🇫🇷 Version française ci-dessous

In the United States in 2025, an estimated 107,100 new cases of primary brain and other central nervous system (CNS) tumors are expected to be diagnosed (1). In Canada, that number is about 3,300 people (2).

Behind these statistics lies a stark surgical reality: the hardest part of brain tumor surgery isn’t finding the tumor, it’s knowing where it truly ends.

Modern imaging reliably shows the core mass, but cancer rarely respects clean boundaries. The most dangerous cells can hide in tissue that looks normal under surgical lights, and sometimes even on scans. That uncertainty drives one of neuro‑oncology’s most persistent challenges: recurrence. For aggressive tumors like glioblastoma, recurrence is widely described as inevitable, often within months of first‑line treatment (3).

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The Margin Problem: What Surgeons Can’t Safely Guess

Neurosurgeons operate in a brutal trade‑off: remove more tissue and risk critical function; remove less and risk leaving cancer behind. Even with the goal of complete resection of the contrast‑enhancing tumor on MRI, evidence shows that complete removal is achieved in only a minority of cases (4)

When cancer returns, patients face heavy clinical and emotional burdens. Repeat surgery can extend survival for select glioblastoma patients, one large retrospective study reported median survival of 15.5 months with two resections vs. 6.8 months with one (5). But re‑operations carry higher complication risks; for example, complication rates in second surgeries for intracranial meningioma rose from 32.1% to 46.4%, with worsened functional status in 26.8% after the second operation vs. 5.4% after the first (6).

This is also an economic story. In Canada, the total societal cost of cancer is projected to reach $37.7 billion in 2024, including $7.5 billion in costs borne by patients and caregivers. Out‑of‑pocket and indirect costs represent roughly 20% of total cancer‑related costs (7).

So the question becomes: what if we could reduce uncertainty at the margin, without slowing surgery down or adding friction?

Reveal’s Foundation: Clinical Scale, Pathology‑Matched Data

Reveal Life Science’s claim rests on something rare in surgical AI: years of pathology‑matched data at clinical scale.

“Today, our strongest clinical foundation is scale: roughly 500 patients across multiple prospective and retrospective clinical studies, representing approximately 20,000 pathology-matched tissue samples collected over a decade. We’ve trained and validated across multiple tumors including primary brain tumor types and brain metastases,” said Reveal CEO Christian Sauvageau.

This isn’t a proof‑of‑concept dataset; it’s a clinical corpus built around the real variation surgeons encounter.

The current platform builds on more than a decade of clinical development. After early breakthroughs, the original program faced funding constraints, putting the assets at risk. Reveal Life Science subsequently consolidated and restructured this foundation into a scalable, execution-ready platform.

Sentry: Turning Light into a Decision Layer

Reveal Surgical’s answer is Sentry, a system designed for one high‑stakes moment: when the surgeon is at the boundary and needs to decide whether the tissue ahead is likely cancerous.

Sentry consists of two core components:

1. A handheld optical probe used directly on tissue during surgery.

2. A machine/console running an AI engine that returns near‑real‑time results.

At its core is Raman spectroscopy, a technique that reads how light scatters through tissue to reveal a molecular “fingerprint.” In plain terms, the probe doesn’t “see” cancer the way a camera would. Instead, it detects biochemical patterns consistent with tumor tissue. McGill’s Health e‑News described this as expanding a surgeon’s “visual landscape” by translating wavelength shifts into actionable tissue classification (8).

As Christian puts it:

“The goal isn’t to claim surgeons suddenly ‘see better.’ It’s to help them know what they’re touching, faster than pathology can respond, and in a way that fits the rhythm of the operating room.”

Built Over Time: AI Trained on Real Tissue, Not Theory

What makes Sentry compelling isn’t just the sensor; it’s the learning arc behind it. Reveal’s models were trained by pairing Raman spectra (about 1,000 data points per spectrum) with pathology‑confirmed labels - normal vs. cancerous - so the algorithm learns the mapping from signal to diagnosis. Over years of clinical research and consented tissue collection, that dataset grew to tens of thousands of samples across primary brain tumors and metastases.

Importantly, the system doesn’t force false certainty. Sentry returns “normal,” “cancer,” or “indeterminate”, with an explicit “I don’t know” mode when the molecular signal sits in a gray zone. And while “AI” often means opaque black box, Reveal emphasizes interpretability: an approach that can highlight spectral peaks and link them with molecular components, a key factor for clinical trust and regulatory review.

What the Evidence Says So Far

In a peer‑reviewed multicenter study published in Scientific Reports (Nature Portfolio), the Sentry Raman spectroscopy system was evaluated intraoperatively in 67 adult patients with results showing strong diagnostic performance across tumor types (9).

A separate 2025 paper focuses on generalizability, a crucial but often overlooked question in medical AI: how well models hold up across real clinical variability (10)?

This is the unglamorous part of AI for good, and it’s where many promising prototypes fail.

Designed for Real Surgical Workflow

The operating room doesn’t tolerate tools that add minutes, steps, or cognitive load. Reveal built Sentry for the way surgeons actually work:

• Used 50 to 100 times per operation, especially near the margin.

• Produces results in ~2–3 seconds per measurement.

That matters because the margin is not a single decision; it’s dozens of micro‑decisions. The value of Sentry is cumulative: less guesswork repeated again and again.

Beyond the Margin

After years of clinical validation, the platform is now entering an execution phase, where regulatory progress, industrial partnerships, and early deployments converge. This represents a critical moment to translate validated science into real-world clinical impact.

Reveal’s ambition isn’t just to sharpen today’s decision; it is to expand what that decision can include.

“Our next step is to go beyond detection into characterization, exploring what sits in the indeterminate zone and training the model to distinguish aggressive cancers from slow‑growing ones. And longer term, we’re extending the signal to biofluids for earlier screening and for monitoring recurrence and treatment response.”

In parallel, Reveal is advancing Clarion™, an ex-vivo application focused on biopsy adequacy. This represents a faster regulatory and clinical entry point, enabling early deployment, data generation, and integration into routine OR workflows.

AI as a New Surgical Capability

This is what medical AI looks like when it earns its place: not a retrospective dashboard, not a prediction delivered after the fact, but a real‑time clinical capability that changes what’s possible during surgery.

By learning from thousands of pathology‑confirmed tissue samples, Sentry’s models turn Raman spectra into immediate, actionable classifications, shifting the surgical margin from a visual guess into a data‑informed decision. Over the course of a single operation, that shift can happen dozens of times. Here, AI isn’t a single intervention; it’s a continuous layer of decision support, designed to match the tempo and stakes of the operating room.

In a field where recurrence and re‑operation carry immense human and system costs, improving margin confidence isn’t incremental; it’s foundational. AI doesn’t make neurosurgery easier but it can make it more precise, more consistent, and more outcome‑driven, patient by patient, millimeter by millimeter.

If you’re working on something meaningful in tech, I’d love to hear from you. Send me a message, maybe your story’s next. 💬

🇫🇷 Version française

À la marge, les neurochirurgiens ne voient rien. Alors Reveal a créé un nouveau sens.

Le système Sentry de Reveal Surgical transforme un signal moléculaire en un guidage en temps réel, aidant les chirurgiens à savoir ce que l’œil ne peut pas confirmer.

Reveal Surgical fait partie de Reveal Life Science, une plateforme plus large d’intelligence moléculaire couvrant le guidage peropératoire, la pathologie (adéquation des biopsies) et le diagnostic par biofluides.

Aux États-Unis en 2025, on estime que 107 100 nouveaux cas de tumeurs primaires du cerveau et d’autres tumeurs du système nerveux central (SNC) seront diagnostiqués (1). Au Canada, ce nombre s’élève à environ 3 300 personnes (2).

Derrière ces statistiques se cache une réalité chirurgicale brutale : la partie la plus difficile de la chirurgie des tumeurs cérébrales n’est pas de trouver la tumeur, mais de savoir où elle se termine vraiment.

L’imagerie moderne permet de visualiser de manière fiable la masse principale, mais le cancer ne respecte rarement des limites nettes. Les cellules les plus dangereuses peuvent se cacher dans des tissus qui semblent normaux à l’éclairage chirurgical, et parfois même aux examens d’imagerie. Cette incertitude alimente l’un des défis les plus persistants de la neuro-oncologie : la récidive. Pour les tumeurs agressives comme le glioblastome, la récidive est largement décrite comme inévitable, souvent dans les mois suivant le traitement de première intention (3).

Le problème de la marge : ce que les chirurgiens ne peuvent pas deviner

Les neurochirurgiens opèrent dans un compromis brutal : retirer plus de tissu et risquer d’altérer des fonctions critiques ; en retirer moins et risquer de laisser du cancer derrière. Même avec l’objectif d’une résection complète de la tumeur prenant le contraste à l’IRM, les données montrent que l’ablation complète n’est réalisée que dans une minorité de cas (4).

Lorsque le cancer récidive, les patients font face à de lourdes charges cliniques et émotionnelles. La reprise chirurgicale peut prolonger la survie chez certains patients atteints de glioblastome ; une vaste étude rétrospective a rapporté une survie médiane de 15,5 mois avec deux résections, contre 6,8 mois avec une seule (5). Mais les réopérations comportent des risques de complications plus élevés ; par exemple, les taux de complications lors des deuxièmes chirurgies pour méningiome intracrânien sont passés de 32,1% à 46,4%, avec une détérioration de l’état fonctionnel chez 26,8% des patients après la deuxième opération contre 5,4 % après la première (6).

C’est aussi une histoire économique. Au Canada, le coût sociétal total du cancer devrait atteindre 37,7 milliards de dollars en 2024, dont 7,5 milliards de dollars de coûts supportés par les patients et les aidants. Les coûts directs et indirects représentent environ 20 % du coût total du cancer (7).

Alors la question devient : et si nous pouvions réduire l’incertitude à la marge, sans ralentir la chirurgie ni ajouter de friction ?

Les fondations de Reveal : échelle clinique, données validées par la pathologie

L’affirmation de Reveal repose sur quelque chose de rare dans l’IA chirurgicale : des années de données validées par la pathologie à l’échelle clinique.

« Aujourd’hui, notre fondation clinique la plus solide est l’échelle : environ 500 patients à travers de multiples études cliniques prospectives et rétrospectives, représentant approximativement 20 000 échantillons tissulaires validés par la pathologie, collectés sur une décennie. Nous avons entraîné et validé nos modèles sur de multiples tumeurs, y compris les tumeurs cérébrales primaires et les métastases cérébrales », a déclaré Christian Sauvageau, PDG de Reveal.

Il ne s’agit pas d’un jeu de données de preuve de concept, c’est un corpus clinique construit autour de la variation réelle que rencontrent les chirurgiens.

La plateforme actuelle s’appuie sur plus d’une décennie de développement clinique. Après des avancées initiales, le programme d’origine a été confronté à des contraintes de financement, ce qui a mis les actifs en péril. Reveal Life Science a par la suite consolidé et restructuré ces fondations en une plateforme évolutive, prête à l’exécution.

Le Sentry : transformer la lumière en couche décisionnelle

La réponse de Reveal Surgical est le Sentry, un système conçu pour un moment à enjeux élevés : lorsque le chirurgien se trouve à la limite et doit décider si le tissu devant lui est probablement cancéreux.

Le Sentry se compose de deux éléments principaux :

1. Une sonde optique portative utilisée directement sur le tissu pendant la chirurgie.

2. Une console exécutant un moteur d’intelligence artificielle qui fournit des résultats en quasi-temps réel.

Au cœur du système se trouve la spectroscopie Raman, une technique qui analyse la manière dont la lumière se diffuse à travers les tissus pour révéler une « empreinte moléculaire ». En termes simples : la sonde ne « voit » pas le cancer comme une caméra le ferait. Au lieu de cela, elle détecte des signatures biochimiques spécifiques au tissu tumoral. Le portail santé de McGill a décrit cela comme un élargissement du « paysage visuel » du chirurgien, en traduisant les décalages de longueur d’onde en une classification tissulaire exploitable (8).

Comme le dit Christian :

« L’objectif n’est pas de prétendre que les chirurgiens « voient soudainement mieux ». C’est de les aider à savoir ce qu’ils touchent plus vite que la pathologie ne peut répondre, et d’une manière qui s’intègre au rythme du bloc opératoire. »

Construit dans la durée : une IA entraînée sur du tissu réel, pas sur la théorie

Ce qui rend le Sentry convaincant, ce n’est pas seulement le capteur, mais l’arc d’apprentissage qui le sous-tend. Les modèles de Reveal ont été entraînés en associant des spectres Raman (environ 1000 points de données par spectre) à des étiquettes confirmées par la pathologie — normales vs cancéreuses — afin que l’algorithme apprenne la correspondance entre le signal et le diagnostic. Au fil d’années de recherche clinique et de collecte de tissus avec consentement, ce jeu de données a atteint des dizaines de milliers d’échantillons couvrant les tumeurs cérébrales primaires et les métastases.

Fait important, le système n’impose pas une fausse certitude. Le Sentry renvoie « normal », « cancer » ou « indéterminé », avec un mode explicite « je ne sais pas » lorsque le signal moléculaire se situe dans une zone grise. Et tandis que « IA » signifie souvent une boîte noire opaque, Reveal met l’accent sur l’interprétabilité : une approche capable de mettre en évidence les pics spectraux et de les relier aux composants moléculaires, un facteur clé pour la confiance clinique et l’examen réglementaire.

Ce que disent les données probantes jusqu’à présent

Dans une étude multicentrique évaluée par les pairs, publiée dans Scientific Reports (Nature Portfolio), le système de spectroscopie Raman Sentry a été évalué en peropératoire chez 67 patients adultes, avec des résultats indiquant de bonnes performances diagnostiques entre les types de tumeurs (9).

