Un espace de travail assisté par IA qui parcourt réglementations, subventions et catalogues d'interventions en quelques secondes, évalue l'éligibilité aux subventions et modélise le coût, l'impact CO₂ et la faisabilité de trajectoires complètes de réduction des émissions — avec import massif par étapes et validation avant que les données ne soient enregistrées.
Les responsables municipaux qui planifient la réduction des émissions étaient coincés entre des tableurs éparpillés et des rapports de consultants — sans moyen de découvrir des interventions, d'associer des financements et de modéliser l'impact CO₂ au même endroit.
Un modèle sait repérer des subventions et des actions possibles dans une masse de réglementations, mais il ne peut pas être celui qui déclare une ville éligible : un agent doit pouvoir défendre cette réponse. Et les données d’émissions de chaque ville doivent rester dans leur propre espace, vérifiées avant de compter.
- Le modèle propose, les règles tranchentLe modèle fait remonter les subventions et actions candidates ; un score déterministe décide de l’éligibilité, et l’interface montre quelle règle a tranché.
- Recherche dans les sources climatRAG sur les réglementations, subventions et catalogues d’actions dans PostgreSQL + pgvector, derrière une passerelle OpenRouter multi-modèles.
- Des trajectoires entières, pas des projets isolésCoût, impact CO₂ et faisabilité sont modélisés sur une trajectoire de réduction complète.
- Import par étapesLes données d’émissions importées en masse sont préparées et validées avant d’entrer dans les comptes.
- Un espace par villeEspaces multi-locataires avec droits par rôle, connexion Auth0 et environnements séparés derrière nginx.
- Un seul espace pour trouver des actions, rapprocher les financements et modéliser l’impact CO₂, au lieu de tableurs et de rapports de consultants éparpillés.
- Des réponses d’éligibilité qu’un agent peut rattacher à une règle, pas seulement à l’avis d’un modèle.
- L’équipe de chaque ville ne voit que ses propres données.
