> 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/fonctionnalites-dia/indoor-climate-baseline.md). # Référence du climat intérieur La ligne de base du climat intérieur permet à myCoreAI d’intégrer l’historique du climat intérieur d’un bâtiment dans le degré d’agressivité avec lequel il optimise, plutôt que de s’appuyer uniquement sur les limites de température configurées. C’est l’un des mécanismes contrôlés par AI Freedom. L’objectif : donner à myCoreAI davantage de marge pour économiser de l’énergie lorsque le bâtiment a historiquement toléré des plages de confort plus larges, sans jamais fonctionner en dehors des conditions dans lesquelles il a réellement déjà opéré. ## Comment la ligne de base est calculée myCoreAI construit la ligne de base à partir de **données de référence** — des données historiques de température intérieure provenant de périodes où myCoreAI n’avait pas la main sur le système. À partir de ces données, il calcule **des limites de référence**: un minimum et un maximum par capteur qui reflètent approximativement les limites historiques de confort du bâtiment. * S’applique uniquement aux **capteurs de température intérieure**. Le CO₂, les températures de soufflage et les compteurs d’énergie ne sont pas concernés. * Les valeurs aberrantes sont filtrées avant le calcul des limites ; une seule heure froide ou chaude ne fausse pas le résultat. * Nécessite une couverture saisonnière suffisante. Si la période de référence ne contient pas assez de données d’hiver et d’été, la ligne de base ne peut pas être produite et myCoreAI revient aux limites configurées. ## Comment le réglage se comporte La ligne de base est contrôlée conjointement avec AI Freedom et fonctionne en pratique de façon binaire : | AI Freedom | Ligne de base | | ---------- | --------------------------------------------------------------------------- | | 0 | Désactivé — seules les limites configurées sont utilisées. | | > 0 | Activé — toute valeur supérieure à zéro applique la ligne de base complète. | Lorsqu’elle est active, myCoreAI compare deux ensembles de limites candidats par capteur : 1. Les **limites configurées** définies dans la plateforme. 2. Les **des limites de référence** dérivées de l’historique. Pour la borne inférieure, myCoreAI choisit l’ensemble qui a la **moyenne la plus basse** pendant les heures de bureau — celui qui laisse davantage de marge pour faire baisser les températures. Pour la borne supérieure, il choisit celui qui a la **moyenne la plus élevée**. Si l’ensemble de référence n’est pas le plus extrême, myCoreAI décale les limites de référence pour que leur moyenne corresponde à la moyenne configurée ; la forme de la courbe de référence est conservée, mais le niveau est aligné sur ce qui a été configuré. La ligne de base ne fait que **élargir** les plages de confort. Elle ne resserre jamais les limites au-delà de ce qui a été configuré. ## Heures de bureau myCoreAI distingue les heures de bureau du reste de la semaine, car les plages de confort tolérées diffèrent souvent entre les jours ouvrés et les nuits/week-ends. Les heures de bureau sont fixes pour tous les bâtiments : **de 07:00 à 18:00, du lundi au vendredi**. Chaque limite de référence a donc une valeur pour les heures de bureau et une autre pour les heures hors bureau. Dans un bâtiment au climat stable, les deux valeurs sont presque identiques. Dans un bâtiment présentant de forts motifs jour/nuit ou semaine/week-end, elles divergent davantage. ## Plancher de sécurité pour les bâtiments historiquement chauds Si un bâtiment a historiquement fonctionné à des températures élevées mais est configuré avec des limites inférieures relativement basses, appliquer la valeur minimale de référence telle quelle pourrait refroidir le bâtiment au-delà de ce qu’il a jamais connu. Une règle de sécurité empêche cela : > Si la moyenne de la limite minimale de référence est supérieure à 20,7 °C mais que la limite minimale configurée est inférieure à 20,7 °C, myCoreAI ajuste les limites choisies de sorte que leur moyenne soit de 20,7 °C. ## Exemple concret Un immeuble de bureaux a été configuré avec une limite de température intérieure minimale de 20,0 °C, mais deux saisons de chauffage de données de référence montrent que le bâtiment n’a en réalité jamais fonctionné en dessous de 21,4 °C pendant les heures de bureau. Avec AI Freedom réglé au-dessus de zéro, myCoreAI sélectionne la limite minimale de référence comme borne inférieure la plus externe, puis applique le plancher de sécurité de 20,7 °C : la limite inférieure choisie est décalée de sorte que sa moyenne sur les heures de bureau soit de 20,7 °C au lieu de 20,0 °C. La borne supérieure reste à la valeur configurée, car le maximum de référence se situe à l’intérieur. Résultat : myCoreAI obtient une borne inférieure réaliste sur laquelle travailler pendant l’abaissement nocturne de la consigne et la remontée en température du matin, sans jamais faire descendre le bâtiment sous des températures qu’il a historiquement maintenues. ## Ce que cela signifie en pratique * Les limites configurées restent maîtresses. La ligne de base ne fait qu’élargir les plages de confort. * Les bâtiments disposant d’un riche historique de données gagnent en flexibilité, car il existe davantage de preuves de ce que le bâtiment a toléré. * Les bâtiments dont l’historique est mince ou peu représentatif reviennent aux limites configurées et se comportent de manière prudente. * Les bâtiments récemment intégrés voient peu ou pas d’effet de ligne de base jusqu’à ce qu’assez de données de périodes hors fonctionnement s’accumulent au fil des saisons. --- # 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 by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.myrspoven.com/myrspoven-docs/myrspoven-docs-fr/fonctionnalites-dia/indoor-climate-baseline.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. 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.