Un article distinct de 2025 se concentre sur la généralisabilité, une question cruciale mais souvent négligée en IA médicale : dans quelle mesure les modèles résistent-ils à la variabilité clinique réelle (10)?

C’est la partie sans glamour de l’IA au service du bien commun, et c’est là que beaucoup de prototypes prometteurs échouent.

Conçu pour le flux de travail chirurgical réel

Le bloc opératoire ne tolère pas les outils qui ajoutent des minutes, des étapes ou une charge cognitive. Reveal a conçu le Sentry pour la manière dont les chirurgiens travaillent réellement :

• Utilisé 50 à 100 fois par opération, notamment près de la marge.

• Produit des résultats en 2 à 3 secondes par mesure.

C’est important parce que la marge n’est pas une décision unique; ce sont des dizaines de micro-décisions. La valeur du Sentry est cumulative : moins d’approximation, répétée encore et encore.

Au-delà de la marge

Après des années de validation clinique, la plateforme entre désormais dans une phase d’exécution, où les avancées réglementaires, les partenariats industriels et les premiers déploiements convergent. Il s’agit d’un moment charnière pour transformer une science validée en un impact clinique concret.

L’ambition de Reveal ne se limite pas à affiner la décision d’aujourd’hui ; elle vise à élargir ce que cette décision peut englober.

« Notre prochaine étape est d’aller au-delà de la détection vers la caractérisation, en explorant ce qui se trouve dans la zone indéterminée et en entraînant le modèle à distinguer les cancers agressifs des cancers à croissance lente. Et à plus long terme, nous étendons le signal aux biofluides pour un dépistage plus précoce et le suivi de la récidive et de la réponse au traitement. »

En parallèle, Reveal développe Clarion™, une application ex vivo axée sur l’adéquation des biopsies. Celle-ci représente un point d’entrée réglementaire et clinique plus rapide, permettant un déploiement précoce, la génération de données et l’intégration dans les flux de travail courants du bloc opératoire.

L’IA comme nouvelle capacité chirurgicale

Voilà à quoi ressemble l’IA médicale lorsqu’elle gagne sa place : pas un tableau de bord rétrospectif, pas une prédiction livrée après coup, mais une capacité clinique en temps réel qui change ce qui est possible pendant la chirurgie.

En apprenant à partir de milliers d’échantillons tissulaires confirmés par la pathologie, les modèles du Sentry transforment les spectres Raman en classifications immédiates et exploitables, faisant passer la marge chirurgicale d’une estimation visuelle à une décision fondée sur les données. Au cours d’une seule opération, ce basculement peut se produire des dizaines de fois. Ici, l’IA n’est pas une intervention ponctuelle : c’est une couche continue d’aide à la décision, conçue pour s’adapter au rythme et aux enjeux du bloc opératoire.

Dans un domaine où la récidive et la réopération entraînent des coûts humains et systémiques immenses, améliorer la confiance à la marge n’est pas incrémental, c’est fondamental. L’IA ne rend pas la neurochirurgie plus facile, mais elle peut la rendre plus précise, plus cohérente et davantage orientée vers les résultats, patient par patient, millimètre par millimètre.

Si vous travaillez sur un projet porteur de sens en tech, j’aimerais beaucoup en entendre parler. Écrivez-moi : votre histoire est peut-être la prochaine à être racontée. 💬

Sources:

1. https://academic.oup.com/neuro-oncology/article/27/Supplement_4/iv1/8285946?utm_source=chatgpt.com

2. https://cancer.ca/en/cancer-information/cancer-types/brain-and-spinal-cord/statistics?utm_source=chatgpt.com

3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S111003621630036X?utm_source=chatgpt.com

4. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10666813/?utm_source=chatgpt.com

5. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3700339/?utm_source=chatgpt.com

6. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8507983/?utm_source=chatgpt.com

7. https://cdn.cancer.ca/-/media/files/research/cancer-statistics/2024-statistics/2024-special-report/2024_special_rep_infographic_en.pdf?hash=8DAC46C89D27EE3782DE99E80217FE1D&rev=53138e4763a346bb865b9863465ec30b&sc_lang=en&utm_source=chatgpt.com

8. https://healthenews.mcgill.ca/made-in-quebec-illuminating-hidden-brain-cancer-cells/

9. https://www.nature.com/articles/s41598-024-62543-9?utm_source=chatgpt.com

10. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11758428/?utm_source=chatgpt.com

Every second, around 80,000 meals are thrown away worldwide, a staggering figure that puts food waste among the largest drivers of climate change. Ranked by Project Drawdown(¹) as the #1 action to limit global temperature rise, reducing food waste isn’t just a sustainability trend; it’s a climate imperative.

Enter Too Good To Go, a certified B Corp and fast-growing tech company that’s making it easier and smarter for businesses and consumers to fight food waste, one surprise meal at a time.

What started in 2015 as a grassroots idea in Denmark has now evolved into a global impact platform operating in over 21 countries. With more than 500 million meals saved to date, Too Good To Go is proving that technology and AI can turn an invisible climate issue into a collective, scalable solution.

A Climate Problem Hidden in Plain Sight

Food waste contributes to about 10% of global greenhouse gas emissions, mostly from methane released in landfills and the carbon footprint of producing, transporting, and storing food that’s never eaten. In Canada alone, 46.5% of all food is wasted annually, at a cost of $58 billion, with 42% of that waste considered avoidable.

“It’s a global issue with local consequences,” says Nicolas Dot, Public Relations Manager at Too Good To Go Canada. “And we’ve built a solution that empowers everyone, from local bakeries to students on a budget, to be part of the fight.”

Their most recognizable tool? The Too Good To Go app, a simple mobile platform that connects consumers with food retailers who have surplus food at the end of the day. These “surprise bags” are sold at at least half price, and contain unsold but perfectly good food that would otherwise go to waste.

The concept is intuitive and impactful. Since launching in Canada in 2021, Too Good To Go has helped save over 12 million surprise bags from landfills across 17,000 participating points of sale.

Behind the Bag: The AI-Powered Engine of Waste Reduction

While the application feels seamless to users, the Too Good To Go Platform is powered by a sophisticated backend that includes AI-driven discounting, inventory tracking, and dynamic pricing algorithms, all designed to reduce food waste at scale while making the process effortless for retailers.

“Retailers often don’t have time to manually optimize pricing for short-dated items,” says Dot. “That’s where our AI comes in.”

Too Good To Go’s AI-Powered Discounting module analyzes vast amounts of operational and historical data, including stock levels, seasonal trends, and past waste patterns, to determine the ideal discount for products nearing their expiry. Instead of flat markdowns or guesswork, the system applies real-time pricing logic to maximize both sell-through and margins.

The company’s broader Surplus Food Management Platform goes beyond consumer sales. It offers grocers a suite of modular tools, from expiry tracking and in-store discounting to donation routing and redistribution, all integrated within a single interface. For chains managing inventory at scale, this isn’t just a sustainability play; it’s a smart supply chain solution.

Measuring What Matters: Real Environmental Impact

One of the strengths of Too Good To Go’s model is its ability to quantify impact(²), not just in meals saved, but in tangible environmental terms.

Each “surprise bag” saved is equivalent to:

• 1 kg of food rescued from waste

• 2.7 kg of CO₂ equivalent avoided

• 810 litres of water saved

• 2.8 m² of agricultural land preserved

That means in Canada alone, the company has helped avoid over 33 million kg of CO₂ emissions since its launch, and they’re just getting started.

Human Simplicity, Tech at Scale

What makes Too Good To Go so effective is its ability to balance consumer simplicity with operational complexity. For end users, the experience is frictionless: download the app, check local offers, reserve a surprise bag, and pick it up at the designated time.

Behind the scenes, food retailers are empowered with tools that adapt to their operational realities. From setting availability and pick-up times to customizing basket types by category or price range, the platform lets them manage surplus with minimal overhead and full autonomy.

“Most of our partners are small businesses; bakers, cafés, local grocers,” says Dot. “So it’s critical that the tech works for them, not the other way around.”

Educating as They Scale

Beyond the app, Too Good To Go is investing in public awareness and behavioural change. In Canada, they’ve launched campaigns with universities and consumer researchers to debunk common misconceptions around “best before” dates, one of the leading causes of household food waste.

“The average Canadian household throws away $3,800 worth of food each year,” says Dot. “Often it’s simply because people don’t know how to interpret date labels. That’s something we can change, with the right information and a little tech support.”

What’s Next: More Intelligence, More Impact

Looking ahead, the company sees enormous potential in refining its AI tools to drive even more precise, localized interventions, particularly in the grocery sector, where waste tends to concentrate at scale.

The team is also exploring dynamic pricing models that let retailers adjust discounts based on time of day or inventory thresholds, further increasing flexibility and reducing food loss.

And while other technologies like IoT and blockchain could play a future role, Too Good To Go remains focused on practical, scalable solutions that work now.

“We’re not here to make food waste less painful,” says Dot. “We’re here to make it obsolete.”

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La tech contre le gaspillage : comment Too Good To Go utilise l’IA pour lutter contre l’une des plus grandes menaces climatiques au monde

Chaque seconde, près de 80 000 repas sont jetés dans le monde, un chiffre vertigineux qui place le gaspillage alimentaire parmi les principaux moteurs du changement climatique. Classée par Project Drawdown (¹) comme l’action n° 1 pour limiter la hausse des températures mondiales, la réduction du gaspillage alimentaire n’est pas qu’une tendance durable : c’est un impératif climatique.

C’est là qu’intervient Too Good To Go, une entreprise technologique en forte croissance, certifiée B Corp, qui rend plus facile et plus intelligent pour les entreprises, comme pour les consommateurs de lutter contre le gaspillage alimentaire, un repas surprise à la fois.

Ce qui a commencé en 2015 comme une initiative citoyenne au Danemark est devenu une plateforme mondiale à impact, présente dans plus de 21 pays. Avec plus de 500 millions de repas sauvés à ce jour, Too Good To Go démontre que la technologie et l’IA peuvent transformer un enjeu climatique invisible en une solution collective et scalable.

Un problème climatique caché au grand jour

Le gaspillage alimentaire représente environ 10 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre, principalement à cause du méthane libéré dans les sites d’enfouissement et de l’empreinte carbone liée à la production, au transport et au stockage d’aliments qui ne seront jamais consommés. Au Canada seulement, 46,5 % des aliments sont gaspillés chaque année, pour un coût de 58 milliards de dollars, dont 42 % seraient considérés comme évitables.

« C’est un problème mondial aux conséquences locales, explique Nicolas Dot, responsable des relations publiques chez Too Good To Go Canada. Et nous avons construit une solution qui donne à chacun, des boulangeries de quartier aux étudiants avec un budget serré, les moyens de participer à la lutte. »

Leur outil le plus connu ? L’application Too Good To Go, une plateforme mobile simple qui met en relation les consommateurs avec des commerçants alimentaires ayant des invendus en fin de journée. Ces « paniers-surprises » sont vendus à au moins la moitié du prix et contiennent des produits invendus, mais parfaitement consommables, qui auraient autrement été jetés.

Le concept est intuitif et efficace. Depuis son lancement au Canada en 2021, Too Good To Go a permis de sauver plus de 12 millions de paniers-surprises de l’enfouissement, grâce à 17 000 points de vente participants.

Derrière le panier : le moteur de réduction du gaspillage propulsé par l’IA

Si l’application paraît fluide côté utilisateur, la plateforme Too Good To Go repose sur un backend sophistiqué intégrant des mécanismes d’IA pour l’optimisation des remises, le suivi des stocks et des algorithmes de tarification dynamique, le tout conçu pour réduire le gaspillage à grande échelle, tout en simplifiant le processus pour les commerçants.

« Les commerçants n’ont souvent pas le temps d’optimiser manuellement les prix des produits à courte date, indique Dot. C’est là que notre IA intervient. »

Le module de remises alimenté par l’IA de Too Good To Go analyse de vastes volumes de données opérationnelles et historiques, niveaux de stock, tendances saisonnières, schémas de gaspillage passés, afin de déterminer la remise idéale pour les produits proches de leur date limite. Plutôt que des réductions uniformes ou des estimations approximatives, le système applique une logique de tarification en temps réel pour maximiser à la fois l’écoulement des produits et les marges.

La plateforme plus large de gestion des surplus alimentaires va au-delà de la vente aux consommateurs. Elle propose aux enseignes une suite d’outils modulaires, du suivi des dates à la remise en magasin, en passant par l’orientation vers le don et la redistribution, le tout intégré dans une seule interface. Pour les chaînes gérant des stocks à grande échelle, ce n’est pas seulement un levier de développement durable : c’est une solution intelligente de gestion d’approvisionnement..

Mesurer l’essentiel : un impact environnemental réel

L’un des points forts du modèle Too Good To Go est sa capacité à quantifier l’impact (²), non seulement en repas sauvés, mais aussi en effets environnementaux concrets.

Chaque « panier-surprise » sauvé équivaut à :

• 1 kg de nourriture sauvée du gaspillage

• 2,7 kg d’équivalent CO₂ évité

• 810 litres d’eau économisés

• 2,8 m² de terres agricoles préservées

Cela signifie qu’au Canada seulement, l’entreprise a contribué à éviter plus de 33 millions de kg d’émissions de CO₂ depuis son lancement, et ce n’est que le début.

Simplicité humaine, technologie à l’échelle

Ce qui rend Too Good To Go si efficace, c’est sa capacité à concilier une expérience simple pour les consommateurs et une complexité opérationnelle maîtrisée en arrière-plan. Pour l’utilisateur final, tout est sans friction : télécharger l’application, consulter les offres locales, réserver un panier surprise, puis le récupérer à l’heure prévue.

