La suédoise Flox Intelligence, issue du KTH, veut faire passer ses dispositifs de dissuasion animale du pilote au déploiement massif. La startup ouvre une série A de 10 millions de dollars, revendique des partenariats comme Alstom et vise 1,5 million de dollars de revenus en 2026, tout en s’appuyant sur environ 150 appareils déjà en service.
Levée de 10 M$, objectif de revenus 2026 et partenariats
Flox ouvre une série A de 10 millions de dollars pour augmenter ses installations d’environ 150 appareils à plusieurs milliers et élargir son système au-delà des usages liés à la faune. La jeune pousse a déjà levé environ 5 millions de dollars en pré-amorçage et amorçage, avec une série amorçage dirigée par Unconventional Ventures et Tilia Impact Ventures, et des co‑investisseurs tels que GENIUS NY, Norrsken, Satgana et des business angels. La fondatrice Sara Nozkova vise un chiffre d’affaires d’environ 1,5 million de dollars en 2026. Côté marché, Flox combine la vente d’unités et des frais récurrents, et s’appuie sur des partenariats OEM où des entreprises paient des frais annuels pour embarquer son logiciel sur des véhicules comme les trains ; Alstom compte parmi ces partenaires.
Des déploiements sur trois continents et sur des sites variés
Environ 150 appareils sont en service en Amérique du Nord, en Europe et en Australie, selon Sara Nozkova. Les zones couvertes incluent des aérodromes et des périmètres d’aéroport, des corridors routiers et ferroviaires — notamment aux extrémités des clôtures et aux passages des corridors de faune — ainsi que des parcs nationaux. Flox est aussi présent sur des terres agricoles, dans des zones urbaines, sur des sites miniers et au sein d’infrastructures critiques comme des sous‑stations électriques.
Des boîtiers en périphérie qui détectent, identifient et dissuadent
Les équipements de Flox réalisent le traitement des données localement au lieu de recourir au cloud, et reposent sur des systèmes de perception développés à partir de l’étude du comportement animal. Un détecteur de mouvement active l’appareil lorsqu’une présence est repérée, une caméra procède à l’identification de l’animal grâce à des modèles fonctionnant directement sur le dispositif, puis un signal sonore spécifique à l’espèce est diffusé afin de la repousser. Sara Nozkova indique que le système apprend de l’expérience et varie ses réponses pour éviter l’habituation. Les unités, alimentées par batterie, peuvent être fixées à des poteaux, arbres ou autres supports. Une plateforme logicielle permet de suivre les déploiements et l’activité terrain et de générer des rapports pour la conformité et le suivi de la biodiversité.
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Un besoin porté par le coût des collisions faune‑infrastructures
L’impact financier des collisions avec la faune est important : selon la FAA, le coût moyen annuel pour l’aviation civile américaine s’élève à environ 272 millions de dollars entre 1990 et 2025. En France, la SNCF indique que plus de 8 000 trains subissent chaque année des perturbations dues à la présence d’animaux errants, un facteur figurant parmi les cinq principales causes de retards selon l’entreprise. En Bretagne en 2023, 120 trains ont percuté des animaux, perturbant 660 services et engendrant plus de 15 000 minutes de retards.
Origines, vision et concurrence sur la dissuasion animalière
Forte de 13 ans passés dans le transport et les véhicules autonomes, Sara Nozkova a conçu un dispositif de dissuasion différent des moyens classiques, estimant qu’un appareil plus bruyant n’est pas la solution et que les systèmes conçus pour des environnements fixes échouent dans la nature. Elle a rejoint le laboratoire d’IA du KTH à Stockholm pour développer une approche qui adapte sa réponse selon l’espèce et le comportement, donnant naissance en 2020 à Flox Intelligence. La société est finaliste cette année de Startup Battlefield 200 lors d’un événement organisé au Moscone West à San Francisco du 13 au 15 octobre. À terme, Flox veut rendre son logiciel portable sur des machines opérant en extérieur, des trains aux drones. Face à la concurrence, Robin Radar diffuse des appels de détresse spécifiques à l’espèce et consigne l’activité, tandis qu’iCHASE s’appuie sur vision par ordinateur et laser mobile. Sara Nozkova met en avant l’étendue de son système et les données de terrain, et soutient que les machines opérant dehors devront comprendre la nature, une couche d’intelligence que peu d’acteurs construisent selon elle.
