Aller au contenu

ESG — Risque inondation sur logements DPE F et G

Parcours personas : carol (analyste) · Catalogues : postgres_postgis_esg · Durée : ~25 min · Difficulté : étoile étoile

Cette démo combine un dataset de performance énergétique (DPE) avec une couche géospatiale de risque inondation. Le Catalogue héberge l'indice de jointure ; ADEN compose la requête PostGIS ; la couche BI rend la carte. D'après la spec Sprint 62.3, ~33 % des bâtiments DPE F et G sont en zone à fort risque inondation.

Ce que la démo prouve

  • ADEN compose une jointure spatiale dès que le Catalogue déclare les colonnes geometry.
  • L'extension PostGIS de la base source reste système de référence ; AKKO orchestre la requête.
  • La couche BI rend table et carte sans plomberie supplémentaire.
  • Carol obtient un insight ESG défendable avec provenance vers les lignes source.

Pré-requis

  • URL démo : https://demo.akko-ai.com
  • Catalogue postgres_postgis_esg déjà fédéré.
  • 1 persona provisionnée : carol.

Étape 1 — Carol se connecte et explore le catalogue ESG

Se connecter en carol. Aller dans Gouvernance → Explorateur de catalogue → postgres_postgis_esg.

Tables attendues :

esg.dpe_buildings        (412 000 lignes, geometry POINT)
esg.flood_zones          (8 240 lignes, geometry POLYGON)
esg.communes             (35 000 lignes, geometry POLYGON)
esg.iris                 (49 000 lignes, geometry POLYGON)

Cliquer dpe_buildings et confirmer les colonnes :

  • building_id — ULID
  • address — texte
  • dpe_class — A à G
  • living_area_m2 — entier
  • geom — POINT SRID 4326

Cliquer flood_zones et confirmer :

  • zone_id — texte
  • risk_level — low, medium, high
  • geom — POLYGON SRID 4326

Capture : tests/e2e/playwright/artefacts/demos/esg-flood-risk/01-catalog-tables.png

Étape 2 — Carol ouvre ADEN

Cliquer IA → ADEN. Régler :

  • Catalogue : postgres_postgis_esg
  • Modèle : qwen2.5-coder:7b

Capture : tests/e2e/playwright/artefacts/demos/esg-flood-risk/02-aden-scope.png

Étape 3 — Carol pose la question spatiale

Prompt :

montre les bâtiments DPE classe F ou G situés en zone à fort risque inondation,
renvoie le compte, la part du parc F/G total, et un échantillon de 1000 avec coordonnées

Cliquer Ask. SQL attendu :

WITH fg AS (
    SELECT b.building_id, b.address, b.living_area_m2, b.geom
    FROM postgres_postgis_esg.esg.dpe_buildings b
    WHERE b.dpe_class IN ('F', 'G')
), exposed AS (
    SELECT fg.*
    FROM fg
    JOIN postgres_postgis_esg.esg.flood_zones f
      ON f.risk_level = 'high'
     AND ST_Intersects(fg.geom, f.geom)
)
SELECT
    (SELECT count(*) FROM exposed)                                   AS n_exposed,
    (SELECT count(*) FROM fg)                                        AS n_fg_total,
    CAST(100.0 * (SELECT count(*) FROM exposed)
                / NULLIF((SELECT count(*) FROM fg), 0) AS DECIMAL(5,2)) AS share_pct;

Résultat attendu :

| n_exposed | n_fg_total | share_pct |
| 27 412    | 82 980     | 33,04     |

Capture : tests/e2e/playwright/artefacts/demos/esg-flood-risk/03-aden-result.png

Étape 4 — Carol promeut le dashboard cartographique

Cliquer Promote to dashboard. ADEN détecte la colonne geometry et propose un dashboard 4 tuiles :

  1. KPI — Bâtiments exposés (27 412)
  2. KPI — Part du parc F/G (33,04 %)
  3. Carte — Bâtiments exposés colorés par classe
  4. Table — Échantillon de 1000 avec adresse et surface
+-------------------- AKKO ESG — DPE F/G en zone inondation ------------+
| 27 412 bâtiments | 33,04 % du parc F/G                                |
+----------------------------------------------------------------------+
| [ Carte : points rouges sur polygones inondation ] [ Table 1000 ]    |
+----------------------------------------------------------------------+

Capture : tests/e2e/playwright/artefacts/demos/esg-flood-risk/04-map-dashboard.png

Étape 5 — Carol drill-down par région

Dans le dashboard, ajouter un filtre sur region_code. Régler sur 13 (Bouches-du-Rhône).

Résultat attendu : la carte zoome sur le sud de la France, le KPI met à jour à 1 842 exposés / 35,7 % de part et la table se rafraîchit en conséquence.

Capture : tests/e2e/playwright/artefacts/demos/esg-flood-risk/05-drilldown-13.png

Étape 6 — Carol exporte le GeoJSON pour un partenaire

Cliquer Export → GeoJSON.

Résultat attendu : un fichier .geojson avec 27 412 features, propriétés building_id, dpe_class, living_area_m2. La colonne address est tronquée au nom de rue par la couche Gouvernance pour les rôles non-admin.

Capture : tests/e2e/playwright/artefacts/demos/esg-flood-risk/06-export-geojson.png

Nettoyage

  • Se déconnecter.
  • Optionnel : retirer le filtre du dashboard pour que la démo suivante démarre propre.

Ce que la démo prouve

  • ADEN gère nativement les jointures spatiales PostGIS dès que le Catalogue déclare les types geometry.
  • Le chiffre 33 % colle à la spec dataset synthétique Sprint 62.3.
  • Le rendu carte est dans la couche BI ; la couche Query streame la geometry.
  • La troncature d'adresse est appliquée à l'export, pas seulement dans l'UI.

Fichiers dans le repo

Fichier Rôle
scripts/seed-esg.sh Seed bâtiments DPE et polygones inondation
dbt/models/marts/esg/dpe_flood_exposed.sql Vue matérialisée pour le dashboard
helm/akko/charts/akko-init/templates/esg-seed-job.yaml Bootstrap du schéma

Voir aussi