Les données contextuelles au service de vos transformations

 

Emparez-vous de nos données contextuelles pour optimiser vos projets dans des domaines aussi variés que la massification de la rénovation énergétique, le déploiement des énergies renouvelables, la lutte contre l’artificialisation, le risque assurantiel ou bancaire, et plus généralement les usages et la qualification du bâti et des territoires.

 

Découvrez nos cas d’usage

namR données contextuelles service transformations

Nos data sur l’étagère vous permettent d’enrichir
vos bases de données clients ou actifs immobiliers.

Simplifier ce qui est complexe

Notre force, une technologie unique en intelligence artificielle pour
vous livrer rapidement les données qui vous intéressent.

Accédez simplement à partir d’une adresse, d’une commune, d’une zone,
à des données contextuelles, originales et uniques.

interopérables
Toutes les bases sont chaînées entre elles pour décupler la richesse
non-personnelles
by design
Aucun qualifiant ne se rapporte à des personnes et les sources primaires sont publiques
qualifiées
Chaque donnée possède son propre indice de confiance issu de son process de fabrication
géolocalisées
L’entrée dans la base se fait par une adresse, une zone, un IRIS, une commune, etc.
complètes
Les qualifiants sont complets pour tout le territoire et prédits si partiels au départ
hétérogènes
De multiples sources de données enrichissent les qualifiants
unifiées
Les adresses, zones, communes sont autant d’entrées dans la base de données

Utilisez nos données pour mieux gérer vos clients et vos actifs

Qualify
Qualifiez vos actifs 
ou vos leads entrants
Renseignez-vous sur tous les attributs
 d’une adresse ou d’une zone
  • Call API localisé
  • 10 attributs
Contactez-nous
Target
Ciblez vos meilleures opportunités
Filtrer sur une zone en fonction de vos critères
  • 5 qualifiants filtrés
  • 10 attributs
Contactez-nous
Monitor
Optimisez le suivi de vos actifs et clients
Renseignez-vous sur tous les attributs
d’une adresse ou d’une zone
  • Call API localisé
  • 10 attributs
  • Qualifiants futurs
  • Suivi dans le temps
Contactez-nous

Ils nous font confiance

« Il [le programme tRees] se présente comme un véritable levier d’action en faveur de la transition énergétique et la plateforme est entrée en phase de test dans la région des Hauts-de-France à partir de la rentrée scolaire 2020. Elle utilise des modèles complexes de machine learning (dont computer vision) pour reconnaître des millions d’attributs actionnables, filtrables et organisables. »

Thomas Calvi pour ActuIA

« En ajoutant de multiples autres paramètres tels que le nombre d’étages d’un bâtiment, la présence d’un groupe de climatisation sur le toit, le matériau, la forme ou la pente du toit, et en s’appuyant sur sa Data Library, namR a été alors en capacité d’optimiser le choix de l’emplacement des infrastructures solaires, que ce soit à l’échelle d’un bâtiment ou d’un quartier. »

Rapport Bothorel, Pour une Politique Publique de la Donnée, Décembre 2020