Étude de cas · Plateforme IoT · Culture en intérieur
GrowOS : un contrôleur de culture en intérieur, conçu du capteur au tableau de bord.
Un prototype R&D pour la culture en intérieur : un contrôleur qui mesure le climat et la zone racinaire, agit sur place et remonte les données vers un tableau de bord en ligne.
- Client
- R&D interne
- Prestation
- IoT · application web
- Période
- 2026, prototype
- Technique
- ESP32-S3 · ESPHome · MQTT · Node-RED · Supabase · Next.js
01
Pourquoi nous l’avons construit
Cultiver en intérieur, c’est remplacer le soleil et la météo par des machines : c’est précis, et impitoyable. À grande échelle, les fermes verticales ont montré à quel point l’équation est difficile : AeroFarms s’est déclarée en faillite en juin 2023 [1], et Plenty, après avoir levé près d’un milliard de dollars, s’est placée sous Chapter 11 en mars 2025 [2]. Les analyses du secteur pointent toujours le même coût : l’électricité de l’éclairage et de la climatisation [3].
À petite échelle, le problème est le pilotage plutôt que le capital. La santé des plantes dépend de la température et de l’humidité ensemble, que les cultivateurs suivent sous forme de déficit de pression de vapeur (VPD) : trop humide, c’est la porte ouverte aux moisissures et aux maladies ; trop sec, la plante ferme ses stomates et ralentit [4]. Tenir le VPD dans la bonne plage, c’est lire des capteurs en continu et agir sur la ventilation, le chauffage et l’irrigation, jour et nuit.
Les solutions étudiées se rangent en trois familles : des boîtiers qui surveillent et alertent sans agir, des systèmes fermés liés au matériel d’un seul fabricant, et des plateformes professionnelles tarifées pour les serres commerciales. Un firmware libre fonctionne, mais demande un ingénieur pour le maintenir. GrowOS est notre réponse à ce milieu manquant : matériel ouvert, pilotage local et un tableau de bord lisible d’un coup d’œil.
02
Ce que nous avons construit
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Un contrôleur qui décide sur place
Un ESP32-S3 sous ESPHome lit la température et l’humidité de l’air, le CO₂ et une sonde de sol 7-en-1 en RS485 (humidité, température, EC, pH, N-P-K). Il calcule le VPD directement sur la carte et pilote 8 relais et un variateur PWM pour l’éclairage. Le cycle d’éclairage, la ventilation selon le VPD, le chauffage et l’irrigation tournent sur le contrôleur lui-même : la pièce reste pilotée même si le réseau tombe.
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Une passerelle pour l’équipement déjà en place
Mosquitto (MQTT) et un flux Node-RED de 41 nœuds sous Docker, sur un Raspberry Pi ou un mini-PC. Elle interroge l’équipement existant en Modbus TCP, envoie les mesures vers le cloud et relaie les commandes vers les appareils.
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Un backend multi-clients
Un schéma Supabase Postgres d’environ 40 tables, avec des mesures partitionnées par mois et une sécurité au niveau des lignes pour chaque organisation, plus sept fonctions edge pour l’ingestion, les commandes, le moteur d’automatisation et la télémétrie des équipements.
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Un tableau de bord construit autour du VPD
Données d’exempleUne application Next.js avec une vue d’ensemble de la zone et une jauge de VPD, des cartes capteurs, des courbes sur 24 heures, les commandes des actionneurs et les alertes.
Écrans · Architecture
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Quatre couches, du contrôleur dans la pièce jusqu’au tableau de bord.
Écrans · Prototype
Données d’exemple-
Le tableau de bord prototype, sur des données d’exemple. -
Le VPD, la valeur sur laquelle se règle le contrôleur.
Écrans · Mobile
Concept-
Concept mobile, non développé.
03
Où en est le projet
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4
couches conçues et codées : appareil, passerelle, cloud, tableau de bord
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10
mesures de capteurs par contrôleur, plus le VPD calculé sur la carte
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7
fonctions backend
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~8 700
lignes de code et de configuration
État en octobre 2026 : le code et l’architecture sont écrits et le tableau de bord tourne sur des données d’exemple. Rien n’a encore fonctionné sur du matériel, et GrowOS n’est pas un produit commercial.
04
La suite
La prochaine étape est un pilote physique dans une tente de culture : construire le contrôleur, le faire tourner sur un cycle complet et comparer le climat enregistré aux cibles.
Ce pilote montrera ce qui tient dans la conception : la précision des capteurs, la capacité des règles embarquées à garder le VPD dans la plage, et ce dont un cultivateur a vraiment besoin sur le tableau de bord.