Rendre la ville plus intelligente. Tel est l’objectif fixé pour cette deuxième édition du programme DataCity, chapeauté par Numa. Au total, douze startups ont été sélectionnées. Elles ont désormais deux mois pour montrer la viabilité de leur projet.

La deuxième édition du programme DataCity vient de s’achever. Cette fois, ce ne sont pas cinq startups qui ont été retenues mais douze jeunes entreprises françaises et internationales qui auront la lourde tâche de trouver des solutions pour améliorer la ville, en apportant des solutions adaptées aux enjeux urbains actuels afin de rendre la vie en ville plus attrayante.

Conduit par Numa, le projet DataCity a pour objectif d’incuber des startups triées sur le volet pendant une période de temps assez brève pour les aider à concrétiser un prototype fonctionnel à partie d’une idée. Ces startups s’appuient en particulier sur la collecte d’importants jeux de données difficilement accessibles mais que les sociétés partenaires mettent à disposition pour les aider à mieux cerner les problématiques.

datacity

« Les startups retenues ont désormais deux mois pour travailler sur leur challenge avec l’entreprise qui les parraine, et proposer des solutions concrètes aux problématiques soulevées par DataCity », explique Numa. SFR, la RATP, Suez, la Mairie de Paris, la Société d’études techniques et économiques, La Poste, Cisco, EDF, Bouygues Energies & Services et Nexity sont partenaires de la deuxième édition.

À l’issue de cette période, au cours de laquelle elles bénéficieront non seulement d’une aide financière à hauteur de 10 000 euros mais aussi de l’assistance des partenaires et de l’expertise des membres de Numa, une première version de leur solution sera testée dans des infrastructures parisiennes en avril, que ce soit dans la logistique, l’énergie, la mobilité, la gestion des déchets ou les bâtiments intelligents.

Ces 12 startups ont été retenues parmi 225 candidatures

AiD

La startup AiD a imaginé une solution servant à tracer et analyser les flux de touristes en agrégeant des données fournies par différents partenaires, afin d’adapter, par exemple, les services de transport pour mieux répondre aux besoins des visiteurs. Avec SFR, la RATP, Suez et la Mairie de Paris, AiD va s’efforcer de concevoir un outil de visualisation et de suivi dynamique des flux touristiques.

BeeBryte

Réduire la consommation énergétique des bâtiments. Voilà l’objectif que poursuit BeeBryte en développant une solution permettant un suivi plus précis de l’usage énergétique et ainsi faire une traque plus fine contre le gaspillage. Ce suivi, qui doit être en temps réel, avec le concours de la Mairie de Paris et du Setec, reposera sur des capteurs et des compteurs reliés directement à l’interface du gestionnaire du bâtiment.

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ColisWeb

Spécialisée dans la livraison par coursier, la startup ColisWeb va tenter de modéliser l’impact de la logistique afin de fluidifier le trafic dans la ville. Le Setec, la Mairie de Paris et surtout La Poste, ColisWeb se concentrera sur un quartier pour évaluer, en termes de coût et de temps de livraison, l’impact de l’aménagement urbain. L’Institut national de recherche en informatique et en automatique contribue au projet.

Craft.ai

La startup Craft.ai part d’un constat : il y a chaque jour 500 camions qui circulent à Paris pour ramasser les déchets, ce qui pose quelques problèmes de circulation. Aussi, avec Suez, la société expérimentera un système qui permet de donner l’heure précise de passage des éboueurs afin que tout le monde puisse être informé grâce à un modèle de prédiction du passage des camions poubelles.

Intersec

Dans le cadre de DataCity, Intersec récoltera et traitera les données des bus parisiens pour connaître les habitudes de déplacement des touristes dans la capitale et ajuster les services de la ville à leurs besoins en déplacement. En étudiant les habitudes de déplacement, Intersec pense pouvoir améliorer les services de transport. Le projet a attiré SFR, Cisco, le Setec et la RATP.

CC Chris Guy

CC Chris Guy

Linc

Venue de Danemark, la startup Linc compte mettre au point un système d’échange d’électricité en minimisant les coûts. Avec EDF, Bouygues et Nexity, elle souhaite favoriser les transferts des producteurs d’énergies d’origine renouvelable — comme le solaire — au niveau local, dans un quartier par exemple, vers les consommateurs, ce qui permettrait de réduire les coûts de production et de transport de l’énergie.

Quantmetry & Dataiku

Le projet porté par Quantmetry et Dataiku consiste à mettre sur pied un système d’éclairage adaptatif dans les rues en analysant les données de mouvements urbains. Il s’agit d’agréger les données d’un opérateur téléphonique et celles en open source (météo, événements ponctuels) pour prédire les besoins en éclairage en vue de réduire la consommation des luminaires. Bougyues et SFR sont dans la boucle.

Saagie

Peut-on mettre au point une plateforme de maintenance prédictive permettant de visualiser et prédire les dysfonctionnements sur les lampadaires parisiens ? Oui, répond la startup Saagie. Avec Bouygues, elle va analyser les données des courbes de tensions sur un historique présentant des dysfonctionnements et construire un algorithme qui viendra prédire un dysfonctionnement à venir.

Rue ville

CC Gratisography

SharingCloud & Irlynx

L’alliance des startups SharingCloud et Irlynx vise à mieux occuper les espaces de travail, jugés trop souvent sous-exploités alors qu’ils pourraient être mutualisés intelligemment. Les deux sociétés vont donc mettre au point une technologie destinée à augmenter le partage et le taux d’occupation au sein des bâtiments, en mobilisant notamment des capteurs pour détecter la présence d’individus.

ZenCity

Venu d’Israël, la startup ZenCity va, avec SFR et Nexity, lancer une expérimentation pour produit un outil d’aide à la stratégie de planification urbaine, en se basant sur une analyse précise des données d’un territoire. Plusieurs sources seront utilisées, des réseaux sociaux en passant par les espaces commerciaux, afin de faire émerger les tendances provenant des citoyens en direct par rapports aux études préalablement effectuées.

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