Chaque toit industriel du pays évalué sans visite sur site

Un acteur du solaire sait exactement quelles entreprises méritent un appel. Il ne peut simplement pas découvrir lesquelles répondent à ces critères.

La question de qualification est simple à formuler : cette entreprise a-t-elle un grand toit vide et utilisable, consomme-t-elle assez d’énergie pour justifier de le couvrir, et quelqu’un l’a-t-il déjà fait ? Trois faits. Tout commercial peut les citer.

Obtenir ces trois faits pour une entreprise prend une matinée. Quelqu’un ouvre une vue satellite et scrute le toit. Un autre consulte les comptes et estime la consommation d’après le secteur. Quelqu’un vérifie si les panneaux sont déjà là. Multipliez cela par toutes les entreprises industrielles d’un pays et le calcul ne tient plus.

Donc cela ne se fait pas. Le marché reste sans évaluation, et l’équipe commerciale travaille avec les entreprises qu’elle connaît par hasard, une fraction minuscule et arbitraire de celles qui mériteraient un appel. La contrainte n’est pas de savoir quoi demander. C’est que la réponse coûte une matinée par entreprise.

Une évaluation de chaque entreprise industrielle de Slovénie, toit, profil énergétique et historique des subventions, entièrement fondée sur des données documentaires et livrée sous forme de liste que l’équipe commerciale peut filtrer pour passer ses appels.

Environ 30 000 entreprises. Aucune visite sur site.

Pour chacune, le système localise les bâtiments de l’entreprise, récupère les orthophotographies à 25 cm de l’Autorité de géodésie et de cartographie de la République de Slovénie (GURS) et analyse le toit : surface utilisable, présence de panneaux et puissance qu’il serait réaliste d’installer. Il lit le site de l’entreprise pour établir ce qu’elle produit réellement. Il construit un profil de consommation énergétique à partir de l’intensité sectorielle ajustée à la taille de l’entreprise, puis affiné selon sa propre description de son activité. Il croise le registre public slovène de soutien aux énergies renouvelables et le registre des aides d’État de minimis : une entreprise déjà subventionnée est visible avant tout appel.

Le résultat est un profil unique par entreprise sur 79 champs, une image annotée du toit et une application où le commercial fixe ses filtres : surface de toit au-dessus d’un seuil, absence de panneaux, catégorie énergétique au-dessus d’un autre. Il obtient une liste d’appels classée.

La décision qui rend les chiffres fiables

Le toit mesuré est celui du bâtiment de l’entreprise, pas de la zone industrielle où elle se trouve.

C’est ce qui détermine si le jeu de données entier est exploitable. Les entreprises industrielles se regroupent dans des zones communes, et une détection naïve des toits renvoie toute la parcelle : chaque occupant hérite du toit de l’ensemble.

La différence n’est pas marginale. Un occupant, une entreprise d’environ 2 M€ de chiffre d’affaires, aurait été présenté avec 92 513 m² de toit et 7 794 kWp de potentiel. Son propre bâtiment fait 3 289 m² et 86 kWp. Un commercial qui l’aurait appelée en citant le premier chiffre aurait perdu le rendez-vous dès la première minute.

L’attribution des bâtiments repose donc sur la géométrie, pas sur un modèle : chaque surface de toit est répartie selon l’entreprise la plus proche et classifiée par périmètre. Le résultat doit être exact et explicable, et ce client refuse à juste titre une précision inventée. C’est aussi pourquoi la référence énergétique est une table de coefficients fixes plutôt qu’une supposition : un modèle l’affine, mais n’en invente jamais la base.

Parce qu’il a perdu. Avant toute construction, le choix de l’outil d’analyse des toits a été tranché en comparant les solutions sur de vrais toits industriels slovènes.

Solar API de Google, l’outil conçu précisément pour ce travail, a été testé aux côtés de Gemini, GPT et de plusieurs modèles vision-langage ouverts. Tous ont été battus par Claude Sonnet 5, celui que le système utilise.

Ce que cette comparaison est, et n’est pas. Une personne a comparé les sorties de chaque modèle aux images et décidé quelle lecture était juste. C’est une méthode de sélection pour un cas d’usage, de grands toits industriels irréguliers et partiellement occupés dans un seul pays, pas un test de référence chiffré ni une affirmation générale sur ces produits. Sur des toits résidentiels dans une ville bien cartographiée, la réponse pourrait être différente.

Nous le publions parce que la question est évidente et que la réponse n’était pas celle que nous attendions. L’outil spécialisé est généralement le bon choix par défaut. Ici, ce n’était pas le cas, et il a fallu une comparaison structurée pour le découvrir, pas une supposition.

Livré le 28 août 2026 :

Et le calendrier est la partie difficile à croire. Le contrat a été remporté le 20 août. L’application était en ligne le 22 août. Le jeu de données complet, ~30 000 entreprises et 93 Go d’images, a été livré le 28 août.

Huit jours entre le contrat remporté et une équipe commerciale disposant d’une liste nationale d’appels classée. Cela n’a été possible que parce que la base de classification, la chaîne d’enrichissement et la détection des toits existaient déjà. Ce projet a ajouté l’attribution rigoureuse au niveau du bâtiment, le profilage énergétique et la livraison.