Au cœur du contrôleur se trouve une unité de microcontrôleur (MCU) qui exécute des algorithmes prédéfinis. Les systèmes de base suivent des horaires fixes ou des règles simples « si-alors » – par exemple : « si la température > 28 degrés, réduisez l'intensité lumineuse de 20 %. Des plates-formes plus avancées exploitent l’intelligence artificielle pour effectuer une optimisation dynamique.
Ces systèmes d’IA surveillent les paramètres physiologiques des plantes tels que la température des feuilles, la fluorescence de la chlorophylle ou encore la croissance du diamètre de la tige. L’algorithme explore ensuite différentes « recettes » lumineuses (intensité, spectre, photopériode) et apprend quelle combinaison maximise la biomasse ou la teneur en métabolites secondaires. Dans un essai de culture de cannabis médical, un système contrôlé par l’IA a amélioré le rendement en cannabinoïdes de 18 % par rapport à un calendrier fixe, tout en réduisant simultanément la consommation d’électricité de 12 %.
