PARIS : Plan de relance rénovation, pour DEEPKI il faut passer à l’action !
Deepki appelle à déployer sans attendre un plan d’action agile, s’appuyant sur la data.
Le grand plan « France Relance » était dévoilé par le gouvernement hier après-midi. Il confirme comme attendu l’enveloppe de 30 milliards d’euros dédiée à la transition écologique du pays dont 6,7 milliards pour la rénovation thermique des bâtiments. Deepki salue l’ambition du gouvernement et interroge la stratégie à déployer pour passer à l’action rapidement avec pour objectif un impact environnemental bénéfique massif et rapide. L’entreprise trace un parallèle avec le monde informatique pour appeler à déployer des plans d’actions agiles, sur le mode du « Test & Learn ».
Vincent Bryant, président de Deepki :« Ce plan de relance, résolument écologique, donne enfin à la France les moyens de ses ambitions en termes de rénovation thermique des bâtiments. Néanmoins, il pose dans le même temps un défi énorme : comment éviter la gabegie ? Comment assurer un impact environnemental massif et rapide à la hauteur des enjeux ? Nous avons beaucoup à tirer des enseignements de l’informatique et particulièrement de l’approche data pour s’assurer de l’efficacité des actions entreprises. Appliquée à la transition environnementale et généralisée, cette méthode assurerait un impact massif et rapide des moyens engagés. »
Pour construire les plans d’action, Deepki plaide pour une approche pragmatique qui s’appuie sur la data.
A l’heure de construire les plans d’actions labélisés France Relance, Deepki appelle les professionnels à la vigilance. Vincent Bryant précise : « Evitons de (re)tomber dans les ornières habituelles en préconisant des audits énergétiques longs qui, s’ils permettent de faire des listes d’actions potentielles, n’appellent pas vraiment à leur mise en œuvre. »
Deepki encourage plutôt à construire des modes de décision pragmatiques s’appuyant sur la data et qui associent à chaque action un pilotage précis. Ce modèle déployé dans le secteur informatique baptisé « Test & Learn » se schématise comme suit :
1/ Je fais mes choix et analyses sur la base des données factuelles et de la situation donnée.
2/ Je détermine le problème et teste une solution.
3/ J’analyse les données à la suite de la mise en œuvre de cette solution.
4/ En cas de succès, je généralise la solution. En cas d’échec, j’apprends et j’adapte une autre solution.
Un modèle adapté pour s’appliquer à l’ensemble des actions de transition environnementale
Ce mode d’action, appliqué à toutes les actions de transition environnementale permet dans les faits de :
Mieux détecter les plus importants gisements d’économie d’énergie Choisir le bouquet d’actions le plus adapté, sans déclencher par défaut des travaux lourds Suivre l’efficacité réelle des actions et reproduire rapidement les actions les plus efficaces.
A PROPOS DE DEEPKI
Deepki accompagne les entreprises dans la transition environnementale de leur parc immobilier, du gain de performance à l’impact durable. En collectant et analysant les données déjà existantes, Deepki donne à ses clients les leviers d’action pour mieux comprendre leur patrimoine, réduire leur empreinte environnementale et valoriser leur parc immobilier.
Deepki en chiffres :
+ 100 collaborateurs à Paris, Madrid et Milan
+ de 250 clients
+ de 225 millions de m2 monitorés (+ de 800 000 actifs)
+ de 180 000 TeqCO2 d’économies détectées
Collecte de données dans 27 pays