D'une seule consigne à trois variantes d'approvisionnement, en moins de dix minutes.
L'API de Sympheny est entièrement documentée, de sorte qu'un assistant IA peut construire un projet, préparer des variantes de scénario et lancer une optimisation. Ce qui en sort reste inchangé : le même moteur résout le modèle, qu'il ait été préparé par une personne ou par un assistant.
Un assistant prépare le modèle. Sympheny le résout.
Une seule consigne, trois variantes d'approvisionnement — chaudière gaz, pompe à chaleur avec solaire en toiture, et réseau de chaleur — préparées via l'API documentée. Clip sans son ; chaque étape est légendée à l'écran.
Les détails et le guide complet dans notre documentation →Cinq étapes, du cahier des charges écrit à trois scénarios prêts à optimiser.
Une préparation réelle, du début à la fin : un cahier des charges rédigé en langage courant, les hypothèses sur lesquelles l'assistant revient vers vous, et trois scénarios prêts à optimiser.
« Ajoutez après l'étape 1 une nouvelle étape qui liste tous les projets… » — et le parcours guidé en a une.
L'IA vous aide à construire l'interface. Sympheny optimise de façon déterministe, comme toujours.
Une light app est une petite interface ciblée, construite sur Sympheny — un parcours guidé taillé pour l'étude que votre équipe mène réellement, plutôt que la plateforme entière. C'est dans le Light App Editor que vous la construisez et que vous la modifiez.
Le clip en montre une en cours de modification. Une consigne écrite ajoute une étape à un parcours guidé en quatre étapes déjà déployé, les étapes suivantes sont renumérotées, et le nouvel écran est en ligne deux secondes plus tard. L'étape ajoutée est réelle, ce n'est pas une maquette : elle liste tous les projets du compte, directement depuis Sympheny.
Un parcours guidé en quatre étapes déjà en service en gagne une cinquième à partir d'une seule consigne écrite, déployée en deux secondes et chargée directement depuis Sympheny. Clip sans son ; chaque étape est légendée à l'écran. Il montre une light app existante que l'on étend, et non une light app créée depuis zéro.
Parlons de l'IA pour votre propre light app →Tout ce dont un agent a besoin est déjà documenté.
Deux des trois sont disponibles dès aujourd'hui. Le serveur MCP, qui permet à un assistant de se connecter sans aucun raccordement de votre côté, arrivera dans les prochaines semaines.
API REST
Tout ce que fait la plateforme est accessible via l'API documentée — projets, scénarios, optimisations et résultats. Vous pouvez l'essayer dans le navigateur avant d'écrire la moindre ligne de code.
Référence de l'API REST →SDK Python
sympheny-toolbox, le client Python officiel. Des guides concrets vous mènent de son installation à une optimisation menée à son terme, la connexion étant gérée pour vous.
Guide du SDK Python →Serveur MCP
Une connexion standard, pour qu'un assistant atteigne Sympheny sans aucun raccordement de votre côté. La configuration est déjà documentée ; le serveur sera mis en service dans les prochaines semaines. D'ici là, l'API REST et le SDK remplissent le même rôle.
Configuration MCP, documentée avant le lancement →La documentation est écrite pour être lue par les machines autant que par les personnes.
docs.sympheny.com publie llms.txt et llms-full.txt : l'ensemble de la documentation sous une forme qu'un assistant IA peut lire d'un seul tenant, suivant la convention llms.txt.
Vous pouvez donc donner une seule URL à un assistant et il a la plateforme en contexte — endpoints, structure du modèle et exemples concrets — au lieu de parcourir le site ou de deviner la forme d'une API.
Les parties du travail qui valent la peine d'être automatisées.
Travailler avec des assistants et des agents IA.
Puis-je utiliser Sympheny avec un assistant ou un agent IA ?
Oui. Sympheny publie une API REST et un SDK Python documentés, de sorte qu'un assistant peut créer des scénarios, lancer des optimisations et en relire les résultats. Un serveur MCP arrivera dans les prochaines semaines. Rien n'est connecté par défaut — c'est vous qui décidez d'y recourir ou non.
Puis-je modifier une light app avec un assistant IA ?
Oui. Le Light App Editor reçoit une consigne en langage courant et modifie la light app — dans le clip ci-dessus, il ajoute au parcours guidé une étape qui liste tous les projets du compte, déployée en deux secondes. Ce qu'il montre, c'est la modification d'une light app qui existe déjà ; en créer une depuis zéro demande davantage de travail. Dans les deux cas, l'optimisation qui se trouve derrière reste inchangée : le même moteur MILP déterministe résout le modèle.
Si je connecte un assistant, où vont mes données ?
Vers le fournisseur que vous connectez. Les données de scénario qu'un assistant envoie et reçoit passent par ce fournisseur dans le cadre de votre accord avec lui, non du nôtre. Sympheny ne choisit pas le fournisseur à votre place.
Connecter un assistant change-t-il mes résultats ?
Non. Un assistant peut construire ou modifier un scénario, mais l'optimisation s'exécute toujours sur le même moteur MILP déterministe. Un scénario assemblé par un assistant et le même scénario assemblé à la main produisent des résultats identiques.
Note : Un assistant peut préparer le modèle. Il ne le résout jamais.
Faut-il être développeur pour utiliser cela ?
Pour l'API et le SDK, oui — ou il faut quelqu'un dans l'équipe qui le soit. Faire écrire le script par l'assistant abaisse considérablement la barrière, mais il faut toujours quelqu'un pour l'exécuter. Le serveur MCP supprimera cette étape à sa mise en service. Tous les autres travaillent dans l'application web, où tourne la même optimisation.
Moins de dix minutes, est-ce réaliste ?
Pour la préparation montrée, oui : trois variantes avec la demande tirée de la base de données, l'API à disposition de l'assistant et quelqu'un qui sait ce qu'il veut modéliser. Une première tentative prend plus de temps, et l'optimisation vient s'y ajouter. C'est une affirmation sur la préparation des scénarios, pas sur un concept énergétique abouti.
Quand le serveur MCP sera-t-il lancé ?
Dans les prochaines semaines. La configuration client est déjà documentée, et l'endpoint commencera à répondre à la mise en service du serveur. Tout ce que montre la démonstration ci-dessus fonctionne dès aujourd'hui sans lui. Signalez-le lors d'un appel de démonstration si vous souhaitez être informé de son arrivée.
Envie de l'essayer sur un projet à vous ?
Démarrez un essai gratuit et pilotez-le via l'API, ou réservez une prise en main IA de 30 minutes, gratuite et sans engagement, et nous parcourrons ensemble la préparation sur un projet qui ressemble au vôtre.