Team for the Planet

Fridaa Green

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'Team points' are awarded according to the adequacy of the solution with the type of innovations sought by Team for the Planet. They correspond to the analysis of several factors :

impact potential: impact average score > 4 => 0,5 point / if > 4,15 => 1 point.
global consistency: all average score of the 6 selection criteria > 2,5 => 1 point.
the favourite: % of assessments judge the innovation as a top one to act on a global scale against greenhouse gases > 20% => 1 point
the targeting: validation of Team for the Planet scope of action higher than 90% => 0,5 point + innovation level of maturity is enough => 0,5 point
social acceptability: semantic analysis score of comments > 0 => 0,5 point/ if > 3500 => 1 point

57 evaluaciones

Sujetas a evaluaciones : Después de comprobar que la innovación está dentro del ámbito de los objetivos de las 20 problemas de Team for the Planet y que ha alcanzado una madurez suficiente, se está evaluando la innovación.

L’achat immobilier de ceux qui s’engagent pour le climat.

Submission date 24 de febrero de 2023 Founders Chirine BenZaied Development location Paris, Francia

Detailed project

NB: this form is filled entirely by the ones submitting the innovation.

What is the issue addressed?

L’immobilier représente 40 % de la consommation d’énergie et 30 % des émissions de GES. Et pour atteindre les objectifs de neutralité carbone, il faut rénover 26 millions de biens. Mais, même si 9 français sur 10 regardent le DPE, seuls 5 % des français qui achètent, font une rénovation énergétique.

How is the problem solved?

Fridaa Green accompagne sur ces 3 étapes: 1. la recherche du bien, en estimant le potentiel de transition écologique (le coût des travaux, l’amélioration de DPE et de consommation d’énergie, et aussi l’impact en tCO2 évitées, et en MWh économisés), 2. le financement via un prêt “vert” et les aides, 3. les travaux, avec nos partenaires.

What is the customer target?

Les particuliers souhaitant acheter leur résidence principale, et désireux de réduire leur empreinte carbone, et agir pour la transition écologique et énergétique.

How is this solution different?

1. Les algorithmes de machine learning permettant de prédire le potentiel de transformation d'un bien avec le gain énergétique, l’impact écologique et les économies réalisées par le futur propriétaire en fonction des travaux réalisés. 2. L’association d’un outil digital (plateforme de prédiction) avec une UX très élaborée et d’un service d’accompagnement humain permet d'alléger la charge mentale de la rénovation énergétique, anxiogène pour l’utilisateur dans le cadre d'un achat immobilier, et de lui permettre de sauter le pas.