Inbound Travel Trends Germany Dashboard
Secteur public
Country or Region
AllemagneSourced From
L'Office national allemand du tourisme (GNTB) a développé une solution basée sur les données pour analyser les tendances des visiteurs, améliorant ainsi la compréhension des marchés d'origine, des préférences des touristes et des performances marketing. Le projet a défini des objectifs et des indicateurs clés pour évaluer l'impact des campagnes du GNTB, en s'appuyant sur une société spécialisée en analyse de données pour l'analyse de marché et le reporting en temps réel. À l'aide des données des systèmes de distribution mondiaux (GDS) et des réservations de vols, le succès des campagnes a été évalué avant et après leur mise en œuvre. Des algorithmes de machine learning ont prédit les tendances, permettant d'identifier les profils de nationalité, les modes de voyage et les destinations les plus prisées.
Surveillance et contrôle
Planification des ressources
iTwin by Bentley
Secteur public
Country or Region
les états-unis d'AmériqueSourced From
La plateforme iTwin de Bentley Systems permet la création de jumeaux numériques pour les infrastructures, fournissant des données et des analyses en temps réel pour optimiser les performances et faciliter la prise de décision. Elle intègre diverses sources, telles que les données IoT, BIM et SIG, dans une vue unique et cohérente pour la réalisation de projets, l'exploitation et la gestion des actifs. La plateforme permet aux utilisateurs de visualiser, surveiller et analyser les infrastructures tout au long de leur cycle de vie, en proposant des outils collaboratifs qui améliorent la communication et l'efficacité.
Surveillance et contrôle
Planification des ressources
Mindicity
Secteur public
Country or Region
ItalieSourced From
Mindicity est une plateforme d'intelligence urbaine qui utilise des technologies d'IA telles que la vision par ordinateur, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (TALN) pour optimiser la gestion urbaine. Elle centralise les données urbaines dans un « lac de données » afin d'optimiser la prise de décision et la planification urbaine, en intégrant des modèles scientifiques pour comprendre les dynamiques urbaines complexes. Visant à améliorer la sécurité, la durabilité et la qualité de vie, Mindicity favorise la collaboration avec des composants open source. Un exemple notoire d'utilisation de la plateforme est son implémentation au sein de la « Smart Control Room » de Venise, où les administrateurs utilisent les données urbaines en temps réel pour améliorer la sécurité, optimiser la mobilité et soutenir la gestion de crise, les aidant ainsi à prendre des décisions éclairées dans les situations critiques.
Monitoring, Reporting, and Verification (MRV) System for Climate Finance
Secteur public
Country or Region
ColombieSourced From
Le système de suivi, de notification et de vérification (MRV) du Département national de planification colombien s'appuie sur des algorithmes d'IA pour automatiser le suivi des investissements liés au climat en collectant, classant et analysant des données provenant de diverses sources, notamment des bases de données publiques, privées et internationales. Il simplifie les tâches manuelles du Département du développement durable (DADS) pour le suivi des investissements. Le système organise et normalise les informations afin d'assurer la cohérence dans le temps et entre les institutions. Il classe les projets de financement climatique par type (par exemple, atténuation ou adaptation) et suit leur impact dans 12 secteurs et 35 sous-secteurs. Les données provenant de systèmes disparates sont intégrées sur une plateforme unique. L'IA estime également les flux d'investissement et vérifie l'exactitude des données grâce à des processus automatisés. Son objectif principal est d'améliorer la transparence et d'éclairer la prise de décision sur le financement climatique en Colombie.
Signaux Faibles
Secteur public
Country or Region
FranceSourced From
Signaux Faibles est un outil d'IA open source français qui analyse les données financières et sociales publiques afin de détecter les premiers signes de difficultés économiques. Grâce à l'apprentissage automatique, il aide les agences gouvernementales à identifier les entreprises à risque jusqu'à 18 mois à l'avance, permettant ainsi une intervention rapide. Initialement lancé en Bourgogne, une région de l'est de la France, en 2016, puis étendu à l'ensemble du pays, l'outil s'améliore continuellement grâce à l'affinement des données et à la transparence. Son caractère open source garantit adaptabilité, collaboration et réduction des biais dans l'évaluation des risques financiers.
Surveillance et contrôle
Planification des ressources