En coulisses, les commerçants disposent d’outils qui s’adaptent à leurs réalités. Qu’il s’agisse de définir les disponibilités et les créneaux de retrait ou de personnaliser des types de paniers par catégorie ou par gamme de prix, la plateforme leur permet de gérer les surplus avec peu de charge supplémentaire et une autonomie totale.

« La plupart de nos partenaires sont des petites entreprises - boulangers, cafés, épiceries locales, souligne Dot. Il est donc crucial que la technologie fonctionne pour eux, et non l’inverse. »

Sensibiliser en grandissant

Au-delà de l’application, Too Good To Go investit dans la sensibilisation et l’évolution des comportements. Au Canada, l’entreprise a lancé des campagnes avec des universités et des chercheurs en consommation pour déconstruire les idées reçues autour des dates « meilleur avant », l’une des causes majeures du gaspillage alimentaire à domicile.

« Le ménage canadien moyen jette pour 3 800 $ de nourriture chaque année, explique Dot. Souvent, c’est simplement parce que les gens ne savent pas interpréter les étiquettes de dates. Ça, on peut le changer, avec la bonne information et un peu de soutien technologique. »

Et ensuite : plus d’intelligence, plus d’impact

Pour la suite, l’entreprise voit un potentiel énorme dans l’amélioration de ses outils d’IA afin de proposer des interventions encore plus précises et locales, notamment dans le secteur de l’épicerie, où le gaspillage se concentre souvent à grande échelle.

L’équipe explore aussi des modèles de tarification dynamique permettant aux commerçants d’ajuster les remises en fonction de l’heure de la journée ou de seuils de stock, afin d’accroître la flexibilité et de réduire davantage les pertes.

Et même si d’autres technologies, comme l’IoT ou la blockchain, pourraient jouer un rôle à l’avenir, Too Good To Go reste focalisée sur des solutions pratiques et évolutives, qui fonctionnent dès maintenant.

« Nous ne sommes pas là pour rendre le gaspillage alimentaire moins douloureux, conclut Dot. Nous sommes là pour le rendre obsolète. »

Sources

1 https://drawdown.org/programs/drawdown-labs/deep-dives/food-waste

2https://cdn.sanity.io/files/nqimd3nr/production/f46ddec72cc8591c4022bf987041ae60ec2b523e.pdf?=dl

Si vous travaillez sur un projet porteur de sens en tech, j’aimerais beaucoup en entendre parler. Écrivez-moi : votre histoire est peut-être la prochaine à être racontée. 💬

When I first heard the name “Lord of the Trees,” I was intrigued, not just by its poetic ring, but by the promise of rethinking how we restore ecosystems. After speaking with Aymeric Maudous, the founder behind the venture, I came away with a strong sense that this is not just a reforestation project. It’s an entire infrastructure for ecological regeneration, powered by drones, environmental DNA, blockchain, and a deep respect for Indigenous knowledge.

The idea came to Aymeric while watching a David Attenborough documentary about the Galápagos Islands. It showed how different types of seeds colonize new land, some carried by ocean currents, some by wind, and some, quite literally, dropped by birds. That last one sparked something.

“Why not mimic nature? Why don’t we replace birds with drones?” he told me. “I’ve always loved eco-mimicry, and this just made sense.”

From that spark came a bold mission: to restore damaged ecosystems faster than we destroy them, and to do it at scale.

Reforestation in Four Stages

Lord of the Trees has developed a streamlined but deeply thoughtful process that blends high-tech tools with ecological nuance:

1. Terrain recognition: drones and satellites scan vast or hard-to-reach landscapes, creating a digital twin using LiDAR and imagery. This is particularly useful for steep or inaccessible areas.

2. Algorithmic ecosystem design: their in-house AI analyzes conditions, sunlight, soil pH, humidity, and slope to help define a biodiversity-friendly planting plan.

3. Precision planting by drone: custom-designed “seeders” attached to drones drop biodegradable seed pods from just 3–4 meters above ground. These pods contain nutrients and natural coatings that deter predators.

4. Long-term monitoring: the final phase lasts decades. Using satellite imagery, drone flyovers, and even environmental DNA (eDNA) sampling, they monitor survival rates and ecosystem health, and catch signs of illegal logging or wildfires.

“We know exactly where each seed pod is dropped. Years later, we can measure its growth and carbon sequestration,” Aymeric explained. “It’s that precise.”

Their survival rates are impressive, up to 85% in semi-arid environments and higher in tropical environments. And it’s not just trees. In marine areas, they drop mangrove propagules at low tide to rebuild coastal defences and carbon sinks.

From the Forest Floor to Blockchain

One thing that sets Lord of the Trees apart is its innovative business model. Projects generate not only carbon credits but also biodiversity, water, and social credits, all tokenized on the blockchain to ensure traceability and transparency.

This creates an innovative economic engine that also benefits local communities. Their revenue-sharing protocol ensures that Indigenous groups, forest dwellers, and landowners receive dividends throughout the project’s life.

“We’re giving small landowners and traditional custodians access to markets that were previously out of reach,” said Aymeric. “It’s not just about planting trees, it’s about sharing value.”

Their primary clients are governments, financial institutions, and publicly listed companies that need verified, credible offsets for climate disclosures, environmental reporting, and ESG compliance. And their compliance framework is rigorous: they’re a certified B Corp and a registered Public Benefit Corporation (PBC) in the U.S.

Stories from the Field

Their work is global and diverse:

• In Colombia, they’re restoring 5,000 hectares of former agricultural land into tropical rainforest.

• In Borneo, they support wildlife corridors for displaced orangutans, using biodiversity and social credits to fund rehabilitation.

• In Australia, they’re rebuilding parts of the Daintree rainforest damaged by Cyclone Jasper.

• And in Vanuatu, a blue carbon project initially focused on mangroves evolved into a hybrid project after consultation with 26 local chiefs. Their insight led to the inclusion of sea turtle biodiversity credits, a natural but previously overlooked component of the ecosystem.

Each project is designed not just for environmental gain, but also for social and cultural inclusion. Local communities are involved from day one, from seed collection to monitoring and stewardship.

Where Drone Reforestation Works Best

Lord of the Trees focuses on challenging terrains where conventional restoration methods fall short. That includes:

• Steep slopes (over 20%)

• Remote or inaccessible regions

• Sensitive ecosystems (mangroves, rainforests)

• Post-disaster zones, like cyclone-hit forests

Their drone-based approach is not only faster but also often the only viable solution for terrain where humans and machinery can’t go.

A Platform for Restoration at Scale

Currently, they’ve launched over a dozen projects with six more coming online soon. But their ambitions go far beyond that.

Lord of the Trees is building a platform that will allow small landowners to plug into ecosystem markets. AI agents will soon automate part of their project evaluation process, using an internal scorecard that weighs partner integrity, species impact, and local engagement. The result: landowners get faster approvals and lower entry costs, while enterprise buyers gain confidence through standardized, transparent verification that meets institutional due diligence requirements.

It’s all part of a bigger vision: to turn restoration into a distributed, tech-enabled system, one that matches the complexity of the problem with equally sophisticated tools.

What’s Next: Smarter, Connected Ecosystems

As they scale, Lord of the Trees is expanding beyond reforestation into a fully connected restoration system. They’re integrating IoT sensors and real-time monitoring tools to enable even more responsive ecosystem management.

Soil moisture sensors, camera traps, and environmental DNA (eDNA) sampling can now generate real-time insights into plant health, species movement, and environmental stressors. These data streams can be linked to AI logic layers that trigger alerts or automated responses.

“If soil moisture drops below a certain level, we can now trigger a signal to irrigate or notify the local team,” Aymeric explained. “It’s not just about planting anymore, it’s about helping nature adapt and thrive with us.”

It’s a vision of the future where natural and digital systems work in tandem, not to control nature, but to help it regenerate faster and more intelligently.

If you’re working on something meaningful in tech, I’d love to hear from you. Send me a message, maybe your story’s next. 💬

🇫🇷 Version française

Nature x Machine : reforester la planète grâce aux drones, à l’IA et à la sagesse autochtone

Quand j’ai entendu le nom de Lord of the Trees pour la première fois, j’ai été intriguée, non seulement par sa dimension poétique, mais aussi par la promesse de repenser la restauration des écosystèmes. Après avoir échangé avec Aymeric Maudous, le fondateur du projet, j’ai compris qu’il ne s’agissait pas simplement de reboisement, mais bien d’une infrastructure complète de régénération écologique, propulsée par des drones, l’ADN environnemental, la blockchain et un profond respect des savoirs autochtones.

L’idée est venue à Aymeric en regardant un documentaire de David Attenborough sur les îles Galápagos. Il montrait comment différentes graines colonisent de nouveaux territoires, certaines portées par les courants marins, d’autres par le vent, et d’autres encore… littéralement larguées par des oiseaux. C’est cette dernière image qui a fait tilt.

« Pourquoi ne pas imiter la nature ? Pourquoi ne pas remplacer les oiseaux par des drones ? », m’a-t-il raconté. « J’ai toujours été passionné par l’éco-mimétisme et là, tout s’est aligné. »

De cette étincelle est née une mission ambitieuse : restaurer les écosystèmes plus vite qu’ils ne sont détruits, et ce à grande échelle.

La reforestation en quatre étapes

Lord of the Trees a développé un processus rigoureux, mêlant haute technologie et connaissance fine des écosystèmes :

1. Reconnaissance du terrain : drones et satellites scannent de vastes zones difficiles d’accès pour créer un jumeau numérique à l’aide du LiDAR et de l’imagerie aérienne. Indispensable dans les régions escarpées ou isolées.

2. Design algorithmique de l’écosystème: Leur IA propriétaire analyse l’ensoleillement, le pH du sol, l’humidité et l’inclinaison du terrain afin de concevoir un plan de plantation favorable à la biodiversité.

3. Plantation de précision par drone: des “ensemenceurs” sur mesure, fixés aux drones, larguent des capsules biodégradables contenant des graines à 3 à 4 mètres du sol. Ces capsules contiennent des nutriments et des agents naturels pour repousser les prédateurs.

4. Suivi à long terme : la dernière phase dure plusieurs décennies. Grâce à l’imagerie satellite, aux survols de drones et à l’analyse de l’ADN environnemental (eDNA), ils suivent la croissance et la santé de l’écosystème et détectent la déforestation illégale ou les feux.

« Nous savons exactement où chaque capsule est tombée. Des années plus tard, on peut mesurer sa croissance et la quantité de carbone qu’elle a captée », explique Aymeric. « C’est d’une précision chirurgicale. »

Leur taux de survie est impressionnant - jusqu’à 85 % en zone semi-aride, et encore plus élevé en zone tropicale. Et ce ne sont pas que des arbres : dans les zones marines, ils plantent des propagules de palétuviers à marée basse pour reconstruire les défenses côtières et les puits de carbone.

De la forêt à la blockchain

L’un des éléments les plus différenciants de Lord of the Trees est son modèle économique innovant. Leurs projets génèrent non seulement des crédits carbone, mais aussi des crédits de biodiversité, d’eau et d’impact social, tous tokenisés sur la blockchain pour garantir la traçabilité et la transparence.

Ce mécanisme permet également de redistribuer la valeur aux communautés locales. Leur protocole de partage des revenus garantit que les groupes autochtones, les populations forestières et les petits propriétaires fonciers perçoivent des dividendes pendant toute la durée du projet.

« On ouvre l’accès aux marchés environnementaux à ceux qui en étaient exclus », explique Aymeric. « Il ne s’agit pas seulement de planter des arbres, il s’agit de partager la valeur. »

Leurs principaux clients ? Gouvernements, institutions financières et grandes entreprises cotées, à la recherche de compensations crédibles et vérifiées pour leurs obligations climatiques, leurs rapports ESG, ou leurs stratégies de développement durable. Lord of the Trees est certifiée B Corp et enregistrée en tant que Public Benefit Corporation (PBC) aux États-Unis.

Sur le terrain

Leur action est à la fois globale et contextualisée :

• En Colombie, ils restaurent 5 000 hectares d’anciennes terres agricoles dans la forêt tropicale.

• À Bornéo, ils soutiennent la création de corridors pour les orangs-outans, grâce aux crédits biodiversité et sociaux.

• En Australie, ils reconstituent des zones de la forêt de Daintree détruites par le cyclone Jasper.

• Au Vanuatu, un projet de carbone bleu centré sur les palétuviers s’est transformé, après consultation auprès de 26 chefs coutumiers, pour inclure des crédits de biodiversité liés aux tortues marines, un élément naturel jusque-là négligé.

Chaque projet est conçu pour intégrer des gains environnementaux, de l’inclusion sociale et du respect culturel. Les communautés locales sont impliquées dès le début, de la collecte des graines au suivi écologique.

Où la reforestation par drone fait la différence

Lord of the Trees se concentre sur des terrains complexes ou inaccessibles aux méthodes classiques :

• Pentes raides (+ de 20 %)

• Régions reculées

• Écosystèmes sensibles (mangroves, forêts tropicales)

• Zones sinistrées (post-cyclone, feux…)

Leur approche par drone est plus rapide et, parfois, la seule solution réaliste dans ces contextes.

Une plateforme pour restaurer à grande échelle

Lord of the Trees a déjà lancé plus d’une douzaine de projets, avec six autres en préparation. Mais l’ambition est plus vaste : construire une plateforme ouverte aux petits propriétaires fonciers, pour les connecter aux marchés environnementaux.

