Kelvin veut contribuer à sauver la planète en appliquant l'IA aux audits énergétiques des maisons

Lorsque vous recherchez une idée de startup susceptible de ralentir le changement climatique, vous pourriez devenir un expert en évaluation énergétique domestique. C'est du moins ce qui est arrivé aux fondateurs de Kelvin, une startup française qui utilise la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique pour faciliter l'audit de l'efficacité énergétique des maisons.

Clémentine Lalande, Pierre Joly et Guillaume Sempé se sont penchés sur les audits d'efficacité énergétique des maisons car les rénovations vont avoir un impact massif sur la réduction de la consommation d'énergie et des émissions de CO.2 émissions. Mais, comme le reste du secteur de la construction, la plupart des entreprises de ce secteur n’utilisent pas la technologie pour améliorer leurs processus.

« Il y a 300 millions de logements à rénover au cours des 30 prochaines années en Europe », a déclaré Lalande, PDG de Kelvin, à TechCrunch. « Mais le secteur de la construction est le deuxième secteur le moins numérisé après l'agriculture. »

En France, l'Agence nationale du logement (ANAH) s'est fixé un objectif ambitieux : atteindre 200 000 logements rénovés rien qu'en 2024. Mais les artisans ne peuvent tout simplement pas suivre le rythme, ce qui nuit au climat. Plus généralement, le paysage réglementaire est favorable à ce type de startup en Europe.

Fondée en octobre 2023, Kelvin est une pure société logicielle. L'entreprise ne souhaite pas créer un marché de fournisseurs de services et, contrairement à Enter, une autre startup d'évaluation énergétique domestique basée en Allemagne couverte par TechCrunch, elle ne veut pas non plus être un produit destiné aux clients.

Au lieu de cela, la startup a constitué une petite équipe d’ingénieurs pour créer son propre modèle d’IA spécialisé dans les évaluations énergétiques domestiques grâce à l’apprentissage automatique. L'entreprise utilise des données ouvertes, telles que des images satellite, ainsi que son propre ensemble de données de formation contenant des millions de photos et d'évaluations énergétiques.

« Nous calculons plus de 12 sources de données propriétaires, semi-publiques ou ouvertes qui fournissent des informations sur le bâtiment et ses performances thermiques. Nous utilisons donc des techniques de segmentation assez classiques, analysant les images satellites avec des modèles d'apprentissage automatique pour détecter des caractéristiques spécifiques, comme la présence de bâtiments mitoyens, de panneaux solaires, d'unités de ventilation collective, etc. », explique Lalande.

« Nous le faisons également sur les données que nous collectons nous-mêmes. Nous avons développé un outil d'inspection à distance avec un robot qui indique à la personne qui s'y trouve les photos et vidéos qu'elle doit collecter », a-t-elle ajouté. « On a alors des modèles qui comptent les radiateurs en vidéo, détectent les portes, détectent la hauteur sous plafond, et vont déterminer le type de chaudière ou le groupe de ventilation. »

Kelvin ne souhaite pas utiliser de technologies 3D comme le lidar, car il souhaite créer un outil pouvant être utilisé à grande échelle. Il vous permet d'utiliser des photos et des vidéos normales, ce qui signifie que vous n'avez pas besoin d'un smartphone récent doté d'un capteur lidar pour enregistrer les détails d'une pièce.

Les clients potentiels de la startup pourraient être des entreprises de construction, le secteur immobilier ou même des institutions financières souhaitant financer des projets de rénovation domiciliaire. Les financiers, en particulier, pourraient rechercher des évaluations précises avant de prendre une décision.

Lors des premiers tests effectués par l'entreprise, ses évaluations énergétiques domestiques ont été précises à 5 % près des évaluations traditionnelles. Et s’il devient l’outil incontournable de ces audits, il deviendra beaucoup plus facile de comparer une maison à une autre et une rénovation à une autre.

La startup a désormais levé 4,7 millions d'euros (5,1 millions de dollars au taux de change du jour), avec Racine² en tête de la levée et un investissement non dilutif de Bpifrance. Seedcamp, Raise Capital, Kima Ventures, Motier Ventures et plusieurs business angels ont également participé au tour de table.

Crédits images : Kelvin

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