Innovation & Données – MSN-DATA

Objectif : structurer, de manière progressive et honnête, le retour d’expérience issu de nos DTG, PPT et DPE afin d’améliorer l’analyse technique et la priorisation des travaux. Ici, pas “d’IA magique” : nous capitalisons des observations réelles, anonymisées, pour mieux anticiper les besoins du parc bâti.

Ce que nous faisons (concrètement)

Capitalisation progressive : chaque diagnostic contribue à la constitution d’une base interne “MSN-DATA” (typologies, pathologies, systèmes, recommandations principales), sous forme de données simples et réutilisables (tableau/CSV).
Anonymisation stricte : aucune donnée nominative client n’est publiée ; seules des informations techniques agrégées sont conservées à des fins d’analyse.
Analyse d’occurrence : repérer ce qui revient souvent (expositions, matériaux, vétusté des équipements) pour anticiper les risques et mieux ordonner les actions.
Restitution opérationnelle : nos rapports intègrent des justifications techniques plus claires et des priorisations fondées sur ce retour d’expérience structuré.

Formulation honnête : « Chaque diagnostic contribue à la constitution de notre base MSN-DATA ». Cela signifie capitalisation d’expérience structurée, pas algorithme opaque ni promesse d’automatisation totale.

Pourquoi c’est utile

Meilleure lisibilité des risques récurrents sur le bâti local.
Recommandations priorisées avec argumentaire technique consolidé.
Facilite les échanges avec syndics, notaires, banques et assurances.

Cadre et conformité

RGPD : données techniques, non nominatives, agrégées.
Transparence : aucune note artificiellement “améliorée”.
Traçabilité : sources et hypothèses conservées en interne.

Notre méthodologie MSN-DATA

Collecte sobre : champs techniques minimaux (année, structure, enveloppe, systèmes, anomalies constatées, recommandation pivot).
Structuration : normalisation légère (catégories, vocabulaires, codification maison) pour permettre des tris simples (par commune, période, typologie).
Consolidation : agrégation par familles d’éléments (toitures, réseaux, sécurité, énergétique) pour faire apparaître les occurrences.
Restitution : insertion de ces enseignements dans les rapports (DTG/PPT) : justifications, priorités, horizons, fourchettes de coûts.

Ce que nous ne prétendons pas

Nous ne prétendons pas “prédire l’avenir” via un algorithme : nous anticipons mieux grâce à l’expérience structurée.
Nous ne revendons aucune donnée client ; nous n’exposons aucune information nominative.
Nous ne remplaçons pas l’expertise de terrain ; nous la renforçons par la mise en forme des constats.

Perspectives 2026-2030 (transition numérique du bâtiment)

La normalisation douce de l’observation (fichiers structurés, vocabulaires partagés) facilite : – des échanges plus fiables avec DTG et PPT ; – des synthèses opposables pour notaires et assureurs ; – une intégration graduelle aux exigences publiques (observatoires, appels à projets).
Si un jour un module d’analyse automatique devient pertinent, il s’appuiera d’abord sur cette matière réelle : le terrain.

FAQ (franc, direct)

Faites-vous de “l’IA” ?

Nous n’employons pas d’algorithme propriétaire pour “classer” les bâtiments. Nous structurons des observations réelles afin de mieux argumenter et prioriser. C’est une démarche d’ingénierie de la donnée, pas du marketing.

Pourquoi publier cette page ?

Parce que nos rapports s’appuient désormais sur un retour d’expérience organisé. Cette transparence aide les institutions et partenaires à comprendre notre approche et à y contribuer, le cas échéant.