Des agents IA sur mesure vont bientôt automatiser une partie de l’évaluation des projets, via une grille d’analyse interne (intégrité du partenaire, impact des espèces, engagement local). Résultat : des approbations plus rapides pour les propriétaires et une confiance accrue chez les acheteurs institutionnels, grâce à une vérification standardisée et transparente.

C’est la vision : industrialiser la régénération écologique à l’échelle mondiale, avec des outils aussi complexes que le problème à résoudre.

Et après : des écosystèmes intelligents et interconnectés

En se développant, Lord of the Trees évolue vers un système complet de gestion écologique connectée. IoT, capteurs et suivi en temps réel permettent une gestion fine et réactive des écosystèmes.

Capteurs d’humidité du sol, pièges photographiques, analyses d’eDNA… toutes ces données sont reliées à des couches logiques d’IA capables de déclencher des alertes, voire des réponses automatisées.

« Si l’humidité du sol chute sous un certain seuil, on peut déclencher une alerte ou un arrosage automatique », explique Aymeric. « Ce n’est plus seulement une question de plantation, c’est accompagner la nature pour qu’elle s’adapte et prospère. »

C’est une vision du futur où nature et technologie coexistent, non pas pour dominer la nature, mais pour l’aider à se régénérer, plus vite, plus intelligemment.

Si vous travaillez sur un projet porteur de sens en tech, j’aimerais beaucoup en entendre parler. Écrivez-moi : votre histoire est peut-être la prochaine à être racontée. 💬

🇫🇷 Version française ci-dessous

In many farms, the urgency isn’t just to produce enough, nor even to produce better. The urgency is to know who will still be there producing in ten or twenty years.

With many growers nearing retirement, a hesitant next generation to take the torch, and constant economic pressure, the long-term viability of farms sometimes seems like an impossible equation. Taking over a farm is not just about inheriting a piece of land; it also means inheriting machinery, climate-related risks, debt, impossible working hours and a host of technical decisions that weigh heavily every day.

Amid this equation lies a gesture seldom noticed: sowing. A tray of lettuce, tomatoes or herbs germinating somewhere, in a nursery or at the back of a greenhouse. On the surface, just another step. In reality, a critical link that can make the difference between a smooth season and a season under stress.

It’s precisely that link that Planteva has chosen to take seriously. The company’s mission is not merely to “revolutionize agriculture,” but rather to build a large-scale propagation infrastructure, a solid foundation on which growers can rely to keep their farms alive… and inspire a new generation to step in. An ambition structured and already backed by active pilots, commercial partnerships, meaningful LOIs, and a roadmap toward nine-figure annual revenues.

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The Invisible Problem of Sowing

We talk a lot about robotics, vertical farms, and AI. We talk much less about the moment when everything begins: the tiny seedling emerging from its substrate.

Yet for a vegetable farm, a greenhouse or a vertical farm, everything starts there.

A failed sowing means:

• trays that must be redone,

• weeks of delay before harvest,

• gaps in supply for customers,

• extra hours for the team,

• a domino effect on cash flow.

In many operations, propagation is either outsourced to nurseries that may not face the same constraints or managed “as best as possible” internally, with whatever resources are on hand. It works, until it doesn’t: a heatwave, a breakdown, a labour shortage at the wrong time, and the whole season suffers.

What if, instead of expecting growers to become experts at everything, soil, climate, market, finance and sowing, we treated propagation for what it really is: a critical infrastructure to secure collectively?

Planteva: Turning Sowing into a Robust Infrastructure for Longevity

This is the space where Planteva positions itself.

Rather than selling equipment or “solutions” to install, the company operates propagation facilities and delivers ready‑to‑perform seedlings to farms, much like energy or an internet connection is delivered: as a service.

The principle is simple to describe, complex to execute well: produce seedlings that are more uniform, more vigorous, and more predictable, so that the receiving farm can focus on what it does best: grow, process, and sell.

Practically, Planteva acts on several levers:

• precise control of irrigation (bottom watering, continuous weighing of trays, recirculation of excess water);

• accurate management of climate and lighting, tuned to the plant’s stage of development;

• growth “recipes” per crop, tested and standardized, validated through collaborations with major growers.

“We use a seven-channel light spectrum that we adjust five times during growth. That’s how we bring lettuce down from 21 days to 12, with uniformity, precision, and zero waste.” Bryce Nagels , Founder and CEO of Planteva.

For producers, the impact is very concrete: more uniform plants, faster recovery after transplanting, more consistent harvests, and fewer surprises.

It is also, and above all, a form of operational insurance. When propagation is entrusted to a dedicated infrastructure, with teams specialized in that core activity, the farm becomes more understandable and more transferable: financials are more stable, yields are more predictable. All major considerations when it comes to financing a takeover or convincing a young person to commit for 10 or 20 years.

This comes along with major operational gains: more stability, less dependence on labour, reduced risk and greater capacity to pass the business on.

When Optimized Sowing Changes the Game for Water and Energy

Optimizing sowing isn’t just about ensuring harvests and revenues. It’s also a very concrete way to consume far fewer resources while producing the same, or even greater, volumes of food.

By watering each tray according to its actual needs, recovering and reusing water rather than letting it go to waste, and adjusting the climate to suit the plants rather than the entire greenhouse, water savings are spectacular. Field trials have shown reductions of up to 95% compared with traditional nursery practices.

The effect is even more striking at scale. If an approach like Planteva’s were applied broadly to field-grown crops that rely on transplanting, the savings could amount to the equivalent of 50,000 Olympic swimming pools’ worth of water across Quebec.

“If Québec adopted our method across all field-grown transplants, we’d save the equivalent of 50,000 Olympic pools of water. And that’s just from improving one step: sowing.”

And it’s not only about water. Stronger, more uniform seedlings mean less time spent in greenhouse or artificial light to reach the desired size: a lettuce sowing that used to take 19–21 days now reaches readiness in 12–14 days with Planteva, by changing the light spectrum five times, a 30–50% time gain. That means less heating and lighting per unit produced, and reduced pressure on energy infrastructure.

In other words, each optimized sowing is a small act of resource sobriety: less water, less energy, less space, ultimately leading to greater economic stability.

Planteva: The Engine of an Integrated Agritech System

Planteva doesn’t build its model alone. There’s a recurring metaphor within the team: a skating rink. But it’s not only about providing the ice. Planteva orchestrates the entire game: an integrative platform enabling partners to deploy, validate, and grow together.

“Someone once told me: you’re not the star player, you’re the ice. That’s exactly it. We build the platform, so other AgTech players can perform, integrate, and scale with us.”

On this agritech rink stand:

• horticultural lighting specialists, able to fine-tune the light spectrum for each seedling stage;

• climate experts for greenhouse or controlled‑environment agriculture;

• substrate producers developing sustainable alternatives;

• sensor and optimization firms refining growth recipes.

All share the conviction that the right agricultural technology is one that increases yields, reduces inputs, and eases human workload.

For growers, it transforms the very nature of the profession: instead of juggling disparate solutions, they rely on a coherent system designed to work together.

From Québec to the World: A Scalable Approach for More Resilient Farms

This ecosystem model is not just a lab experiment. Planteva’s sites are both production units and real-world validation centers on actual crops.

And expansion is well underway: a signed MoU in Manitoba, concrete projects in California, active pilots in Québec, and a multi-site pipeline in progress. We are not talking about exploration, but about structured deployment.

Planteva exports not just a technical model, but a complete “stack”:

• proven propagation methods,

• a well-honed partner network,

• a business model focused on grower performance and resource reduction,

• and a clear vision: enabling farms to endure in challenging economic and climatic environments.

For ecosystem companies, it opens the door to new markets. For local growers, it offers the opportunity to benefit from a refined system designed to reduce risk and consumption from the sowing stage onward.

Sow Sustainability, Harvest the Future

Planteva’s story isn’t about disruption, it’s about sustainability.

Sustainability for growers: planning with confidence, stabilizing income, investing in their team, preparing for succession. Sustainability for the next generation: relying on specialized partners, optimizing resources, aligning economic and environmental performance. And sustainability for shared resources: each optimized tray is a micro‑decision toward more prudent agriculture — without asking producers to shoulder the burden alone.

The agricultural crisis won’t be solved with a single lever. But Planteva’s example demonstrates that targeting the right link, here, the sowing, can trigger a virtuous cycle: more economic stability, less pressure on water and energy, and a profession that becomes a bit more attractive again.

And you, in your industry, what’s the overlooked leverage point? That small, foundational act that, if reimagined, could reshape the whole system?

Image generated with Gemini Nano Banana Pro

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Quand la technologie fait germer la durabilité

Planteva farms Inc. transforme les semis en infrastructure intelligente : moins d’eau, moins d’énergie, plus de stabilité pour les fermes d’aujourd’hui et de demain.

Dans de nombreuses fermes, l’urgence n’est plus seulement de produire suffisamment, ni même de produire mieux. L’urgence, c’est de savoir qui sera encore là pour produire dans dix ou vingt ans.

Entre des producteurs qui approchent de la retraite, une relève qui hésite à reprendre le flambeau et une pression économique constante, la pérennité des fermes ressemble parfois à une équation impossible. Reprendre une ferme, ce n’est pas seulement reprendre une terre : c’est aussi reprendre des machines, des risques climatiques, des dettes, des horaires impossibles et une série de décisions techniques qui pèsent lourd au quotidien.

Au milieu de cette équation, il y a un geste qu’on remarque peu : le semis. Un plateau de laitues, de tomates ou de fines herbes qui germent quelque part, dans une pépinière ou au fond d’une serre. En apparence, une étape parmi d’autres. En réalité, un maillon critique qui peut faire la différence entre une saison fluide et une saison sous tension.

C’est précisément ce maillon que Planteva a choisi de prendre au sérieux. L’entreprise ne se donne pas seulement pour mission de “révolutionner l’agriculture”, mais plutôt de bâtir une infrastructure de propagation à grande échelle, une fondation fiable, sur laquelle les producteurs peuvent s’appuyer pour faire durer leurs fermes… et donner envie à une nouvelle génération de prendre la relève. Une ambition structurée, déjà soutenue par des pilotes actifs, des partenariats commerciaux, des LOIs significatifs et une feuille de route vers des revenus annuels à neuf chiffres.

Le problème invisible du semis

On parle beaucoup de robotique, de fermes verticales et d’IA. On parle moins du moment où tout commence : la petite plantule qui émerge de son substrat.

Or, pour une ferme maraîchère, une serre ou une ferme verticale, tout part de là.

Un semis raté, c’est :

• des plateaux à refaire,

• des semaines de retard sur la récolte,

• des trous dans l’offre aux clients,

• des heures supplémentaires pour l’équipe,

• un effet domino sur la trésorerie.

Dans de nombreuses exploitations, la propagation est soit externalisée à des pépinières qui n’ont pas toujours les mêmes contraintes, soit gérée “comme on peut” en interne, avec les moyens du bord. Ça fonctionne, jusqu’au moment où ça ne fonctionne plus : une canicule, une panne, un manque de main-d’œuvre au mauvais moment, et toute la saison s’en ressent.

Et si, plutôt que de demander aux producteurs d’être experts en tout - sol, climat, marché, finances et semis - on traitait la propagation comme ce qu’elle est réellement : une infrastructure critique à sécuriser collectivement ?

Planteva : transformer le semis en infrastructure de pérennité

C’est là que se positionne Planteva.

Plutôt que de vendre des équipements ou des “solutions” à installer, l’entreprise opère des sites de propagation et livre aux fermes des semis prêts à performer, un peu comme on livrerait de l’énergie ou une connexion internet : sous forme de service.

Le principe est simple à résumer, complexe à bien exécuter : produire des plantules plus homogènes, plus vigoureuses et plus prévisibles, pour que la ferme qui les reçoit puisse se concentrer sur ce qu’elle fait le mieux : produire, transformer, vendre.

Concrètement, Planteva joue sur plusieurs leviers :

• un contrôle fin de l’irrigation (arrosage par le bas, plateaux pesés en continu, recirculation de l’eau excédentaire) ;

• une gestion précise du climat et de l’éclairage, adaptée au stade de développement du plant ;

• des “recettes” de croissance par culture, testées et standardisées, validées lors de collaborations avec des producteurs majeurs.

« Nous utilisons un spectre lumineux à sept canaux, que nous ajustons cinq fois pendant la croissance. C’est ainsi que nous passons de 21 à 12 jours pour la laitue, avec uniformité, précision et zéro gaspillage. » Bryce Nagels , Fondateur et CEO de Planteva.

Pour les producteurs, l’impact est très concret : des plants plus réguliers, des reprises plus rapides après la transplantation, des récoltes plus homogènes et moins de surprises.

C’est aussi, et surtout, une forme d’assurance opérationnelle. Quand la propagation est confiée à une infrastructure dédiée, avec des équipes dont c’est le cœur de métier, la ferme devient plus lisible et plus transférable : les chiffres sont plus stables, les rendements plus prévisibles. Autant d’éléments qui comptent lorsqu’il s’agit de financer une reprise ou de convaincre un·e jeune de s’engager pour 10 ou 20 ans.

À cela s’ajoutent des gains opérationnels majeurs : plus de stabilité, moins de dépendance à la main-d’œuvre, une réduction du risque et une meilleure capacité à transmettre l’entreprise.

Quand un semis optimisé change la donne sur l’eau et l’énergie

Optimiser le semis, ce n’est pas seulement assurer des récoltes et des revenus. C’est aussi une façon très concrète de consommer beaucoup moins de ressources pour produire la même quantité de nourriture, voire davantage.

