D’après pv magazine International
L’éditeur de logiciels Planno, basé aux Émirats arabes unis propose un logiciel par abonnement à destination des développeurs et planificateurs de projets solaires commerciaux et industriels (C&I), leur permettant d’identifier et de qualifier des toitures prometteuses dans un nombre croissant de pays. Selon Daniel Domingues, son fondateur et directeur général, la solution automatise plusieurs étapes clés de la phase de prospection des projets solaires sur toitures C&I, « rendant le processus plus rapide et davantage fondé sur les données ».
« Elle constitue une alternative aux méthodes manuelles, tout en offrant une plateforme sur laquelle les opportunités peuvent être organisées, gérées et partagées au sein de l’équipe de développement », a expliqué Daniel Domingues à pv magazine. Le logiciel s’appuie sur des technologies d’intelligence artificielle géospatiale, combinant données satellitaires, imagerie et modèles d’apprentissage automatique, afin d’identifier des toitures exploitables. Les résultats sont enrichis par des estimations du potentiel énergétique ainsi que par des informations de contact à caractère commercial.
Un processus structuré de contrôle qualité est mis en œuvre, impliquant une vérification par les équipes de Planno afin de s’assurer que « les éléments identifiés correspondent bien aux caractéristiques réelles des bâtiments C&I et excluent les structures non pertinentes », précise Daniel Domingues. À l’inverse, la prospection traditionnelle repose sur des démarches manuelles chronophages, telles que l’analyse de Google Maps ou Google Earth pour repérer de grandes toitures, la consultation de cadastres, plateformes municipales et bases de données d’entreprises, ou encore des campagnes d’appels à froid pour identifier des prospects sur chaque nouveau marché.
Des clients dans plusieurs pays
Les premiers clients de Planno sont implantés aux Émirats arabes unis, en Arabie saoudite, en Afrique du Sud, en Belgique, aux Pays-Bas, en France, à Chypre et aux États-Unis. « À ce stade, nous constatons la plus forte traction au Moyen-Orient, où se trouve notre équipe, ainsi qu’en Afrique du Sud. Nous anticipons toutefois une adoption européenne en forte croissance à partir de 2026, à mesure que nous ouvrirons de nouveaux marchés », indique Daniel Domingues.
Actuellement proposée comme une solution autonome, la plateforme a vocation, à plus long terme, à s’intégrer aux outils déjà utilisés par les développeurs, ainsi qu’aux solutions de gestion de la relation client (CRM). Planno a récemment annoncé l’arrivée de Spark Wave Energy parmi ses clients. Cette coentreprise d’Octopus Energy Generation, spécialisée dans les projets C&I au Portugal, s’appuie sur les analyses de Planno, selon lesquelles le pays compterait 79 000 toitures C&I représentant un potentiel de 15,4 GW de capacité solaire.
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C’est un excellent exemple de la manière dont l’IA géospatiale peut lever un verrou majeur dans le secteur du solaire : le temps passé sur la pré-qualification. La transition d’une prospection manuelle sur Google Maps vers un flux de données enrichies (potentiel énergétique + contacts) est un bond énorme pour l’efficacité des équipes de développement.
Cependant, d’expérience, le vrai défi pour ces entreprises n’est pas seulement de collecter ces données, mais de réussir à les “digérer” opérationnellement. Recevoir des milliers de prospects qualifiés par satellite peut vite saturer une équipe si l’on n’a pas une structure de suivi très rigoureuse. Le risque est de voir ces opportunités s’évaporer parce que la relance commerciale n’a pas suivi la cadence de la détection technique.
Dans des structures que j’ai pu observer, notamment pour la gestion de parcs immobiliers ou d’installations techniques, l’usage d’outils comme Simple CRM s’avère justement efficace pour absorber ce volume : cela permet de centraliser les données de Planno et de transformer automatiquement une coordonnée GPS en une tâche de prospection avec un historique clair. Sans ce pont entre l’outil de détection et le pilotage quotidien, on finit souvent par perdre en qualité de suivi ce qu’on a gagné en vitesse de détection.
D’ailleurs, pour ceux qui sont déjà sur ces marchés, comment gérez-vous aujourd’hui la vérification terrain par rapport aux données satellitaires ? Est-ce que le taux d’erreur de l’IA est devenu suffisamment faible pour se passer d’une première visite de validation ?