Arbres, emplois, écoles, climat — rue par rue.
Personne ne croise ces données. Nous le faisons.
Îlots de chaleur, couverture arborée, performance énergétique, accessibilité aux services — ces données existent pour chaque quartier de France. Elles sont dans les bases de l'INSEE, de l'IGN, de la BDNB, de l'ADEME. Mais elles restent dans des tableaux que seuls les techniciens lisent. urbandatalab.fr les intègre et les rend visibles — pour les habitants, les élus et les financeurs.
Le résultat : un habitant de Las Planas peut voir l'îlot de chaleur de sa résidence, la canopée de son quartier, et les DPE de son bâtiment — pendant qu'il répond à la consultation. Un élu peut montrer ce qui a été entendu, par résidence, par îlot. Un bailleur peut documenter la participation de ses locataires avec des données géoréférencées.
Prototype d'interface permettant aux habitants de s'exprimer directement sur une carte
Indicateurs climatiques et sociaux en temps réel
Modélisation 3D du quartier intégrant données environnementales
Génération automatisée de récits territoriaux à partir de données spatiales
Collecte, structuration et croisement des sources ouvertes et capteurs locaux.
Diagnostics quantitatifs, indicateurs climatiques, énergétiques et sociaux.
Jumeaux numériques, simulations 3D et projections d'aménagement.
Enquêtes spatialisées, cartographie participative et restitution publique.
Tableaux de bord, cartographies web et supports visuels pour les élus et opérateurs.
urbandatalab.fr est fondé par Christopher Liu — ancien Microsoft, formé à la recherche urbaine appliquée en sciences sociales. Ingénierie de données à grande échelle, méthodologies de recherche participative, analyse spatiale : cette combinaison de compétences rend possible ce que personne d'autre ne fait dans l'écosystème urbain français — rendre les données climatiques et territoriales lisibles pour des non-spécialistes, du bailleur social à l'habitant.
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