En arrosant chaque plateau selon ses besoins réels, en récupérant et en réutilisant l’eau plutôt que de la laisser se perdre, et en ajustant le climat aux plants plutôt qu’à toute la serre, on arrive à des économies d’eau spectaculaires. Ces résultats sont issus d’essais concrets sur le terrain : dans certains cas, les réductions atteignent jusqu’à 95 % par rapport aux pratiques de pépinière traditionnelles.

L’effet devient encore plus frappant à grande échelle. Si l’approche de Planteva était appliquée aux cultures en champ passant par un transplant, on économiserait l’équivalent de 50,000 piscines olympiques d’eau à l’échelle du Québec.

« Si le Québec adoptait notre méthode pour tous les transplants cultivés en champ, on économiserait l’équivalent de 50 000 piscines olympiques d’eau. Et tout ça, simplement en améliorant une étape : le semis. »

Et ce n’est pas qu’une histoire d’eau.

Des plants plus vigoureux et plus homogènes, c’est moins de temps en serre ou sous lumière artificielle pour atteindre la taille souhaitée : un semis de laitue qui prenait 19 à 21 jours se fait en 12 à 14 jours avec Planteva, en changeant le spectre lumineux 5 fois ; soit un gain de temps de 30 à 50%, nécessitant moins de chauffage et d’éclairage pour la même quantité produite, tout en appliquant moins de pression sur les infrastructures énergétiques.

Autrement dit, chaque semis optimisé est un petit morceau de sobriété : moins d’eau, moins d’énergie, moins d’espace mobilisé, pour, au final, plus de stabilité économique.

Planteva, moteur d’un système agritech intégré

Planteva ne construit pas son modèle seule. Une image revient souvent dans son équipe : celle de la patinoire. Mais il ne s’agit pas seulement de fournir la glace. Planteva orchestre l’ensemble du jeu : une plateforme intégratrice qui permet aux partenaires de se déployer, de se valider et de croître ensemble.

« Quelqu’un m’a déjà dit : “Tu n’es pas le joueur vedette, tu es la glace.” C’est exactement ça. On construit la plateforme pour que les autres acteurs de l’agritech puissent performer, s’intégrer et grandir avec nous. »

Sur cette patinoire agritech se retrouvent :

• des spécialistes de l’éclairage horticole, capables d’ajuster le spectre lumineux à chaque stade de la plantule ;

• des experts du climat en serre ou en environnement contrôlé ;

• des acteurs du substrat qui développent des alternatives durables ;

• des entreprises de capteurs et d’optimisation qui affinent les recettes de croissance.

Tous partagent la conviction que la bonne technologie agricole est celle qui augmente les rendements, réduit les intrants, et allège la charge humaine.

Pour les producteurs, cela change la nature même du métier : au lieu de jongler avec des solutions disparates, ils s’appuient sur un tout cohérent, qui fonctionne comme un système.

Du Québec à l’international : une approche reproductible pour des fermes plus résilientes

Ce modèle d’écosystème n’est pas seulement un laboratoire. Les sites de Planteva sont à la fois des unités de production et des lieux de validation sur cultures réelles.

Et l’expansion est déjà bien engagée : MoU signé au Manitoba, projets concrets en Californie, pilotes actifs au Québec et un pipeline multi-sites en cours. On ne parle pas d’exploration, mais d’un déploiement structuré.

Planteva n’exporte pas qu’un modèle technique, mais un “stack” complet :

• des méthodes de propagation éprouvées,

• un réseau de partenaires rôdé,

• un modèle d’affaires centré sur la performance des producteurs et la réduction des ressources,

• et une vision claire : faire durer les fermes dans des environnements économiques et climatiques exigeants.

Pour les entreprises de l’écosystème, c’est une voie d’accès à de nouveaux marchés. Pour les producteurs locaux, c’est l’occasion de bénéficier d’un système déjà rôdé, conçu pour réduire les risques et les consommations dès le stade du semis.

Semer la durabilité, récolter l’avenir

L’histoire de Planteva est avant tout une histoire de durabilité.

Durabilité pour les producteurs : planifier avec confiance, stabiliser les revenus, investir dans leur équipe, préparer la transmission.

Durabilité pour la relève : s’appuyer sur des partenaires spécialisés, optimiser les ressources, aligner performance économique et environnementale.

Durabilité, enfin, pour les ressources communes : chaque plateau optimisé est une micro-décision vers une agriculture sobre, sans demander aux producteurs d’en porter seuls le coût.

On ne résoudra pas la crise agricole avec un seul levier. Mais l’exemple de Planteva montre que cibler le bon maillon, ici, le semis, peut enclencher un cercle vertueux: plus de stabilité économique, moins de pression sur l’eau et l’énergie, et un métier qui redevient un peu plus attirant.

Et vous, dans votre secteur, quel est ce levier invisible ? Ce geste fondateur, souvent négligé, qui pourrait transformer tout un système si on décidait de le repenser ?

Si vous travaillez sur un projet porteur de sens en tech, j’aimerais beaucoup en entendre parler. Écrivez-moi, votre histoire est peut-être la prochaine à être racontée. 💬

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A New Way to Listen to the Human Body

What if the body is already giving us all the signals we need to prevent illness, adjust treatment, or anticipate clinical decline - if only we knew how to listen and understand them?

That’s the promise of HOP TECH. This Quebec-based company is developing an AI platform that can transform dynamic neurophysiological signals generated by responses to exertion, stress, or cognitive tasks into predictive digital biomarkers. Unlike static, point-in-time measurements, HOP Tech focuses on how the body reacts and adapts to stimuli, similar to a VO₂ Max test. By analyzing real-time responses, the AI can generate a personalized adaptation profile that reveals an individual’s overall physical and mental health status.

“We believe that the body’s neurophysiological and acoustic signals already contain the intelligence needed to prevent, diagnose, and treat better. Our role is to build tools that make that intelligence accessible, fast, and clinically useful.” Marc-Antoine Pelletier, CEO

By cross-analyzing multiple sensors (heart rate, temperature, activity, sweat, voice, etc.), the platform can anticipate disease progression, evaluate treatment effects, or detect imbalances even before symptoms appear. The goal: to provide researchers and clinicians with faster, more sensitive tools that accurately reflect the real-life experiences of patients.

For a Faster, More Representative Medicine

Today’s medical system relies on static data points, such as blood tests, imaging, and standardized exams, which offer a snapshot in time, often disconnected from a patient’s changing condition. The result: delayed diagnoses, reactive monitoring, and critical time lost.

Take Type 2 diabetes: lab results can take days, and treatment adjustments may require another appointment, sometimes months later. Meanwhile, the patient’s condition evolves, but the system remains out of sync.

There’s also a broader issue: structural bias in medical research. Study cohorts are often skewed or underrepresented by age, sex, or ethnicity, which limits the accuracy and applicability of medical innovations.

Homeodynamic Biomarkers: HOP Tech’s Core Technology

Unlike others in the space, HOP Tech is not defined by its sensors. Its strategic asset lies in unique IP: dynamic digital biomarkers, called homeodynamics, derived from how the body responds to real-world stimuli such as walking, stress, posture shifts, or cognitive effort.

These data are collected and analyzed via proprietary software. HOP Tech’s ecosystem includes three integrated components:

• A HOP Watch, a smart device designed specifically for clinical trials to collect neurophysiological and bioacoustic signals;

• A mobile app for patient engagement and monitoring;

• A secure AI analytics platform built to meet regulatory standards and scale with clinical use cases.

Using non-invasive sensors, the system captures hundreds of physiological variables (heart rate, sweating, movement, temperature, stress response, etc.). Each standardized test (rest, posture change, 6-minute walk…) can generate over 800 unique variables, which are merged and processed through a range of AI models.

These include classic decision trees and advanced deep learning models such as transformers, the same sequential processing technology used by ChatGPT. This algorithmic diversity ensures both clinical adaptability and interpretability.

“HOP Tech isn’t a smartwatch company. We offer a complete AI-driven solution for the creation of digital biomarkers, from discovery to market launch.” Simon Corcos, CTO.

Already tested in clinical trials for diabetes, heart failure, autism, respiratory conditions, and cardio-oncology, these biomarkers enable a more dynamic, personalized, and responsive approach to care.

Toward Accessible, Rapid, Personalized Medicine

HOP Tech’s innovation isn’t just in analytical precision, it’s in the medical time it saves and the quality of decisions it supports. Where traditional testing might take days or weeks, HOP Tech’s platform delivers a complete, actionable physiological profile in minutes.

By analyzing hundreds of sensor-derived variables, the system produces interpretable clinical scores, including risk assessment, therapy monitoring, early imbalance detection, and complication prediction. These dynamic, continuous insights are far more reflective of a patient’s real health than one-off clinical tests.

Example: In a diabetes clinical study, a simple 6-minute walk test enabled the estimation of blood glucose within ~10% of lab-measured HbA1c, valuable for real-time treatment adjustments starting from the very first visit.

This reduces clinic visits, improves treatment adherence, and eases strain on the healthcare system. In the long term, HOP Tech aims to adapt its technology for low-resource settings, an ambition that remains in development.

Building Ethically-Centred AI

HOP Tech places ethics, equity, and transparency at the heart of its technology. All algorithms are systematically audited to detect potential biases related to age, sex, or ethnicity. This “fair-by-design” approach ensures trustworthy and inclusive outcomes.

“HOP Tech doesn’t build technology for technology’s sake. We’re developing medical AI that serves a more human, more equitable, and more responsive healthcare, where every minute saved can change a care trajectory.” Marc-Antoine Pelletier, CEO.

The platform also utilizes federated learning, where patient data is never centralized. Only AI models are sent and trained locally, then updated securely. This protects privacy while enabling cross-institutional and even international collaboration.

Built for Research, and Beyond

HOP Tech’s foundation is in bespoke research partnerships with hospitals, biobanks, and pharma companies, efforts that have strengthened and validated its platform. Each project generates new biomarkers, expanding IP and technical capabilities.

The long-term vision is to establish dynamic biomarkers as clinical standards, integrated into hospital and regulatory practices, capable of tracking multiple conditions and supporting proactive, personalized medicine. The platform’s flexibility also supports custom study design with high levels of rigor and personalization.

A New Era of Inclusive, Responsible, and Sustainable Healthcare

HOP Tech’s impact goes beyond technology. The team is involved in initiatives aimed at reducing healthcare access inequality and enhancing diversity in clinical research. Projects are underway with Indigenous communities, tailored to their specific needs and respecting their autonomy. Cohort diversity is a core criterion in every study, ensuring the tools developed are broadly relevant.

And by enabling faster diagnosis with fewer in-person visits, HOP Tech’s tech also helps reduce healthcare’s carbon footprint.

AI in Service of Life

HOP Tech isn’t trying to replace doctors or turn medicine into science fiction. It’s doing something else entirely: putting artificial intelligence at the service of life, decoding the body’s physiological signals to heal faster, more fairly, and more intelligently.

HOP Tech represents the best of what AI can bring to medicine: technology grounded in science, guided by ethics, and driven by a deeply human vision. It doesn’t replace care; it amplifies it, for smarter, fairer, and more sustainable health.

If you’re working on something meaningful in tech, I’d love to hear from you. Send me a message, maybe your story is next. 💬

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🇫🇷 Version française

Décoder le langage du corps en mouvement

HOP Tech : L’IA au service d’une médecine plus rapide, plus équitable et plus intelligente

Une nouvelle façon d’écouter le corps humain

Et si le corps nous transmettait déjà tous les signaux dont nous avons besoin pour prévenir la maladie, adapter un traitement ou anticiper une dégradation clinique, à condition de savoir les écouter et les comprendre ?

C’est la promesse de HOP Tech. Cette entreprise québécoise développe une plateforme d’intelligence artificielle capable de transformer des signaux neurophysiologiques dynamiques, issus de réactions à un effort, à un stress ou à une tâche cognitive, en biomarqueurs numériques prédictifs. Contrairement aux mesures ponctuelles, HOP Tech s’intéresse à la manière dont le corps réagit et s’adapte à un stimulus; un peu comme dans un test de VO₂ Max : en observant cette réponse en temps réel, l’IA peut générer un profil d’adaptation personnalisé, révélateur de l’état de santé global (physique et mentale).

“Nous croyons que les signaux neurophysiologiques et acoustiques du corps contiennent déjà l’intelligence nécessaire pour mieux prévenir, diagnostiquer et traiter. Notre rôle, c’est de créer les outils qui rendent cette intelligence accessible, rapide et utile en condition clinique.” Marc-Antoine Pelletier, CEO.

Grâce à une analyse croisée de plusieurs capteurs (fréquence cardiaque, température, activité, sudation, voix…), la plateforme permet d’anticiper la progression d’une maladie, d’évaluer l’effet d’un traitement ou de détecter des déséquilibres avant même l’apparition de symptômes. L’objectif : offrir aux chercheurs et cliniciens des outils de dépistage et de suivi plus rapides, plus sensibles et plus proches de la réalité vécue par les patients.

Pour une médecine plus rapide et plus représentative

Le système médical actuel repose sur des mesures ponctuelles : prises de sang, imagerie, tests standardisés. Ces données statiques offrent une image à l’instant T, souvent décorrélée de la réalité évolutive du patient. Résultat : des diagnostics retardés, des suivis peu réactifs et une perte de temps médical critique.

Prenons l’exemple du diabète de type2. Il n’est pas rare que les résultats de laboratoire prennent plusieurs jours, et qu’un nouveau rendez-vous soit nécessaire pour adapter le traitement… parfois quatre à six mois plus tard. Pendant ce temps, la condition du patient évolue. Le système, lui, reste en décalage.

