Lancée par Kinaxia, la plateforme CityScan permet d’analyser les points forts et les points faibles de n’importe quelle adresse en France. La start-up sophipolitaine vient de lever la somme de 3 millions d’euros auprès de M Capital Partners pour accélérer son développement.
Kinaxia lève 3 millions d’euros et lance CityScan
Basée à Sophia-Antipolis et dirigée par Edouard Le Goff, Kinaxia est spécialisée dans la prévention des risques liés aux ventes immobilières. Depuis le 17 mai, la start-up a mis en ligne CityScan, un nouvel outil pour aider propriétaire, locataire et investisseur dans leurs choix immobiliers. Plus de 70 indicateurs permettent d’évaluer les opportunités et les menaces concernant l’emplacement d’un bien immobilier. CityScan fonctionne comme un moteur de recherche, il suffit d’entrer l’adresse d’un bien et l’outil évalue sa valeur en pourcentage en révélant les points forts et les points faibles par rapport à son emplacement.
Transports, éducation, commodités, nuisances, risques, numérique, emploi, urbanisme, voisinage… tels peuvent être les critères analysés grâce à des algorithmes puissants. Les résultats sont issus du traitement de l’open data et de données propriétaires. Si la société a séduit le grand public, elle veut maintenant déployer de nouvelles fonctionnalités à destination des professionnels.
Kinaxia vient récemment de boucler un tour de table de 3 millions d’euros réalisé auprès de M Capital Partners, ce qui lui permettra de prendre de l’avance sur son plan de développement. D’une part, cela va lui permettre d’accélérer la R&D de CityScan.
D’autre part, la start-up pourra aussi consolider la croissance de sa première ligne de produits, Preventimmo, leader français de la fourniture dématérialisée de documents d’urbanisme réglementaires pour les diagnostiqueurs immobiliers et les notaires. Par ailleurs, Kinaxia prévoit également de développer sa filiale KCityLabs installée au CEEI de Nice. La filiale est dédiée à l’expérimentation à l’échelle d’une métropole de nouveaux services, comme celui qui vise à géolocaliser les offres d’emplois en fonction du logement du candidat et des modes de transport aux alentours.
