notre

technologie

étape 1

Les données employées par namR proviennent de deux sources de données différentes :

• L’open data avec 900 000 sources (data.gouv, les régions, géoportail de l’urbanisme…). Ces données brutes, non personnelles, sont lacunaires, non interopérables et hétérogènes

• Les données partenaires provenant de ressources complémentaires (l’ADEME, Airbus, l’IGN, Cerema…), incluant par exemple des images satellites, aériennes.

Les mises à jour de ces sources de données sont automatiquement détectées et intégrées dans nos outils. Des analyses de données enrichissent les métadonnées (format, taille, zone géographique…).

La data library est alors créée avec l’ensemble des données.

étape 2

À l’aide d’outils de machine learning, deep learning, de règles expertes et d’algorithmes géospatiaux, namR formate, standardise et nettoie ces données afin de les rendre mobilisables et actionnables. Les attributs sont ainsi créés.

Des algorithmes complémentaires viennent permettre une jointure entre les attributs et les référentiels adresses-bâtiments.

Nos attributs, géolocalisés et massifiés sur 34 millions de bâtiments répondent à de nombreux cas d’usage : transition écologique, risque assurantiel et extra-financier, performance commerciale, efficacité opérationnelle et logistique…

étape 3

Grâce à un interfaçage simple avec vos outils, namR peut s’y intégrer très rapidement. Cette intégration « seamless » favorise ainsi la prise en main, permet un accès immédiat et rend complètement transparente l’utilisation de la plateforme.

namR propose de livrer ses données enrichies sous plusieurs formats : 

• une interface propriétaire développée par namR
• un plugin dédié intégré directement dans vos outils (Dataiku)
• une API
• un fichier (xls, csv)
• un connecteur SIG (Qgis, ESRI)
• un connecteur CRM (Salesforce)