[FW500] Comment Deepki optimise la gestion énergétique des parcs immobiliers
Interview avec Vincent Bryant, cofondateur et président de Deepki
Comment accompagner les propriétaires, gestionnaires et utilisateurs de parcs immobiliers dans l’optimisation de la gestion énergétique des bâtiments? Alors que l’immobilier représente encore aujourd’hui 44% des émissions de CO2 dans le monde, la transition environnementale du secteur a été considérée comme particulièrement lente.
Ces dernières années, une grande partie des décisions prises pour investir dans l’immobilier « ont été prises au doigt mouillé, à dires d’experts, et assez peu basées sur des données objectives, des données réelles qu’on exploite pour pouvoir comprendre ce qu’il se passe sur le terrain », selon Vincent Bryant, cofondateur et président de Deepki. Cette startup parisienne développe depuis 2014 une plateforme logicielle qui vise à accélérer la transition énergétique des bâtiments publics et privés sans installer de compteur et sans réaliser d’audit.
Elle se base pour cela sur les données issues de trois types de sources différentes: les informations dont disposent clients (dont la direction immobilière de l’Etat, le groupe SNCF ou encore la mairie de Paris), leurs prestataires (fournisseurs d’énergie, d’eau, les exploitants, les mainteneurs, les bureaux de contrôle etc), et l’open data (données météorologiques, distance entre un immeuble et les transports en commun, par exemple). La solution peut extraire automatiquement des données utiles de documents de facturation, de consommations ou des rapports de maintenance. Après traitement, ces informations sont utilisées via des modèles statistiques pour optimiser la consommation énergétique des bâtiments.
678 000 bâtiments sous gestion
Selon Vincent Bryant, il existe déjà « une quantité astronomique de donnes qui sont aujourd’hui complètement sous-exploitées ».
« Quand vous regardez que dans une facture mensuelle d’énergie (…), il y a plus de 50 informations utiles pour comprendre comment fonctionne le bâtiment, et que si vous mettez cette information au regard d’autres informations, comme le taux d’occupation d’un immeuble, les horaires d’ouverture ou le nombre de personnes qui rentrent, vous êtes capables de comparer les immeubles les uns par rapport aux autres et identifier les immeubles qui présentent le meilleur potentiel d’économie d’énergie », ajoute-t-il.
Forte aujourd’hui de 90 employés, la startup Deepki revendique aujourd’hui 678 000 bâtiments sous gestion en France et en Europe. L’entreprise a levée plus de 10 millions d’euros auprès de Citizen Capital, Statkraft Ventures, Demeter, Hi Inov, Emertec Gestion, Axeleo ou SNCF Digital Ventures. Elle vise un chiffre d’affaires de 5,3 millions d’euros en 2019.
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(00:28) Une transition lente et un manque de données objectives
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(02:14) Les trois sources de données exploitées
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(02:59) Les grandes étapes de la transition énergétique immobilier en France
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(04:11) Développer la quantité des données immobilières ou la qualité?
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(05:07) Les prochaines étapes de la transition énergétique de l’immobilier
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(06:31) L’arrivée des investisseurs Statkraft Ventures et Citizen Capital
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(07:53) Ce que cherchent ces investisseurs chez Deepki
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(08:29) Chaque investisseur apporte sa pierre à l’édifice
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(09:18) La durée et la valeur moyennes des clients
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(09:50) Les ambitions de Deepki
Deepki: les données clés
Fondateurs: Vincent Bryant, Emmanuel Blanchet
Création: 2014
Siège social: Paris
Effectifs: 90
Secteur: énergie, immobilier, PropTech
Marché: solution logicielle SaaS qui vise à accélérer la transition énergétique des bâtiments
Financement: plus de 10 millions d’euros auprès de Citizen Capital, Statkraft Ventures, Demeter, Hi Inov, Emertec Gestion, Axeleo ou SNCF Digital Ventures
FW500 : le classement des 500 entreprises de la Tech française
Pour la quatrième année consécutive, FrenchWeb établit un panorama des entreprises de la Tech française, qu’elles soient start-up, PME ou grands groupes : le FW500.
Le FW500 s’intéresse aux entreprises françaises, leur potentiel, leurs performances (taux de croissance annuel du chiffre d’affaires sur les trois derniers exercices, effectifs…), et ce afin d’établir un classement des sociétés par rapport à leur dynamique de développement.
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