GridAI : les drones de cette start-up chinoise volent sous la canopée sans GNSS ni gros calculs

网格智算 (GridAI), une start-up chinoise fondée en 2025, a présenté sa plateforme intelligente « GridAI大脑 » (GridAI Brain). Pour la première fois, elle permet à des drones de voler de façon autonome sous la canopée sans signal GNSS, de mesurer le diamètre des troncs avec une précision millimétrique et de contourner seuls les obstacles. Le produit est déjà livré en petites séries commerciales.

Pourquoi la forêt est une « zone interdite » pour les drones

Sous la canopée, les drones perdent leur navigation : les cimes des arbres bloquent le signal GNSS, et la forte atténuation des ondes radio rend impossibles une transmission vidéo stable et le pilotage manuel en temps réel. Le SLAM classique échoue lui aussi : il ne gère pas la texture d'une scène en perpétuelle évolution, où les branches oscillent légèrement au vent. Dans le secteur, on qualifie ce type d'environnement de « totalement interdit » (拒止环境).

La demande, elle, est énorme. D'après l'Administration d'État des forêts et des prairies de Chine, le volume de bois sur pied du pays a atteint 209,88 milliards de mètres cubes en 2025, et la production de bois 140 millions de mètres cubes. Selon la FAO, l'organisation de l'ONU pour l'alimentation et l'agriculture, la récolte mondiale annuelle de bois rond avoisine 4 milliards de mètres cubes, et tout cela suppose un inventaire manuel des stocks sur les parcelles et une mesure du diamètre des troncs.

Comment GridAI se passe des données massives

GridAI bâtit sa compréhension de l'espace sur la technologie « grid-domain learning » (网格域学习). Elle s'entraîne sur quelques dizaines à quelques centaines d'exemples, là où l'apprentissage profond classique exige des dizaines ou des centaines de milliers d'images annotées. Les besoins en calcul et la consommation énergétique du matériel chutent d'autant.

Au lieu de reconnaître des formes à partir de pixels en deux dimensions, le système « grid-ifie » le monde physique sur trois niveaux :

• Grilles d'entités : les objets discrets suivis dans la scène
• Grilles d'attributs : les propriétés qui évoluent dans le temps, comme la position, la vitesse et la direction du mouvement
• Grilles relationnelles : les liens entre objets (par exemple, « un nid entre deux branches »)
• Entraînement : 30 photos de nids sur des branches ; sur un test de 58 images : 0 fausse détection, 1 omission, précision de 98,3 %
• Fondateur de la technologie : le chercheur principal 代豪 (Dai Hao), plus de 30 ans d'expérience

Comme GridAI analyse non pas des pixels mais la structure spatiale profonde et les relations entre objets, ces données ne dépendent ni de l'éclairage ni de la météo, d'où une meilleure robustesse face à l'environnement. Une fois la zone de travail délimitée, un drone équipé de GridAI n'a besoin ni de numérisation préalable ni de modélisation : il construit en temps réel un champ spatial dynamique, planifie lui-même sa trajectoire et effectue les mesures sans intervention d'un opérateur.

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Seule une solution d'embodied AI fonctionnant hors ligne directement sur l'appareil, offrant une perception spatiale de haute précision et un contrôle de suivi en temps réel, peut répondre aux besoins d'un environnement “totalement interdit” sous la canopée », affirme Qian Min, responsable marketing de GridAI.

Où ira ensuite la technologie

GridAI ne se présente pas comme un fournisseur de drones forestiers, mais comme le créateur d'un « cerveau intelligent » universel. Selon l'entreprise, la plateforme peut être intégrée à un module à puce et appliquée à des bras robotiques, des véhicules sans pilote et des robots sous-marins, pour leur donner la capacité de percevoir seuls l'espace, de prendre des décisions et d'agir.

La technologie a déjà été testée par l'Académie chinoise des forêts (中国林科院). Parmi les partenaires figurent les entreprises forestières China Forestry Chongqing et Zhejiang Feiliu. En logistique d'entrepôt, GridAI travaille avec Beijing Guangjia et Googol Technology, pour aider des bras robotiques à prélever à l'unité, emballer et trier des colis. Un partenariat stratégique distinct a été conclu avec Shenzhen Unicom.

Ce que cela signifie

GridAI propose une alternative à la logique dominante du « plus de données, plus de calcul » : la perception spatiale peut se construire sur de petits échantillons et du matériel modeste, en fonctionnant hors ligne directement sur l'appareil. Si l'approche passe à l'échelle au-delà de la forêt, l'embodied AI deviendra plus accessible dans les niches que les modèles lourds n'atteignent pas, faute de budget et d'infrastructure adaptée.

Questions fréquentes

Qu'est-ce que l'espace sous canopée et pourquoi y voler est-il difficile ?

C'est l'espace situé sous les cimes des arbres. Les cimes bloquent le signal GNSS, les ondes radio s'y atténuent fortement et les branches qui oscillent mettent en échec le SLAM classique. Les drones ordinaires n'y peuvent donc ni naviguer ni transmettre une vidéo stable.

En quoi le grid-domain learning diffère-t-il de l'apprentissage profond ?

L'apprentissage profond a besoin de dizaines ou de centaines de milliers de photos annotées et s'appuie sur des pixels en deux dimensions. GridAI s'entraîne sur 30 à 100 exemples et analyse la structure spatiale et les relations entre objets ; il résiste donc aux changements de lumière et de météo et demande moins de calcul.

Où peut-on appliquer GridAI par ailleurs ?

L'entreprise cite les bras robotiques, les véhicules sans pilote, les robots sous-marins et la logistique d'entrepôt : prélèvement à l'unité, emballage et tri de colis. La technologie est présentée comme un « cerveau intelligent » universel, destiné à différentes plateformes matérielles.