qu’il ne reparte. La queue d’un bison sauvage était accrochée à une branche au bord de la voie, raconte-t-elle. Elle pensait que c’était un incident propre aux campagnes indiennes, avant de découvrir que cela se produisait partout dans le monde.

Sirènes, lumières, clôtures, rapaces, et même abattage : jusqu’ici, les solutions ont surtout consisté à « harceler » les animaux pour les éloigner. Nozkova a sans doute constaté les limites de cette approche lorsqu’elle a conclu que « la réponse n’est pas de faire plus de bruit ».

Pas plus de bruit, mais une réponse adaptée aux animaux

Le dispositif de Flox fonctionne d’abord grâce à un détecteur de mouvement, qui réveille l’appareil lorsqu’il repère une activité. La caméra s’active ensuite et un modèle d’IA embarqué identifie l’espèce présente à proximité. Le dispositif émet alors un son adapté à cette espèce pour la faire partir.

L’essentiel est de ne pas émettre le même son à chaque fois. Les animaux finissent par s’habituer à un stimulus répété. Le dispositif apprend donc de son expérience sur le terrain et varie ses réactions, explique Nozkova. Comme les pigeons qui ne s’écartent plus des passants sous les lampadaires, l’habituation est précisément ce qui met le plus en difficulté les dispositifs conçus pour effrayer les animaux.

Autre point important : il s’agit d’« edge AI », ou IA en périphérie, qui effectue les traitements sur l’appareil local plutôt que dans le cloud. Les dispositifs sont installés dans des lieux où la connectivité peut être instable, comme le long des voies ferrées, dans les terres agricoles ou dans les parcs nationaux. Pouvoir prendre des décisions et agir sur place, sans envoyer les images à distance, est une conception adaptée aux réalités du terrain.

L’« angle mort » de la conduite autonome qu’a observé Nozkova

Nozkova a travaillé pendant 13 ans dans les secteurs des transports et de la conduite autonome. Elle a alors pris conscience que les machines sont performantes dans les environnements aménagés par les humains, mais déconcertées dès que la nature s’y invite. À la différence des villes, des chaînes de production ou des entrepôts, où les formes sont définies et les objets connus, la nature est complexe et en perpétuel mouvement, estime-t-elle.

Elle a ensuite rejoint le laboratoire d’IA de KTH, l’Institut royal de technologie de Stockholm, où elle a commencé à étudier des systèmes capables d’adapter leur réponse au comportement et à l’espèce des animaux. Ces travaux ont donné naissance à Flox Intelligence en 2020, en tant que spin-off de KTH.

Des applications qui dépassent les seules infrastructures de transport

Selon l’entreprise, environ 150 appareils sont en service autour d’aéroports, le long de routes et de voies ferrées, dans des parcs nationaux, des terres agricoles et des zones urbaines, ainsi que sur des sites d’infrastructures critiques comme des mines et des postes électriques. Le long des voies ferrées et des routes, ils sont principalement installés aux extrémités des clôtures et aux passages à niveau, là où ces barrières croisent les itinéraires empruntés par les animaux sauvages. Alimentés par batterie, ils peuvent être fixés à un poteau ou à un arbre.

Le logiciel constitue l’autre pilier de l’offre. Il permet de vérifier l’emplacement des appareils et les conditions sur le terrain, et peut servir à produire des rapports de conformité ou à surveiller la biodiversité. Le dispositif ne se contente donc pas d’éloigner les animaux : il fonctionne aussi comme un réseau de capteurs qui enregistre leurs déplacements sur le terrain.

À long terme, l’entreprise veut pouvoir embarquer son logiciel dans des machines qui circulent à l’extérieur, comme des trains, des voitures ou des drones. Des dispositifs fixes aux « yeux » de machines en mouvement : Flox envisage des applications qui vont bien au-delà de la gestion de la faune sauvage.

L’IA capable de comprendre la nature peut-elle devenir une nouvelle infrastructure de perception ?

Le modèle économique repose sur la vente des appareils, à laquelle s’ajoutent des frais annuels d’utilisation du logiciel et de l’IA à partir de la deuxième année. Pour les entreprises qui intègrent le logiciel à des véhicules, notamment des trains, Flox conclut des partenariats OEM et perçoit une redevance annuelle. Le constructeur ferroviaire Alstom est l’un de ses partenaires. Nozkova prévoit un chiffre d’affaires d’environ 1,5 million de dollars fin 2026.

Côté financement, l’entreprise a déjà levé environ 5 millions de dollars en pré-seed et en seed. Le tour seed a été mené par Unconventional Ventures et Tilia Impact Ventures, avec la participation de GENIUS NY, Norrsken, Satgana et d’investisseurs providentiels. Elle vient d’entamer une série A de 10 millions de dollars, dont les fonds serviront principalement à passer d’environ 150 appareils déployés actuellement à plusieurs milliers, ainsi qu’à étendre la solution au-delà de la faune sauvage.

La concurrence existe aussi. Scarecrow, de Robin Radar, disperse les oiseaux grâce à des signaux d’alarme propres à chaque espèce et consigne leur activité. iCHASE commercialise un système qui détecte les oiseaux par vision par ordinateur et les éloigne à l’aide d’un laser mobile. Selon Nozkova, les atouts de son entreprise résident dans l’étendue du système et dans les données recueillies sur le terrain. Elle les décrit comme des « données de terrain de référence » sur les conditions dans lesquelles les élans et les grizzlis peuvent se déplacer sans danger.

Nozkova estime que l’IA physique sort des usines pour s’aventurer dans des environnements extérieurs désordonnés et foisonnant de vie. Trains, camions, drones, tracteurs, robots : les machines qui évoluent dehors devront toutes, un jour, comprendre la nature. Selon elle, « l’intelligence de la nature » constituera la prochaine couche des technologies de perception. Si la conduite autonome a beaucoup progressé dans la détection des personnes et des véhicules, l’identification de la faune sauvage et la prédiction de son comportement restent des domaines peu explorés. La technologie qui comblerait cette lacune pourrait-elle réduire les accidents sans blesser les animaux ? Le déploiement de plusieurs milliers d’appareils permettra d’apporter une réponse.