Fonctionnalité d’Accès aux Données des PDL via MCP et l’API Energrid

L’API du logiciel Energrid, désormais compatible avec le standard MCP (Model Context Protocol), offre un accès fluide et sécurisé aux données des PDL (Point de Livraison) provenant des GRD (Enedis et GRDF). Cette intégration permet aux LLM (Large Language Models) tels que ceux d’Anthropic (Claude), OpenAI (ChatGPT), Google (Gemini), Mistral, Meta (Llama) ou DeepSeek d’interagir directement avec les données énergétiques pour automatiser l’analyse et la gestion des flux.

Fonctionnalités clés pour les LLM via MCP

Recherche de PDL

  • Objectif : Permettre à l’IA d’identifier un PDL spécifique à partir d’un langage naturel ou de critères bruts.
  • Fonctionnement : - Le LLM utilise un “outil” (tool) MCP pour transmettre une requête (adresse, code postal, ville).

  • L’API retourne les correspondances potentielles extraites des bases GRD.

  • Résultat : Identification immédiate du numéro de PDL et des données techniques associées pour le contexte de l’IA.

Gestion des droits d’accès

  • Objectif : Garantir que l’IA respecte les obligations réglementaires avant toute manipulation de données.
  • Fonctionnalités :
  • Déclaration : L’IA peut initier l’enregistrement d’une demande d’accès suite à une interaction client.

  • Suivi et Révocation : Contrôle en temps réel de l’état des consentements (en attente, validée, rejetée).

  • Sécurité : Le protocole MCP assure que le LLM ne peut accéder aux données de consommation que si les droits sont explicitement vérifiés.

Requête des données de PDL

  • Objectif : Obtenir les informations structurelles et contractuelles nécessaires au diagnostic.
  • Données Disponibles :
  • Techniques : Puissance souscrite, tension/pression, état du compteur, type de flux (consommation/injection).

  • Contractuelles : Informations sur le fournisseur actif et historique des événements contractuels.

  • Usage IA : Permet au modèle de comprendre le cadre technique d’un site avant d’analyser ses mesures.

Historiques de Mesure

  • Objectif : Extraire les données de consommation et de puissance pour une analyse temporelle profonde.
  • Données Disponibles :
  • Courbes de charge : Accès aux relevés détaillés avec un pas de mesure commençant à 5 minutes.
  • Énergie : Index de consommation et d’injection sur des périodes définies (journalières, mensuelles).

  • Puissance Max : Identification des pics de puissance maximale atteinte sur chaque période.

  • Usage IA : Le LLM peut ainsi traiter des séries temporelles haute résolution pour identifier des comportements de consommation précis.

Types d’Usages augmentés par l’IA

Analyse et Audit Énergétique Conversationnel

  • Utilisation : Un utilisateur demande à l’IA (ex: Claude ou GPT-4o) d’analyser son profil de consommation.
  • Bénéfices : - Détection automatique des talons de consommation et des pics de puissance par le LLM.
  • Recommandations personnalisées sur l’optimisation de l’abonnement en fonction des puissances maximales réellement atteintes.
  • Interrogation des données en langage naturel : “Analyse ma courbe de charge au pas 5 min pour identifier les équipements qui démarrent à 8h”.

Support Client et Self-Care Intelligent

  • Utilisation : Intégration du serveur MCP dans un agent de support basé sur Mistral ou Gemini.
  • Bénéfices : - Réponse instantanée aux questions des clients sur leur historique de mesure.
  • Vérification automatique et en temps réel de l’éligibilité d’un PDL ou du statut technique sans intervention humaine.
  • Aide au diagnostic de panne ou d’anomalie de comptage via l’analyse fine des courbes de charge.

Automatisation des Opérations (Agents Autonomes)

  • Utilisation : Des agents autonomes (Llama, DeepSeek) surveillent les flux de données via MCP pour le compte de gestionnaires de patrimoine.
  • Bénéfices : - Génération automatique de rapports mensuels de performance énergétique.
  • Alertes intelligentes si l’IA détecte une dérive de consommation inhabituelle par rapport aux historiques de mesure.
  • Synchronisation fluide avec des outils tiers (Eneo, CRM) déclenchée par des analyses logiques de l’IA.

Points forts de l’intégration MCP

  • Interopérabilité IA : Compatible avec tous les principaux modèles du marché supportant le protocole MCP.
  • Conformité Native : Le respect du consentement est intégré dans le flux d’échange entre l’IA et l’API.
  • Efficacité Augmentée : L’IA traite et interprète les données GRD instantanément, éliminant les temps de lecture humaine.
  • Haute Résolution : Prise en charge des données au pas de 5 minutes pour une précision d’analyse maximale.

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