> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.myrspoven.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.myrspoven.com/myrspoven-docs/myrspoven-docs-fr/premiers-pas/readme.md). # Myrspoven myCoreAI est la couche d’optimisation de Myrspoven pour les bâtiments commerciaux et résidentiels. Elle se connecte à un système de gestion technique du bâtiment (BMS) existant et entraîne un jumeau numérique informé par la physique du comportement du bâtiment face aux conditions météorologiques, à son utilisation et aux actions de commande qui lui sont appliquées. À partir de cela, elle ajuste automatiquement un ensemble sélectionné de signaux de commande afin de réduire le gaspillage d’énergie tout en maintenant les conditions intérieures dans les limites de confort convenues. La logique CVC existante du bâtiment reste en place — myCoreAI n’y apporte aucune modification permanente. Elle fonctionne au-dessus de cette logique, en ajustant en continu les signaux pertinents pour que le bâtiment opère à un point de fonctionnement plus efficace. *** ### Public * **Gestionnaires de portefeuille et d’actifs** utilisent myCoreAI pour réduire les coûts énergétiques et améliorer les marges d’exploitation à l’échelle de leur portefeuille immobilier. myCoreAI se connecte aux systèmes du bâtiment existants et optimise en continu les consignes CVC — offrant des économies mesurables sans dépense d’investissement ni modification de l’infrastructure existante. Elle prend également en charge les obligations de gestion de l’énergie dans le cadre de l’ISO 50001 et du reporting EPBD. * **Gestionnaires immobiliers et exploitants techniques** sont les opérateurs au quotidien. Ils définissent les limites de confort, examinent les performances et répondent aux alertes — myCoreAI gère l’optimisation continue en arrière-plan, afin que les équipes techniques n’aient pas à ajuster manuellement les consignes dans tout le bâtiment. * **Intégrateurs de systèmes et fournisseurs de données énergétiques** connectent les bâtiments à la plateforme en mappant les signaux BMS existants en tant que capteurs et consignes de Variables que myCoreAI contrôle. \ L’intégration est basée sur les signaux et indépendante des fournisseurs — Schneider, Siemens, Honeywell, Fidelix et des systèmes similaires sont tous pris en charge. * **Développeurs** travaillent avec Myrspoven via l’API .NET DataStorage pour lire les signaux, pousser des consignes ou créer des outils au-dessus de la plateforme. Vous pouvez utiliser l’API directement ou y connecter vos propres scripts et pipelines. ### Comment ça marche Chaque heure, myCoreAI exécute la même boucle : 1. **Lire** les derniers signaux du BMS. Cela couvre les données de capteurs en direct — températures intérieures, compteurs d’énergie, état des équipements — ainsi que la configuration propre au bâtiment, comme les consignes actuelles et la structure du système. 2. **Prédire** comment le bâtiment réagira au cours des 72 prochaines heures, en utilisant le jumeau numérique ainsi que les prévisions météorologiques et les schémas appris du comportement du bâtiment. 3. **Optimiser** la politique de consigne afin de minimiser la consommation d’énergie tout en restant dans les limites de confort. 4. **Écrire** les consignes résultantes dans le BMS. Le jumeau numérique est réentraîné à mesure que de nouvelles données arrivent, ce qui permet à myCoreAI de s’adapter lorsque le bâtiment, la météo et les schémas d’utilisation évoluent. #### Exemple pratique Prenons l’exemple d’un immeuble de bureaux chauffé par un réseau de chaleur urbain avec un tarif basé sur la puissance — un tarif dont le coût dépend en partie de la puissance de pointe appelée par le bâtiment, et pas seulement de l’énergie totale consommée. Il connecte son BMS via un mappage standard des signaux : températures de zone, départ et retour sur deux circuits de chauffage, compteur de chaleur primaire et capteur extérieur. myCoreAI entraîne un jumeau numérique sur l’historique d’exploitation récent du bâtiment, puis prend en charge les consignes de départ des circuits de chauffage. Au cours des semaines suivantes, il aplanit la rampe du matin en lançant le préchauffage plus tôt à des températures de départ plus basses, maintient les températures de zone dans les limites de confort configurées et réduit le pic journalier en dessous du seuil tarifaire. Résultat : moins d’énergie livrée et une charge de capacité réduite, sans changement de la logique du BMS. ### Concepts clés * **BMS / BAS (Building Management System / Building Automation System)** — la pile de contrôle existante dans le bâtiment (Schneider, Siemens, Honeywell, Fidelix et autres) à partir de laquelle myCoreAI lit et vers laquelle elle écrit des consignes. * **Signal** — un flux de données unique et nommé provenant du bâtiment. C’est le niveau auquel tout est représenté : les données de capteurs lues dans la boucle ci-dessus (une sonde de température, un compteur d’énergie), une consigne et l’état d’un équipement sont chacun un signal. Voir la [Référence développeur](https://app.gitbook.com/s/kvWb2bblPg0JMbwweyz7/developer-reference). * **Consigne** — une valeur modifiable renvoyée au BMS (par exemple, la température de départ d’un circuit de chauffage). Les boucles de régulation propres au BMS agissent sur la consigne. * **Jumeau numérique** — le modèle informé par la physique d’un bâtiment spécifique, entraîné à partir de l’historique de ses capteurs. myCoreAI l’utilise pour prédire comment les changements de consigne affecteront les conditions intérieures et la consommation d’énergie. * **Horizon d’optimisation** — jusqu’où myCoreAI regarde à l’avance lorsqu’il choisit les consignes. Actuellement 72 heures. * **Référence de base (énergie)** — le profil énergétique de référence auquel un bâtiment est comparé dans les rapports, utilisé pour estimer les économies. Cela se distingue de la *référence de commande* du bâtiment — la façon dont ses propres systèmes fonctionneraient sans myCoreAI — et il ne faut pas confondre les deux. * **Limites de confort** — les limites de conditions intérieures (généralement la température) que myCoreAI doit respecter. Configurées par bâtiment, parfois apprises à partir des données historiques. * **Plafond énergétique** — fonctionnalité optionnelle qui limite la puissance de pointe appelée par le bâtiment. Pertinent pour les tarifs basés sur la capacité (« effekt »), où les charges sont proportionnelles à la puissance de pointe plutôt qu’à l’énergie totale. * **myLoadshift** — déplace la consommation au cours de la journée en fonction des prix de l’électricité sur le marché spot (par ex. day-ahead d’ENTSO-E). ## Et ensuite | Public | Commencez ici | | --------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- | | **Clients** utilisant myPortal | [myPortal](/myrspoven-docs/myrspoven-docs-fr/interfaces-client/myportal.md) | | **Partenaires d’intégration BMS** | [Intégration BMS](/myrspoven-docs/myrspoven-docs-fr/integrations/overview/bms-integrations.md) | | **Développeurs** en construisant avec les API | [Référence développeur](/myrspoven-docs/myrspoven-docs-fr/reference-developpeur/overview.md) | | Toutes les **options d’intégration** | [Intégrations](/myrspoven-docs/myrspoven-docs-fr/integrations/overview/bms-integrations.md) | | **Sécurité et conformité** | [trust.myrspoven.com](https://trust.myrspoven.com/) | --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.myrspoven.com/myrspoven-docs/myrspoven-docs-fr/premiers-pas/readme.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.