À cela s’ajoute un autre enjeu majeur : les biais structurels de la recherche médicale. Les cohortes d’étude sont souvent déséquilibrées, sous-représentées selon l’âge, le sexe ou l’origine ethnique, ce qui limite la portée et la justesse des innovations thérapeutiques.

Les biomarqueurs homéodynamiques : le cœur technologique de HOP Tech

Contrairement à d’autres acteurs du domaine, HOP Tech ne se définit pas par ses capteurs. Ce qui constitue son actif stratégique, c’est une propriété intellectuelle unique : des biomarqueurs numériques dits homéodynamiques, c’est-à-dire dérivés de la réponse du corps à des stimulations réelles: marche, stress, variations posturales, effort cognitif, etc.

Ces données sont collectées et analysées par une plateforme logicielle propriétaire. Concrètement, l’écosystème de HOP Tech repose sur trois éléments intégrés :

• une HOP Watch, montre intelligente conçue spécifiquement pour les essais cliniques pour la collecte des signaux neurophysiologiques et bioacoustiques,

• une application mobile, qui accompagne le suivi du patient,

• et une plateforme d’analyse IA sécurisée, conforme aux normes réglementaires, et conçue pour évoluer avec les cas d’usage.

À partir de plusieurs centaines de variables physiologiques extraites par des capteurs non invasifs — fréquence cardiaque, sudation, activité motrice, température corporelle, réponse au stress, etc. —, la plateforme HOP Tech exploite une vaste bibliothèque d’analyse spécifiquement développée pour ses cas d’usage cliniques. Chaque tâche standardisée (repos, test orthostatique, marche de 6 minutes…) génère plus de 800 variables uniques, qui sont ensuite fusionnées et traitées par une gamme d’algorithmes d’intelligence artificielle.

Ces modèles vont des arbres de décision classiques aux architectures de deep learning avancées, comme les transformers, les mêmes technologies de traitement séquentiel que celles utilisées par ChatGPT. Cette diversité algorithmique permet d’adapter le niveau de complexité au contexte clinique, tout en préservant une exigence d’interprétabilité.

“HOP Tech n’est pas une compagnie qui vend des montres intelligentes, nous offront une solution complète de création de biomarqueurs digitaux à base d’IA, de la découverte à la mise en marché.” Simon Corcos, CTO

Déjà testés dans des projets cliniques en diabète, insuffisance cardiaque, autisme, maladies respiratoires et cardio-oncologie, ces biomarqueurs ouvrent la voie à une médecine plus dynamique, personnalisée et réactive.

Vers une médecine accessible, rapide et personnalisée

L’innovation de HOP Tech ne se mesure pas seulement à la précision de ses analyses, mais aussi au temps médical qu’elle permet de gagner et à la qualité des décisions qu’elle facilite. Là où une batterie de tests classiques peut nécessiter plusieurs jours, voire des semaines, la plateforme génère en quelques minutes un profil physiologique complet et exploitable.

Grâce à l’analyse de centaines de variables issues de capteurs, elle produit des scores cliniques interprétables : évaluation du risque, suivi thérapeutique, détection précoce de déséquilibres, prédiction de complications… Ces indicateurs offrent une vue dynamique et continue de l’état de santé, bien plus représentative que les mesures ponctuelles habituellement utilisées en clinique.

Exemple : dans une étude clinique sur le diabète, un test simple de six minutes (le Six Minute Walk Test) a permis d’estimer la glycémie d’un patient avec un écart de précision d’environ 10 % par rapport à l’HbA1c sanguin mesuré en laboratoire. Un outil précieux pour ajuster un traitement en temps réel, dès la visite initiale.

Cette approche réduit les allers-retours cliniques, facilite l’adhésion thérapeutique et contribue à désengorger le système de santé. À terme, HOP Tech espère pouvoir adapter sa technologie à des contextes à faibles ressources, même si cette ambition demeure prospective pour l’instant.

Construire une IA avec l’éthique en ligne de code

HOP Tech place l’éthique, l’équité et la transparence au cœur de sa démarche technologique. Tous ses algorithmes sont systématiquement audités afin de détecter d’éventuels biais liés à l’âge, au sexe ou à l’ethnicité. Cette approche “fair-by-design” garantit la fiabilité et l’inclusion des résultats.

“HOP Tech ne fait pas de la technologie pour la technologie. Nous développons une IA médicale au service d’une médecine plus humaine, plus équitable et plus réactive, là où chaque minute gagnée peut changer une trajectoire de soin.” Marc-Antoine Pelletier, CEO.

La plateforme recourt également au “federated learning” : les données des patients ne sont jamais centralisées. Seuls les modèles d’IA sont envoyés localement, formés, puis mis à jour de manière sécurisée. Une manière de renforcer la confidentialité, tout en facilitant la collaboration interinstitutionnelle, y compris à l’échelle internationale.

Une plateforme pensée pour la recherche, et au-delà

HOP Tech s’est d’abord développée grâce à des collaborations de recherche sur mesure avec des hôpitaux, des biobanques et des compagnies pharmaceutiques, ce qui a permis de renforcer et de valider sa plateforme. Chaque projet permet de générer de nouveaux biomarqueurs, enrichissant la propriété intellectuelle et les capacités de la plateforme.

L’ambition à long terme est de faire de ses biomarqueurs dynamiques des standards cliniques reconnus, intégrés aux pratiques hospitalières et réglementaires, capables de suivre plusieurs pathologies simultanément et de soutenir une médecine plus personnalisée et proactive. La flexibilité de la plateforme permet également d’adapter les outils à des études spécifiques, tout en préservant un haut niveau de contrôle, de rigueur et de personnalisation.

Une nouvelle ère pour la santé : inclusive, responsable, durable

L’impact de HOP Tech va au-delà de l’innovation technologique. L’équipe s’engage activement dans des projets visant à réduire les inégalités d’accès aux soins et à améliorer la représentativité dans la recherche clinique.Des projets sont en vue avec des communautés autochtones, intégrant leurs besoins spécifiques tout en respectant leur autonomie. La diversité des cohortes constitue un critère essentiel dans chaque étude, garantissant que les outils développés sont véritablement utiles à tous.

Enfin, en permettant des diagnostics plus rapides et moins de déplacements inutiles, la technologie de HOP Tech contribue également à réduire l’empreinte carbone de la santé.

Une intelligence artificielle au service du vivant

HOP Tech n’essaie pas de remplacer les médecins, ni de transformer la santé en science-fiction. Elle propose autre chose : une intelligence artificielle au service du vivant, capable de décoder les signaux physiologiques du corps pour mieux soigner, plus vite, et de manière plus juste.

HOP Tech incarne ce que l’IA peut apporter de meilleur à la médecine : une technologie fondée sur la science, guidée par l’éthique, et portée par une vision profondément humaine. Une IA qui ne remplace pas le soin, mais l’amplifie, pour une santé plus juste, plus intelligente et durable.

Si vous travaillez sur un projet porteur de sens en tech, j’aimerais beaucoup en entendre parler. Écrivez-moi, votre histoire est peut-être la prochaine à être racontée. 💬

Images courtesy of Morse Micro

🇫🇷 Version française ci-dessous

In a world saturated with technology, some innovations stand out not for what they enable online, but for what they make possible offline. That’s the case with Morse Micro, an Australian company redefining the boundaries of connectivity and supporting biodiversity conservation at scale.

The Desert, Rewired

In the heart of the Australian outback, the Wild Deserts project aims to restore a large area of arid land by reintroducing locally extinct species and rebuilding a balanced ecosystem. But monitoring such a vast, remote area, with no traditional telecommunications infrastructure, is no small feat.

That’s where Morse Micro comes in. The Sydney-based semiconductor company has developed a wireless communication technology based on the Wi-Fi HaLow standard (IEEE 802.11ah), designed specifically for long-range, low-power IoT. Unlike traditional Wi-Fi, which struggles beyond a few dozen meters, HaLow can transmit data over hundreds of meters, or even beyond a kilometer in ideal conditions like the desert.

Spanning over 400 square kilometers in one of the most remote parts of New South Wales, Wild Deserts is one of Australia’s most ambitious rewilding projects. After constructing feral-proof fencing and eradicating invasive predators like rabbits, foxes, and feral cats, scientists from University of New South Wales (UNSW) and their partners have begun reintroducing seven native mammal species, including the bilby, mulgara, and the burrowing bettong, a nocturnal marsupial known to shift up to three tonnes of soil per year, helping to regenerate the land.

The project also includes a 100 km² “training zone” where animals adapt to wild conditions and learn predator avoidance before full release. In this context, the ability to deploy long-range, low-power cameras and sensors, without cell towers or cables, offers a game-changing way to monitor rewilding success in real time, while minimizing human disturbance in these fragile habitats.

A Quiet but Critical Building Block

Wi-Fi HaLow is part of a new generation of IoT infrastructure that enables higher data throughput, edge computing, and real-time intelligence. Compared to older protocols like LoRa or Zigbee, Wi-Fi HaLow offers:

• Connectivity for hundreds of devices on a single access point

• Up to 1000× more data than LPWAN solutions

• Strong performance in harsh or obstructed environments (walls, basements, rural zones)

• Interoperability with existing Wi-Fi standards and WPA3-level security

This makes it a versatile solution for everything from climate conservation to smart buildings and next-gen energy networks.

Seeing Further: The Power of Smart Video

One of Morse Micro’s first large-scale commercial use cases is video security. Most Wi-Fi-connected home cameras today are limited to indoor or nearby outdoor use. To monitor a gate, driveway, or property edge, you’re often forced to run expensive cables or rely on cellular connections.

Wi-Fi HaLow changes that. A single access point can cover an entire property, up to a kilometer in radius. Combined with edge AI, these cameras can intelligently distinguish between people, animals, or irrelevant movement, enabling faster, smarter alerts and decisions.

In the Wild Deserts project, this same capability powers advanced wildlife monitoring: identifying species, tracking intrusions, and observing ecosystem health over vast distances, all without laying infrastructure or paying for cellular data.

“We’re not just building chips. We’re enabling new ways to help, protect ecosystems, manage energy better, and respond to what the world really needs. That’s where tech for good becomes real,” says Andy McFarlane, VP of Marketing.

Smarter Grids, Better Resilience

Another domain undergoing massive change is energy infrastructure. Smart meters have been around for a while. Still, the rise of electric vehicles, home batteries, and rooftop solar has shifted the paradigm: energy production is increasingly decentralized, and the edge of the grid needs to be smarter than ever.

In Australia, the AEMC (Australian Energy Market Commission) is proposing that, from 2028, all new smart meters should be able to transmit data with a latency of no more than 5 seconds. This kind of real-time visibility is essential for balancing supply and demand, especially during heatwaves when air conditioning strains the grid.

Wi-Fi HaLow is a natural fit:

• High-volume data transmission

• No recurring connectivity fees

• Strong signal penetration in complex or buried environments (basements, utility rooms)

By adding intelligence at the edge, Morse Micro is helping utilities move toward smoother, more resilient energy distribution, something every country will need as consumption patterns evolve.

A Platform for Good, Open to All

For Morse Micro, impact also means accessibility. The company offers developer kits through platforms like Mouser, inviting researchers, NGOs, and innovators to explore new ways to use HaLow in the field.

“We want to empower ideas we could never have imagined, whether from conservation scientists or curious engineers in remote areas,” says Andy McFarlane, VP of Marketing.

What’s Next?

While IoT has long promised transformation, large-scale adoption has often fallen short. Wi-Fi HaLow may be the missing ingredient. A connectivity solution that doesn’t just connect, but enables action where it matters most.

Whether you’re tackling challenges in conservation, agriculture, or energy, Wi‑Fi HaLow could be the missing piece to bring your vision to life. The technology is here. What’s your idea?

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🇫🇷 Version française

L’Outback, nouvelle frontière de la technologie

Comment la connectivité à longue portée aide à restaurer des écosystèmes au cœur du désert australien

Dans un monde saturé de technologie, certaines innovations se distinguent non pas par ce qu’elles rendent possible en ligne, mais par ce qu’elles rendent possible hors ligne. C’est le cas de Morse Micro, une entreprise australienne qui redéfinit les frontières de la connectivité et qui soutient la conservation de la biodiversité à grande échelle.

Le désert rebranché

Au cœur de l’outback australien, le projet Wild Deserts vise à restaurer une vaste zone de terrain aride en réintroduisant des espèces localement éteintes et en rebâtissant un écosystème équilibré. Mais surveiller une telle superficie, isolée, sans infrastructure traditionnelle de télécommunications, n’est pas une mince affaire.

C’est là que Morse Micro entre en jeu. Basée à Sydney, cette entreprise de semi‑conducteurs a développé une technologie de communication sans fil basée sur la norme Wi‑Fi HaLow (IEEE 802.11ah), conçue spécifiquement pour l’IoT à longue portée et faible consommation. Contrairement au Wi‑Fi classique, qui peine au‑delà de quelques dizaines de mètres, HaLow peut transmettre des données sur des centaines de mètres, voire au‑delà d’un kilomètre, dans des conditions idéales, comme le désert.

S’étendant sur plus de 400 km² dans l’une des régions les plus reculées de la Nouvelle‑Galles du Sud, Wild Deserts est l’un des projets de réintroduction de la nature les plus ambitieux d’Australie. Après avoir construit une clôture anti‑prédateurs et éliminé des prédateurs invasifs comme les lapins, les renards et les chats sauvages, des scientifiques de l’University of New South Wales (UNSW) et leurs partenaires ont commencé à réintroduire sept espèces de mammifères natives, dont le bilby, le mulgara et le bettong fouisseur, un marsupial nocturne capable de déplacer jusqu’à trois tonnes de sol par an, contribuant à régénérer la terre.

