Evaluée

Planetary

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Les 'points Team' sont attribués selon l'adéquation de la solution avec le type d'innovations recherchées par Team for the Planet. Ils correspondent à l'analyse de plusieurs facteurs :

  • le potentiel d'impact : note moyenne d'impact > 4 => 0,5 point / si > 4,15 => 1 point.
  • la cohérence globale: toutes les notes moyennes des 6 critères de sélection > 2,5 => 1 point.
  • le coup de coeur: % d'évaluations qui juge l'innovation top pour agir à grande échelle contre les GES > 20% => 1 point
  • le ciblage: validation du périmètre d'intervention de Team supérieur à 90% => 0,5 point + niveau de maturité de l'inno suffisant => 0,5 point
  • l'acceptation sociale: score d'analyse sémantique des commentaires > 0 => 0,5 point/ si > 3500 => 1 point
69 évaluations

Soumises à évaluations : Après avoir été pré-filtrées afin de vérifier qu’elles répondent bien à l’un des 20 problèmes traités par Team for the Planet et qu’elles ont le degré de maturité attendu, les innovations sont soumises à évaluation.

The business intelligence of tomorrow - delivered today ('BI 2.0')

Le levier d’action utilisé
Captation
Le secteur d’activité
Agriculture
Découvrir notre champ d’action arrow_forward
Date de soumission 12 décembre 2022 Fondateurs Matthew Smith Lieu de développement London, Royaume-Uni

Le projet en détails

NB : cette fiche est intégralement remplie par les personnes proposant l’innovation.

Quel est le problème résolu ?

Businesses need new intelligence to inform their business-critical decisions by effectively integrating operational data with environmental data. Our platform enables them to get that intelligence.

Comment est-il résolu ?

It enables businesses to effectively integrate business and environmental data, science based models, scenarios and business constraints to identify better decisions to make, for business and planet.

Qui sont les clients potentiels ?

Large multinational agrifood, energy, utilities, insurance, finance companies. Especially agrifood.

En quoi cette solution est-elle différente ?

1) Actionable science-based predictions 2) of interdependent risks and opportunities 3) with augmented reasoning that operates over uncertainty and complexity and 4) through a foundational, continuously updating, intelligence platform.