Chine : L’IA et la robotique révolutionnent l’agriculture avec le « robot-pollinisateur » Jill

Le 11 août, une équipe de recherche dirigée par le chercheur Xu Cao, du Institut de génétique et de biologie du développement de l’Académie des sciences chinoises (CAS), a publié dans la revue Cell une étude intitulée Engineering crop flower morphology facilitates robotization of cross-pollination and speed breeding. Cette recherche marque une avancée majeure dans le domaine de la sélection végétale, en combinant de manière innovante les technologies biotechnologiques (BT) et l’intelligence artificielle (IA) pour proposer un nouveau paradigme : la conception coopérative entre cultures et robots, qualifiée de « double rencontre ». L’équipe a conçu une nouvelle stratégie visant à réinventer la morphologie des fleurs des plantes par édition génomique, afin de créer des lignées stériles mâles de type structurel, parfaitement adaptées aux robots. Ce type de stérilité mâle permet d’éviter les opérations manuelles coûteuses comme l’émasculation, tout en assurant une exposition naturelle du stigmate, essentielle pour une fécondation croisée efficace. En ciblant spécifiquement le gène GLO2, un gène MADS-box impliqué dans le développement des étamines, les chercheurs ont réussi à modifier la morphologie des fleurs de tomate, provoquant une ouverture des étamines et une stérilité du pollen, sans compromettre la production de fruits ni la qualité des graines. Ce succès rompt avec une longue tradition de dépendance aux méthodes manuelles en sélection de tomate, où la majorité des variétés commerciales sont des hybrides. Le coût élevé et la faible efficacité de la fécondation croisée, particulièrement pour les espèces à fleurs fermées comme la tomate ou le soja, ont longtemps freiné l’exploitation du pouvoir hétérozygote. En Chine, par exemple, les coûts liés à la main-d’œuvre représentent plus de 25 % du coût total de sélection, et l’émasculation seule représente près de 40 % de ces coûts. Avec l’approfondissement du vieillissement de la population, cette contrainte s’aggrave. Le soja, malgré son importance agronomique, reste largement exclu des programmes d’hybridation en raison des coûts prohibitifs de production des semences hybrides. Face à ce défi, l’équipe a collaboré avec le laboratoire de robotique de l’Institut de l’automatisation de la CAS, dirigé par Yang Minghao, pour développer le premier robot de fécondation automatisée au monde : « Jill » (GEAIR, Genome Editing combined with AI-based Robotics). Ce robot, doté d’un taux de reconnaissance des stigmates de 85,1 %, effectue une fécondation en seulement 15 secondes par fleur, avec un taux de succès de 77,6 % ± 9,4 % par cycle d’exploration. Il peut fonctionner en continu, 24 heures sur 24, assurant une fécondation fiable et systématique. Les composants du robot sont à plus de 95 % fabriqués localement en Chine, garantissant une autonomie technologique et une forte rentabilité. En combinant « Jill » avec deux autres technologies clés développées par Xu Cao — la sélection par « domestication de zéro » (2018) et la sélection accélérée — l’équipe a mis en place une « usine de sélection intelligente », réduisant le cycle de développement de variétés à partir de plantes sauvages proches de 5 ans à seulement 1 an. Ce progrès permet de libérer pleinement le potentiel de ces ressources génétiques pour améliorer la résistance aux stress environnementaux et la qualité gustative des cultures. L’application du système « Jill » au soja a permis, pour la première fois, la création rapide de lignées stériles mâles de type structurel, réduisant de 76,2 % le temps nécessaire à la fécondation manuelle. Cette percée ouvre la voie à une exploitation massive du pouvoir hétérozygote dans le soja, avec des perspectives de rendement accru et de production plus durable. Cette étude inaugure une nouvelle ère de la sélection végétale, fondée sur le modèle BAR (Biotechnology + AI + Robotics), illustrant pleinement le potentiel de l’IA pour la science (AI for Science). Financée par des programmes clés du ministère de l’Agriculture et de la Ruralité, du projet stratégique de la CAS, du Fonds national pour la science naturelle et des projets régionaux sur les légumes en serre intelligente, cette recherche ouvre la voie à une nouvelle génération de productivité agricole intelligente et durable.