Le projet prévoit également une « zone d’entraînement » de 100 km² où les animaux s’adaptent aux conditions sauvages et apprennent à éviter les prédateurs avant leur libération complète. Dans ce contexte, la capacité de déployer des caméras et des capteurs longue portée, à faible consommation, sans tours cellulaires ni câbles, offre un moyen révolutionnaire de surveiller en temps réel le succès de la restauration écologique, tout en minimisant les interférences humaines dans ces habitats fragiles.

Un maillon discret mais crucial

La Wi‑Fi HaLow appartient à une nouvelle génération d’infrastructures IoT qui permet un débit de données élevé, de l’informatique en périphérie (edge computing) et de l’intelligence en temps réel. Comparée aux protocoles plus anciens comme LoRa ou Zigbee, la Wi‑Fi HaLow offre :

• La connectivité de centaines d’appareils sur un seul point d’accès.

• Jusqu’à 1000 × plus de données que les solutions LPWAN.

• Une performance solide dans des environnements difficiles ou obstrués (murs, sous‑sols, zones rurales).

• Une interopérabilité avec les standards Wi‑Fi existants et une sécurité de niveau WPA3.

Cela en fait une solution polyvalente, servant aussi bien la conservation climatique que les bâtiments intelligents et les réseaux énergétiques de nouvelle génération.

Voir plus loin : la puissance de la vidéo intelligente

L’un des premiers cas d’usage commercial à grande échelle de Morse Micro est la surveillance vidéo. La plupart des caméras connectées Wi‑Fi domestiques sont aujourd’hui limitées à un usage intérieur ou en extérieur proche. Pour surveiller un portail, une allée ou le bord d’une propriété, il faut souvent tirer des câbles coûteux ou dépendre de connexions cellulaires.

La Wi‑Fi HaLow change la donne. Un seul point d’accès peut couvrir une propriété entière, jusqu’à un kilomètre de rayon. Combinées à l’IA embarquée (edge AI), ces caméras peuvent distinguer de manière intelligente les personnes, les animaux ou les mouvements sans importance, permettant des alertes et des décisions plus rapides et plus pertinentes.

Dans le projet Wild Deserts, cette même capacité alimente la surveillance avancée de la faune : identification des espèces, suivi des intrusions, observation de la santé de l’écosystème sur de vastes distances, le tout sans installer d’infrastructures ni payer pour des données cellulaires.

« Nous ne fabriquons pas seulement des puces. Nous permettons de nouvelles façons d’aider, de protéger les écosystèmes, de mieux gérer l’énergie, et de répondre à ce dont le monde a vraiment besoin. Voilà où le tech for good devient réel. » - Andy McFarlane, VP Marketing

Réseaux plus intelligents, meilleure résilience

Autre domaine en pleine mutation : l’infrastructure énergétique. Les compteurs intelligents existent depuis un certain temps. Pourtant, l’essor des véhicules électriques, des batteries domestiques et des panneaux solaires sur les toits a changé la donne : la production d’énergie est de plus en plus décentralisée, et le bord du réseau (edge of grid) doit être plus intelligent que jamais.

En Australie, l’Australian Energy Market Commission propose qu’à partir de 2028, tous les nouveaux compteurs intelligents puissent transmettre des données avec une latence maximale de 5 secondes. Cette visibilité en temps réel est essentielle pour équilibrer l’offre et la demande, surtout lors des vagues de chaleur où la climatisation met le réseau à rude épreuve.

La Wi‑Fi HaLow est un choix naturel :

• Transmission de données à haut volume.

• Pas de frais récurrents de connectivité.

• Forte pénétration du signal dans des environnements complexes ou enterrés (sous‑sols, locaux techniques).

En ajoutant de l’intelligence à la périphérie, Morse Micro aide les services publics à évoluer vers une distribution d’énergie plus lisse et plus résiliente, une réponse dont chaque pays aura besoin à mesure que les habitudes de consommation évoluent.

Une plateforme pour le bien, ouverte à tous

Pour Morse Micro, l’impact signifie aussi accessibilité. L’entreprise propose des kits de développement via des plateformes comme Mouser, invitant chercheurs, ONG et innovateurs à explorer de nouvelles façons d’utiliser la HaLow sur le terrain.

« Nous voulons donner le pouvoir à des idées que nous n’aurions jamais pu imaginer, qu’elles viennent de scientifiques de la conservation ou d’ingénieurs curieux dans des zones reculées. » -  Andy McFarlane, VP Marketing

Et après ?

L’IoT a longtemps promis une transformation, mais l’adoption à grande échelle a souvent été limitée. La Wi‑Fi HaLow pourrait bien être l’ingrédient manquant : une solution de connectivité qui ne se contente pas de connecter, mais permet d’agir là où ça compte le plus.

Que vous meniez des travaux en conservation, en agriculture ou en énergie, la Wi‑Fi HaLow pourrait être la pièce manquante pour concrétiser votre vision. La technologie est là. Quelle est votre idée ?

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Images courtesy of Josephine Care

When Technology Watches Without Watching

Population aging is a demographic fact. Dignity for seniors is a moral imperative. But in a tech world obsessed with data capture, a key question emerges: can we design monitoring technologies that protect without invading privacy? Can we sense without seeing, alert without spying, predict without surveilling?

That’s precisely the challenge Josephine Care, a young Montreal-based health tech company, has taken on. It combines IoT (Internet of Things), machine learning, and a radically ethical approach to enhance the safety of seniors living alone, without relying on cameras or audio recordings.

An Insight Born from Everyday Life

Josephine began with the story of Sleiman-Tanios C., a developer by training and lifelong tech entrepreneur. The first seed was planted when his niece was born with a severe disability. Feeling powerless, he turned to the one thing he knew how to do: build technology.

Years later, while working on an Alzheimer’s project for a client, another conviction took hold: older adults are an at-risk population, often underserved, or poorly served, by technology. Panic-button solutions weren’t enough: too reactive, too dependent on the user.

At home, Sleiman had casually installed a range of smart sensors, including humidity, door opening, and motion. When he downloaded the data, he was shocked: he could reconstruct nearly his entire routine.

“It wasn’t surveillance, it was contextual behaviour,” he realized. You can know everything… without seeing anything.

An Invisible but Powerful Tech Stack

Josephine’s solution relies on a network of low-power Zigbee sensors installed in seniors’ homes (typically about ten per unit). These sensors, movement, humidity, temperature, vibration, door status, send binary data (e.g. door open/closed, presence/no presence) to a central hub, which uploads to the cloud via Wi-Fi.

Unlike typical edge AI architectures, no analysis is done locally. The intelligence lies in comparative reasoning: the system learns what’s “normal,” and detects anomalies or absence of expected activity.

For example:

“The shower usually lasts 14 minutes. It’s at 25 now. No movement afterward.” → Possible fall.

This isn’t image recognition AI, it’s contextual AI. It reasons in negative space, in deviations, in micro-variations. Every profile is personalized: what’s normal for one resident isn’t for another. That calibration takes about a month, but enables finely tuned insights, without invading privacy.

Tech at the Service of Ethics

At Josephine, ethics isn’t an afterthought; it shapes the product architecture itself.

• No cameras. No microphones. Ever. This is a public commitment, verified and governed.

• Contextualized, but anonymous data. Each sensor knows where it is, but captures no visual or audio information.

• An experience designed for peace of mind. No apps to install. Families get simple, configurable text messages like: “Your mother got up this morning. All is well.” Only critical alerts are pushed.

• Change-aware governance. When the system detects unusual behavior, it doesn’t trigger a blind alarm, it asks: “New medication? Out of town?” This helps avoid alert fatigue and fosters trust.

Here, privacy constraints fuel innovation. The refusal to spy led the team deeper into signal processing, behavioural modelling, and ethical design, a case study in AI for Good, grounded in real-world needs.

Predictive, Not Just Reactive

Josephine goes beyond detection. It’s building predictive capabilities for early-stage decline by aggregating micro-indicators, such as fewer movements, skipped meals, and disrupted sleep.

This is already producing tangible impact. In a pilot with the CAN Health Network, Josephine is deploying in 300 residential units in Québec. The goal: prove measurable reduction in unplanned hospital visits by catching early signs of frailty.

As Sleiman puts it:

“Our models are inspired by credit scores. It’s not one event that alerts us, it’s a pattern.”

Rethinking Care Technology

Josephine Care is more than a tech product. It’s a vision for society: A future where technology doesn’t replace people, but supports them. Where AI doesn’t dehumanize; it anticipates, reassures, and empowers.

“We can see everything without seeing anything. What we do is feel the home, we read the pulse of the space through binary signals.”

The message to tech founders is clear: Creating truly useful, respectful, and scalable solutions means rejecting false tradeoffs between innovation and privacy. Intrusion is not the price of effectiveness. Technical complexity doesn’t need to be visible to be credible.

And sometimes, it’s in the simplest sensors and the quietest data that the most intelligent systems are born.

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Voir sans regarder : la force tranquille des capteurs intelligents de Josephine

Comment une startup québécoise transforme l’IA prédictive en outil de dignité pour les aînés, sans jamais franchir la ligne de l’intrusion.

Quand la technologie surveille sans surveiller

Le vieillissement de la population est un fait démographique. La dignité des aînés, un impératif moral. Mais dans un monde technologique obsédé par la capture de données, une question centrale émerge : peut-on concevoir une technologie de veille qui protège sans violer l’intimité? Peut-on sentir sans voir, alerter sans épier, prédire sans surveiller ?

C’est précisément le défi que relève Josephine Care, une jeune entreprise technologique basée à Montréal, qui combine IoT (Internet of Things), machine learning et une approche éthique radicale pour améliorer la sécurité des personnes âgées vivant seules, sans jamais utiliser de caméra ni d’enregistrement audio.

Une intuition née du quotidien

À l’origine de Josephine, il y a l’histoire de Sleiman-Tanios C., développeur de formation et entrepreneur technologique depuis l’adolescence. La première graine a été semée lorsque sa nièce est née avec un handicap sévère. Confronté à son impuissance, il a cherché à mobiliser ce qu’il savait faire de mieux : la technologie.

Des années plus tard, après avoir travaillé sur un projet lié à l’Alzheimer pour un client, une conviction s’est imposée : les personnes âgées sont une population à risque souvent délaissée technologiquement, ou mal desservie. Les solutions de type “bouton d’alerte” ne suffisent pas. Trop réactives, trop dépendantes de l’utilisateur.

Et puis, chez lui, Sleiman avait installé, par paresse, dit-il, une série de capteurs domotiques : humidité, ouverture de porte, détection de mouvement. En téléchargeant les données, il a eu un choc : il pouvait reconstituer presque toute sa routine.

“Ce n’était pas de la surveillance, c’était du comportement contextuel”. Une prise de conscience : “on peut tout savoir… sans rien voir.”

Un stack technologique invisible mais puissant

La solution Josephine s’appuie sur un réseau de capteurs Zigbee à faible consommation, installés dans les appartements des aînés (généralement une dizaine par logement). Ces capteurs - mouvement, humidité, température, vibration, ouverture de porte, envoient des données binaires (porte ouverte/fermée, présence/déplacement, etc.) à un hub central, qui transmet au cloud via Wi-Fi.

Contrairement aux architectures classiques d’IA embarquée, aucune analyse n’est faite en périphérie (edge). Toute l’intelligence réside dans le raisonnement comparatif : la machine connaît les routines normales, détecte les anomalies et les absences d’événements attendus. Par exemple : “La douche dure normalement 14 minutes. Elle en est à 25. Aucun mouvement ensuite.” → possible chute.

Ce n’est pas une IA de reconnaissance d’image. C’est une IA de contexte, qui pense en négatif, en décalage, en micro-variations. Et surtout, chaque profil est personnalisé : ce qui est “normal” pour un résident ne l’est pas pour un autre. Ce calibrage initial prend environ un mois d’apprentissage, mais permet une granularité fine sans jamais violer l’intimité.

La technologie au service de l’éthique

Chez Josephine, l’éthique n’est pas un supplément de conscience. Elle structure l’architecture même du produit.

• Pas de caméra, pas de micro, jamais. C’est un engagement affiché publiquement, vérifié et gouverné.

• Des données contextualisées, mais anonymes. Chaque capteur sait où il est, mais ne capte rien de visuel ou sonore.

• Une UX pensée pour la paix d’esprit. Pas d’applications complexes à télécharger. Les familles reçoivent simplement des messages texte : “Votre mère s’est levée ce matin, tout va bien”, également configurables (seules les alertes critiques peuvent être envoyées). Adaptable, rassurant, non intrusif.

• Une gouvernance du changement : quand le système détecte un comportement inhabituel, il ne déclenche pas une alarme aveugle. Il interroge la famille : changement de médication ? départ en vacances ? Cela évite l’”alerte fatigue”, tout en renforçant la confiance.

Autrement dit : l’éthique est ici un moteur d’innovation. Ce sont les contraintes de respect de la vie privée qui ont forcé l’équipe à aller plus loin en machine learning, en traitement de signaux faibles, en calibration comportementale. Un cas d’école d’“AI for Good” ancrée dans le réel.

Une IA prédictive… et mesurable

L’ambition ne s’arrête pas à la détection. Josephine développe une capacité de prédiction du déclin de bien-être, grâce à l’agrégation de micro-indicateurs : moins de déplacements, moins de douches, moins d’accès à la nourriture, sommeil perturbé.

Cette approche a déjà des effets tangibles. Dans le cadre d’un partenariat avec le CAN Health Network, Josephine est en cours de déploiement dans 300 unités d’un complexe résidentiel au Québec. L’objectif : démontrer une réduction mesurable des hospitalisations non planifiées, en détectant plus tôt les signaux faibles de fragilité.

