À ce jour, près de 4,8 millions de passoires thermiques sont dénombrées en France et la rénovation des bâtiments peine à décoller réellement. 650 000 logements ont bien bénéficié du dispositif MaPrimeRenov’ ces dernières années mais, d’après France Stratégie, 86 % de ces travaux ne concernaient qu’un geste de rénovation, là où les rénovations globales ne représentent que 0,1 % des dossiers et les sorties de passoires 0,2 %.
Pourtant, le secteur du bâtiment est responsable de 19% de nos émissions nationales de gaz à effet de serre. D’où l’urgence d’aller plus loin, et plus vite, en matière de rénovation énergétique. Un constat à l’origine de la création de NamR, une entreprise française qui collecte et traite des grandes volumétries de données dans le but de favoriser la transition énergétique des parcs immobiliers partout en France.
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La transition énergétique grâce à la data
Fondée il y a 4 ans et demi, la startup parisienne centralise sur une plate-forme un maximum de données sur l’état énergétique des bâtiments. Ces données permettent à NamR d’identifier et d’isoler les passoires énergétiques présentes au sein d’un parc immobilier, afin d’analyser les travaux de rénovation énergétique qui devront s’appliquer. « Ce qu’on propose, c’est une plateforme de données, qui permet de caractériser de manière très précise, quantitativement et qualitativement, tous les bâtiments et toutes les parcelles de France » précise ainsi Chloé Clair, CEO de la startup.
Concrètement, cette collecte de données s’effectue par différentes sources. Des images aériennes permettent, par exemple, de connaître la vétusté des toitures là où les diagnostics de performance énergétique permetten d’identifier les passoires thermiques, et fournissent à NamR les informations pour évaluer quels travaux mettre en place.
« Notre vision consiste à décrire le monde physique par la donnée. Cela sert à le modéliser, et donc à imaginer des scenarii et des potentiels de ce monde physique, dans le cadre de la transition écologique qui est multi-systémique » ajoute l’entrepreneure, qui précise que cette maîtrise de la technologie peut également s’appliquer pour faire des modélisations dans le cadre du recours aux énergies renouvelables, mais aussi afin de prédire les risques physiques, tels que les risques d’inondations des bâtiments.
L’entreprise s’adresse aujourd’hui principalement aux détendeurs de gros parcs immobiliers et aux collectivités territoriales, qui ont besoin d’informations afin de mettre en place des projets de rénovation. La startup travaille ainsi avec des assureurs, des banques de détail, des délégataires de services publics tels que Veolia ou Engie, ou encore avec la Banque des Territoires. « Avec NamR, par notre connaissance des bâtiments et des activités qui s’y opèrent, on permet à ces acteurs de mieux modéliser leur modèle concessif et donc de mieux optimiser ressources et dépenses« , ajoute Chloé Clair.
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Une volonté de s’ouvrir aux promoteurs, aux syndicats et aux collectivités
Côté modèle économique, l’entreprise qui a récemment levé 8 millions d’euros, fonctionne en « data info service », c’est-à-dire en fournissant des données à ses clients afin qu’ils puissent projeter leur stratégie. Les clients en question ont la possibilité de prendre un abonnement à une certaine quantité de données par an, qui vont de 10 000 à 15 000€ pour les collectivités ou les petits acteurs, à 500 000€ pour des acteurs tels que les banques et les assurances, qui gèrent des millions d’adresses.
Toutefois la startup, qui compte aujourd’hui une cinquantaine de salariés, estime que le rôle de fournisseur de données n’est pas suffisant pour s’adresser à l’ensemble des acteurs de la chaîne de valeurs. « Bien que notre premier cas d’usage soit la rénovation énergétique, par la suite c’est toute la transition écologique du bâti et des villes à venir que nous visons » annonce Chloé Clair, qui souhaite à l’avenir pouvoir travailler avec des promoteurs et oeuvrer à la transformation des territoires en ayant une plateforme complète de solutions, grâce à laquelle les utilisateurs pourront s’emparer de la donnée de manière beaucoup plus pratique.
