D'une consigne à trois variantes d'approvisionnement, en moins de dix minutes.
L'API de Sympheny est entièrement documentée : un assistant IA peut donc créer un projet, préparer des variantes de scénario et lancer une optimisation. Ce qui en ressort ne change pas : c'est le même moteur qui résout le modèle, qu'il ait été préparé par une personne ou par un assistant.
Un assistant prépare le modèle. Sympheny le résout.
Une consigne, trois variantes d'approvisionnement — chaudière à gaz, pompe à chaleur avec solaire en toiture, et chauffage urbain — préparées via l'API documentée. Séquence muette ; chaque étape est sous-titrée à l'écran.
Les détails et le guide complet dans notre documentation →Cinq étapes, d'un énoncé rédigé à trois scénarios prêts à optimiser.
Une préparation réelle, du début à la fin : un énoncé 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 par-dessus Sympheny — un parcours guidé calqué sur 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.
La séquence en montre une en cours de modification. Une consigne rédigée 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 déployé en gagne une cinquième à partir d'une seule consigne rédigée, déployée en deux secondes et alimentée directement depuis Sympheny. Séquence muette ; chaque étape est sous-titrée à l'écran. Elle montre une light app existante que l'on étend, et non une light app construite à partir de rien.
Échanger avec nous sur 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.
REST API
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 détaillés vous mènent de l'installation jusqu'à une optimisation aboutie, 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 autant par les machines que par les humains.
docs.sympheny.com met à disposition 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.
Il suffit donc de donner une seule URL à un assistant pour qu'il ait la plateforme en contexte — endpoints, structure du modèle et exemples détaillés — au lieu de parcourir le site ou de deviner la forme d'une API.
Les parties du travail qui valent d'être automatisées.
Travailler avec des assistants et des agents IA.
Puis-je utiliser Sympheny avec un assistant ou un agent IA ?
Oui. Sympheny met à disposition une API REST et un SDK Python documentés : un assistant peut ainsi créer des scénarios, lancer des optimisations et en récupérer 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 prend une consigne en langage courant et modifie la light app — la séquence ci-dessus ajoute au parcours guidé une étape qui liste tous les projets du compte, déployée en deux secondes. Ce qu'elle montre, c'est la modification d'une light app qui existe déjà ; en construire une à partir de rien est un travail plus long. Dans les deux cas, l'optimisation qui la sous-tend ne change pas : c'est le même moteur MILP déterministe qui résout le modèle.
Si je connecte un assistant, où vont mes données ?
Chez le fournisseur que vous connectez. Les données de scénario qu'un assistant envoie et reçoit transitent par ce fournisseur dans le cadre de votre contrat avec lui, et non du nôtre. Sympheny ne choisit pas le fournisseur à votre place.
Le fait de connecter un assistant modifie-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 donnent des résultats identiques.
Note : Un assistant peut préparer le modèle. Il ne le résout jamais.
Faut-il être développeur pour utiliser tout 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 le niveau requis, mais il faut toujours quelqu'un pour le lancer. Le serveur MCP supprimera cette étape à sa mise en service. Tous les autres travaillent dans l'application web, où s'exécute la même optimisation.
Moins de dix minutes, est-ce réaliste ?
Pour la préparation montrée ici, oui : trois variantes avec une demande reprise dans la base de données, l'API à disposition de l'assistant et quelqu'un qui sait ce qu'il veut modéliser. Un premier essai prend plus de temps, et l'optimisation s'ajoute à cette durée. C'est une affirmation sur la préparation des scénarios, pas sur la production d'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. Dites-le-nous lors d'une démo si vous souhaitez savoir quand il arrivera.
Envie de l'essayer sur un de vos projets ?
Démarrez un essai gratuit et pilotez la plateforme via l'API, ou réservez une prise en main IA de 30 minutes, gratuite et sans engagement : nous parcourrons la préparation sur un projet qui ressemble au vôtre.