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Mobiliser l'intelligence artificielle pour accélérer la rénovation énergétique des toitures de France

À revoir Durée: 54 minutes 25 participants
Cette formation s'est déroulée le 12 mai 2022.

L'open data contient de nombreux formats de données, dont les images aériennes. Celles-ci contiennent des informations essentielles pour guider les politique de rénovation. Pour être efficace, le traitement de ces images ne peut se faire à la main puisque l'on parle de 34 millions de bâtiments en France.

La computer vision est une technologie d'intelligence artificielle qui permet d'analyser les images. Chez namR, elle nous permet notamment d'analyser les toits de chaque bâtiment de France pour anticiper les actions de rénovation énergétique.

Dans cette formation, nous vous expliquerons en quoi consiste la computer vision, ses cas d'usage et les solutions déployées pour accompagner les politiques de rénovation énergétique des collectivités territoriales.


Objectifs de la formation :
  • Découvrir la technologie deeptech
  • Comprendre comment la computer vision facilite la rénovation énergétique des territoires
  • Découvrir les solutions à disposition des collectivités pour identifier les bâtiments prioritaires à la rénovation
Documents (1) :
Public conseillé : Agents des services énergie, gestionnaires de bâtiments, chargés de mission transition numérique
Tarifs : Non abonnés : 300 €
Abonnés : inclus dans l'abonnement aux communautés Bâtiments , Énergie & Transition énergétique
Formation animée par :
Les interventions :
Mobiliser la computer vision pour la rénovation énergétique des toits de France  
Les intervenants :

Marc STEFANON

Data product owner

NAMR

Luc DE ROCHEFORT

Directeur développement Collec...

NAMR

Bastien Hell

Ingénieur Vision par Ordinateu...

NAMR

Liste des 25 participants :

Amandine REY

Responsable communication

NAMR

Bertrand CUDON

Chargé d'opération de travaux

CD29 FINISTERE

Emmanuelle Jeoffrion

Chargé du logiciel des données...

CU LIMOGES METROPOLE

François Crepin

Référent Applicatif

CD30 GARD

Voir tous les participants