1- Construire une ontologie énergie orientée JSON-LD,
construire une ontologie énergie orientée JSON-LD, puis l’utiliser comme socle pour un traitement ultérieur par LLM / RAG / agents IA.
L’idée importante est la suivante :
Le LLM ne doit pas être la source de vérité.
Il doit exploiter une ontologie structurée, validée et traçable
Approche globale recommandée
Standards externes
ETIM / ECLASS / Haystack / Xeto / Brick / SAREF / SunSpec / IFC
↓
Ontologie pivot énergie
↓
JSON-LD / RDF / SKOS / SHACL
↓
Knowledge Graph + RAG
↓
LLM pour classification, extraction, génération et contrôle
La bonne approche nous semble être : construire une ontologie énergie orientée JSON-LD, puis l’utiliser comme socle pour un traitement ultérieur par LLM / RAG / agents IA.
L’idée importante est la suivante :
Le LLM ne doit pas être la source de vérité.
Il doit exploiter une ontologie structurée, validée et traçable.
Approche globale recommandée
Standards externes
ETIM / ECLASS / Haystack / Xeto / Brick / SAREF / SunSpec / IFC
↓
Ontologie pivot énergie
↓
JSON-LD / RDF / SKOS / SHACL
↓
Knowledge Graph + RAG
↓
LLM pour classification, extraction, génération et contrôle
1. Créer une ontologie pivot énergie
Il faut d’abord définir vos objets métier centraux :
| Objet pivot | Exemples |
| EnergyAsset | actif énergétique |
| ElectricalEquipment | équipement électrique |
| HVACEquipment | équipement CVC |
| Meter | compteur |
| Battery | batterie |
| Inverter | onduleur |
| EVSE | borne IRVE |
| EMSController | contrôleur EMS |
| Panel | tableau électrique |
| SensorPoint | point de mesure |
| ControlPoint | point de commande |
Cette couche pivot sert à éviter de dépendre trop fortement d’un seul standard.
2. Aligner les standards sans les fusionner brutalement
Chaque standard a son rôle :
| Standard | Rôle principal |
| Haystack / Xeto | équipements, tags, points, validation |
| Brick Schema | bâtiments, systèmes, équipements, relations |
| ETIM | produits catalogue, caractéristiques techniques |
| ECLASS | produits industriels, DPP, industrie 4.0 |
| SAREF | IoT, smart devices, énergie, services |
| SunSpec | PV, onduleurs, batteries, compteurs DER |
| IFC / bSDD | BIM, objets bâtiment, dictionnaires |
| IEC CIM | réseau électrique, GRD, topologie |
Le mapping doit être qualifié :
exactMatch
closeMatch
broadMatch
narrowMatch
partialMatch
requiresValidation
3. Utiliser JSON-LD comme format d’échange
Exemple simplifié :
{
"@context": {
"energy": "https://example.org/energy#",
"haystack": "https://project-haystack.org/def#",
"brick": "https://brickschema.org/schema/Brick#",
"saref": "https://saref.etsi.org/core/",
"skos": "http://www.w3.org/2004/02/skos/core#"
},
"@id": "energy:Battery_001",
"@type": [
"energy:Battery",
"energy:ElectricalStorageEquipment"
],
"energy:labelFr": "Batterie",
"energy:labelEn": "Battery",
"energy:domain": "Electrical storage",
"skos:closeMatch": [
"haystack:battery",
"brick:Battery"
],
"energy:catalogMapping": {
"etim": "Indicative ETIM battery class",
"eclass": "Indicative ECLASS battery class",
"validationStatus": "to_validate"
}
}4. Préparer une couche spéciale pour les LLM
Le LLM ne doit pas seulement recevoir le JSON-LD brut. Il faut aussi créer des fiches sémantiques simplifiées.
Exemple :
{
"object": "battery",
"french_name": "Batterie",
"definition": "Équipement utilisé pour stocker de l’énergie électrique.",
"domain": "Électricité / stockage",
"haystack_tag": "battery",
"brick_mapping": "Battery",
"etim_mapping": "Classe batterie à valider",
"eclass_mapping": "Classe produit batterie à valider",
"llm_usage": [
"classification de document",
"extraction de BOM",
"génération CCTP",
"mapping produit catalogue"
]
}C’est cette couche qui sera très efficace pour un RAG ou un agent IA.
5. Cas d’usage LLM
| Cas d’usage | Rôle du LLM |
| OCR de PDF technique | détecter les objets décrits |
| Classification Haystack | proposer le bon tag equip |
| Mapping produit | relier à ETIM/ECLASS/Odoo |
| Génération CCTP | produire des clauses techniques |
| DPGF | pré-structurer les lignes de prix |
| BOM | extraire les composants |
| Analyse d’offre | détecter manquants, variantes, écarts |
| EMS | relier équipements, points de mesure et fonctions |
6. Architecture idéale pour votre projet
Odoo Community
= source de vérité métier : produits, projets, BOM, DPGF, RFQ
JSON-LD / RDF
= couche sémantique interopérable
Supabase / pgvector
= RAG documentaire et recherche vectorielle
LLM
= extraction, classification, enrichissement, génération
SHACL / Xeto
= validation des objets et des mappings
Formulation courte pour GitHub
Vous pourriez écrire :
This project explores a JSON-LD-based energy ontology designed for downstream LLM processing. It aligns Project Haystack equipment objects with Brick Schema, SAREF, ETIM, ECLASS, Xeto and other energy-related standards. The goal is not to merge these standards into a single rigid model, but to create a semantic pivot layer that can support document classification, BOM extraction, CCTP generation, DPGF preparation, Odoo catalog mapping, EMS supervision and supplier offer analysis. JSON-LD provides the machine-readable structure, while simplified semantic cards make the ontology usable by LLMs, RAG pipelines and AI agents.
La logique clé est donc : ontologie structurée d’abord, LLM ensuite.