Comme le dit Sleiman :

“Nos modèles s’inspirent du score de crédit. Ce n’est pas un seul événement qui alerte, c’est une tendance.” Un changement de paradigme.

Penser autrement la technologie du soin

Josephine Care n’est pas une simple solution technologique. C’est une proposition de société. Celle d’un futur où les technologies ne remplacent pas l’humain, mais le prolongent. Où l’IA ne déshumanise pas, mais permet d’anticiper, d’apaiser, d’accompagner.

« On peut tout voir sans rien voir. Ce qu’on fait, c’est qu’on sent la maison, c’est le pouls de la maison qu’on capte à travers des données binaires. »

Un message fort pour les dirigeants d’entreprises technologiques: créer une solution vraiment utile, respectueuse et à grande échelle demande de dépasser les faux dilemmes entre innovation et vie privée. L’intrusion n’est pas un prix inévitable à payer pour l’efficacité. La complexité technique n’a pas besoin d’être visible pour être crédible.

Et parfois, c’est dans les capteurs les plus simples, les données les plus discrètes, que naissent les intelligences les plus fines.

Si vous travaillez sur un projet porteur de sens en tech, j’aimerais beaucoup en entendre parler. Écrivez-moi, votre histoire est peut-être la prochaine à être racontée. 💬

🇫🇷 Version française ci-dessous

Images courtesy of Dracula Technologies.

Every day, billions of sensors and connected devices quietly consume a single-use resource: the battery.

Though largely invisible, the problem is enormous. With energy-intensive production, short product lifetimes, and poor end-of-life management, disposable batteries have become a significant environmental burden.

With its printed organic photovoltaic technology, Dracula Technologies is working to reverse that trend. By harvesting ambient light, even indoors, the company offers a sustainable, industrial-grade alternative to powering everyday electronics with no recharging, no maintenance, and most importantly, no batteries.

The Problem: Batteries Everywhere, Waste That Lasts

In the age of the Internet of Things (IoT), batteries are ubiquitous, powering temperature sensors, smart labels, access badges, asset trackers, remotes, and more. In 2023, over 15 billion batteries were consumed globally, according to the Battery Waste Global Market Report 2023.

That number is expected to surge as IoT expands. Yet fewer than half of those batteries are properly recycled. Their end-of-life generates major environmental costs, risks of heavy metal pollution, and logistical complexity, particularly in industrial and professional environments.

Rising Regulatory Pressure in Europe

The environmental footprint of batteries is no longer just a technical concern; it’s increasingly a regulatory one. Since August 2023, the new EU Battery Regulation has enforced stricter sustainability, repairability, and recycling targets. It also introduces minimum thresholds for recycled content (up to 16% for cobalt and 6% for lithium) and raises battery collection targets.

For electronics manufacturers, this marks a radical shift in product lifecycle management; every battery becomes a logistical, financial, and compliance challenge.

In this context, solutions like Dracula Technologies, which eliminate disposable batteries entirely, make strong strategic sense. They enable companies to scale connected devices while staying ahead of tightening regulations.

Inventing What Didn’t Exist Yet

When Dracula Technologies launched in 2012, everything had to be built from scratch. The team was still working out of CNRS (France’s national research center) labs and already held key patents foundational to today’s technology. One of their first major challenges? Proving that energy could be printed, demonstrating that inkjet printing (Drop-on-Demand) could work with conductive inks, was still a novel concept at the time.

Dracula Technologies specializes in energy harvesting, technologies that generate power from environmental sources such as vibrations, waves, friction, or temperature differences. Among these, light stands out as the most accessible, stable, and measurable, accounting for nearly 60% of the current ambient energy-harvesting market.

Unlike traditional photovoltaics (which rely on heavy materials and rare-earth elements like silicon), Dracula takes a lighter, more sustainable path: carbon-based organic materials, free of critical metals, and compatible with flexible, cost-effective printing processes.

Ambient Energy, Printed on Flexible Film

Dracula’s value proposition is both radical and simple: capture ambient light, even at very low intensity, to power connected devices without batteries.

Through its LAYER® technology, the company develops inkjet-printed, flexible organic photovoltaic modules that can generate power from just 50 lux, the equivalent of light in a hallway or warehouse.

“Our technology works where others don’t, in low-light, indoor environments where traditional panels or batteries fall short.”
— Jérôme Vernet, VP Strategy, Dracula Technologies

These modules can be paired with micro-energy storage to create fully autonomous systems that require no recharging, maintenance, or replacement.

A Made-in-France Solution, Built to Last

Based in Valence, France, Dracula Technologies has chosen a local, modular production model designed for scalability. Its current 2,500 m² site supports a production capacity of 150 million cm² per year, with plans to scale up by 4-8 times over the next 12–24 months.

The modules are made of 99% recyclable PET and designed to minimize the use of critical components. This approach reduces dependency on rare metals and limits supply chain risks.

It also ensures that Dracula can meet growing demand across Europe, the U.S., and Asia, while maintaining traceability, quality, and a low carbon footprint.

Real-World Applications with Impact

Dracula isn’t just replacing batteries; it’s enabling entirely new use cases, especially in constrained or hard-to-access environments. Current deployments include:

• Smart labels for display, product tracking, or cold chain monitoring (with Linxens, Paragon ID, Truvami)

• Autonomous asset trackers, able to transmit location throughout a product’s lifespan - no charging needed

• Smart buildings/homes, using energy-harvesting sensors for presence detection, workspace optimization, and security enhancements

  

A Successful Product Test with ST Microelectronics

In one project, Dracula collaborated with STMicroelectronics on a prototype ambient light sensor (illuminometer) that is fully powered by a LAYER module. The demonstration proved that a small surface area of an organic solar cell could power the entire device, including the electronics, display, sensors, and data transmission via protocols such as Bluetooth Low Energy or Zigbee.

This use case is a clear example of Dracula’s potential: replacing batteries in compact, connected devices without sacrificing functionality.

A Paradigm Shift in Electronics

By reducing dependency on batteries, Dracula Technologies is driving both sustainability and industrial transformation. As Jérôme Vernet explains:

“If we want to build truly scalable IoT, devices need to be autonomous, simple, customizable, and sustainable. That’s exactly what our technology makes possible.”

By combining digital printing, format flexibility, and compatibility with ultra-low-power components, Dracula is paving the way toward a smarter, more responsible electronics future.

If you’re working on something meaningful in tech, I’d love to hear from you. Send me a message, maybe your story’s next. 💬

🇫🇷 Version française

Quand la lumière remplace les piles

Une alternative recyclable, et sans métaux rares pour alimenter l’électronique connectée

Chaque jour, des milliards de capteurs et d’objets connectés consomment silencieusement une ressource à usage unique : la pile.

Invisible, ce problème n’en est pas moins massif. Entre production énergivore, usage éphémère et fin de vie mal gérée, la pile jetable est devenue un fardeau écologique à grande échelle. Avec sa technologie photovoltaïque organique imprimée, Dracula Technologies entend inverser la tendance. En exploitant la lumière ambiante, même en intérieur, l’entreprise propose une alternative durable et industrielle, capable d’alimenter les objets électroniques du quotidien - sans recharge, sans maintenance et surtout sans pile.

Le problème : des piles partout, des déchets pour longtemps

À l’ère de l’IoT (Internet of Things), les piles sont partout : dans les capteurs de température, les étiquettes connectées, les badges d’accès, les traqueurs d’actifs, les télécommandes... En 2023, plus de 15 milliards de piles ont été consommées dans le monde, selon le rapport Battery Waste Global Market Report 2023.

Ce chiffre pourrait encore exploser avec l’essor de l’Internet des objets (IoT). Pourtant, moins de la moitié des piles sont correctement recyclées. Leur fin de vie génère des coûts environnementaux élevés, des risques de pollution aux métaux lourds, et une complexité logistique majeure, notamment dans les environnements professionnels ou industriels.

Une pression réglementaire croissante en Europe

La question de l’empreinte environnementale des piles n’est plus seulement technologique : elle devient aussi réglementaire. Depuis août 2023, le nouveau Règlement européen sur les piles et les déchets de piles impose des exigences renforcées en matière de durabilité, de réparabilité et de taux de recyclage des batteries. En parallèle, des seuils de contenu recyclé obligatoire sont instaurés (jusqu’à 16 % pour le cobalt ou 6 % pour le lithium), et les objectifs de collecte des piles usagées sont revus à la hausse. Pour les fabricants d’objets électroniques, cela signifie une transformation radicale du cycle de vie produit, où chaque pile devient un enjeu logistique, économique et réglementaire.

Dans ce contexte, des solutions comme celle de Dracula Technologies, qui éliminent totalement l’usage de piles jetables, prennent tout leur sens. Elles permettent non seulement de répondre à la demande croissante d’objets connectés, mais aussi de se conformer à une réglementation en pleine mutation.

Inventer ce qui n’existait pas

Quand Dracula Technologies démarre en 2012, tout est à construire. L’équipe évolue encore dans les laboratoires du CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique) et détient déjà les brevets clés sur lesquels reposera la technologie actuelle. L’un des premiers défis ? Prouver que l’on peut imprimer de l’énergie et démontrer que l’impression jet d’encre (Drop-on-Demand) pouvait fonctionner avec des encres conductrices, une idée encore peu explorée à l’époque.

L’entreprise s’inscrit alors dans la grande famille des solutions dites d’“energy harvesting” - des technologies capables de générer de l’énergie à partir de l’environnement : vibrations, ondes, frottements, différences de température… Mais parmi toutes ces sources, la lumière est la plus accessible, la plus stable, et la plus mesurable, représentant aujourd’hui près de 60 % du marché de la récupération d’énergie ambiante.

Contrairement au photovoltaïque traditionnel, basé sur des matériaux lourds et des terres rares (comme le silicium), Dracula opte pour une voie plus légère et durable : des matériaux organiques à base de carbone, sans métaux critiques, compatibles avec des procédés d’impression souples et économes.

L’énergie ambiante, imprimée sur film souple

La proposition de Dracula Technologies est aussi radicale que sobre : capter la lumière qui nous entoure, même à très faible intensité, pour alimenter les objets connectés sans pile. Grâce à sa technologie LAYER®, Dracula développe des modules photovoltaïques organiques souples, imprimés par jet d’encre, et capables de générer de l’électricité à partir de seulement 50 lux, soit la lumière d’un couloir ou d’un entrepôt.

« Nous avons une technologie qui fonctionne là où les autres ne fonctionnent pas, à basse lumière, à l’intérieur, dans des environnements où les panneaux classiques ou les batteries sont inadaptés. »
— Jérôme Vernet, VP Stratégie, Dracula Technologies

Ces modules peuvent être associés à un microstockage d’énergie, créant ainsi un système autonome, sans maintenance, sans recharge et sans remplacement.

Une production made in France et pensée pour durer

Implantée à Valence, Dracula Technologies a fait le pari d’une production locale, modulaire et dimensionnable. Avec un premier site de 2 500 m² et une capacité de production actuelle de 150 Millions de cm² annuels , l’entreprise prévoit une montée en puissance de x4 à x8 dans les 12 à 24 mois à venir.

Les modules développés par Dracula Technologies sont composés à 99 % de PET recyclable et conçus pour minimiser l’usage de composants critiques. Cette approche permet de réduire la dépendance aux métaux rares et de limiter les risques liés aux chaînes d’approvisionnement mondiales.

Ce choix permet non seulement de répondre à la demande croissante des marchés européens, américains et asiatiques, mais aussi de garantir la traçabilité, la qualité et une empreinte carbone réduite de la solution.

Des usages concrets et à impact

Dracula Technologies ne se contente pas de proposer un substitut aux piles : sa solution permet de développer de nouveaux cas d’usage, notamment dans des environnements difficiles ou contraints.

Parmi les applications déjà en cours de déploiement :

• Étiquettes intelligentes pour l’affichage, le suivi de produits ou la chaîne du froid (avec Linxens, Paragon ID, Truvami)

• Traçeurs d’actifs (asset trackers) mobiles autonomes, capables de transmettre leur position sans recharge, sur toute la durée de vie du produit

• Immeubles / maisons intelligent(e)s avec des capteurs énergétiques détectant la présence afin d’optimiser l’occupation des bureaux ou améliorer la sécurité.

Un test produit concluant avec ST Microelectronics

Parmi les démonstrations réalisées , Dracula Technologies a collaboré avec STMicroelectronics sur un prototype d’illuminomètre autonome, c’est-à-dire un capteur mesurant le niveau de lumière ambiante, entièrement alimenté par le module photovoltaïque LAYER®. Ce projet a permis de démontrer qu’une petite surface de cellule organique suffit à alimenter l’ensemble du dispositif : la carte électronique, l’afficheur, les capteurs et la transmission de données, notamment via des réseaux de proximité comme Bluetooth Low Energy ou Zigbee.

Ce cas concret illustre parfaitement le potentiel de l’approche : remplacer les piles dans des dispositifs compacts et intégrés, sans sacrifier la connectivité ni l’intelligence embarquée.

Un changement de paradigme dans l’électronique

En allégeant la dépendance aux piles, Dracula Technologies s’inscrit dans une logique de durabilité à long terme ainsi que de transformation industrielle. Comme le souligne Jérôme Vernet :

« Si on veut vraiment faire de l’IoT de masse, il faut que les objets soient autonomes, simples, personnalisables et durables. C’est exactement ce que permet notre technologie. »

En combinant impression numérique, flexibilité des formats, et compatibilité avec les composants ultra-basse consommation, Dracula ouvre la voie à une électronique plus responsable… et plus intelligente.

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