La data science au service de la rénovation énergétique
NamR est une entreprise française de data science appliquée au bâtiment et à la ville. Fondée à Paris et cotée sur Euronext Growth, elle développe des solutions d'intelligence artificielle qui cartographient la performance énergétique et environnementale du parc immobilier à grande échelle.\n\nLe cœur de la technologie NamR est sa capacité à agréger et croiser des centaines de sources de données publiques et privées (cadastre, DPE, données satellitaires, données climatiques, réseaux énergétiques) pour créer un jumeau numérique du parc bâti français. Cette base de données enrichie permet d'attribuer à chaque bâtiment un profil énergétique détaillé, même en l'absence de diagnostic réel.\n\nCette approche data-driven répond à un besoin critique : sur les 34 millions de logements en France, moins d'un tiers ont fait l'objet d'un DPE récent.
Pour les collectivités, les banques et les énergéticiens, il est impossible de planifier efficacement la rénovation énergétique sans une vision exhaustive du parc. NamR comble ce manque avec des modèles prédictifs qui estiment la classe énergie, le potentiel de rénovation et le coût des travaux pour chaque bâtiment.\n\nLes cas d'usage sont multiples : aide au ciblage des programmes de rénovation pour les collectivités, scoring ESG des portefeuilles de crédit immobilier pour les banques, identification des prospects pour les entreprises de rénovation, et conformité réglementaire (taxonomie verte) pour les investisseurs.\n\nNamR emploie une équipe de data scientists et d'experts du bâtiment et a développé des partenariats avec des acteurs majeurs de l'énergie et de la finance. Son modèle SaaS permet aux clients d'accéder à la donnée via API ou plateforme web.
Sur devis
Catégorie : Smart Building Energie
Fiche préparée avec l'aide de l'IA, publiée par Cédric Dossou Yovo
Cette fiche a été rédigée avec l'aide de l'IA à partir de ces sources. Les prix et les fonctionnalités changent : vérifiez-les sur le site de l'éditeur. Une erreur ? Signalez-la et nous la corrigeons.
La fiche décrit une entreprise française de data science cotée sur Euronext Growth, qui croise des centaines de sources publiques et privées, dont le cadastre, les DPE, des données satellitaires et climatiques, pour attribuer un profil énergétique à chaque bâtiment du parc, y compris en l'absence de diagnostic réalisé.
Non. La fiche présente une donnée modélisée, utile pour repérer des biens à fort potentiel de rénovation, et signale elle-même que l'exactitude des données cartographiées doit être vérifiée par rapport aux diagnostics réalisés sur site. Un profil calculé n'a pas la valeur d'un diagnostic opposable.
Le tarif est sur devis, en milieu de gamme, sans essai gratuit. Ni le mode d'accès, base de données, interface ou flux, ni la maille de facturation, à la commune ou au bâtiment, ne sont documentés. La fiche signale par ailleurs que l'intégration aux systèmes existants peut poser des difficultés.
Les usages listés portent sur l'identification de biens sous-performants dans un secteur, l'estimation du potentiel après rénovation et l'argumentation d'un prix par des données objectives. La fiche relève aussi qu'une période d'adaptation est nécessaire et qu'une dépendance à un outil externe peut réduire l'autonomie d'analyse.