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Adrien Rosi edited this page Dec 16, 2024 · 8 revisions

Bienvenu sur le Wiki du projet Simulateur DPE-Audit. Si ce n'est pas encore fait, commencez par lire la description du projet.

Pour contribuer:

  • Vous pouvez poser vos questions, proposer vos idées ou faire vos remarques dans la partie discussion.
  • Les modalités de contributions techniques à la base de codes seront détaillées prochainement.

Publics concernés

  • Propriétaires
  • Etudiants
  • Auditeurs énergétiques et diagnosticiens
  • Accompagnateurs de la rénovation énergétique
  • Services de l'État
  • Editeurs de logiciels DPE-Audit

Sources de référence

Méthode

Arrêtés réseau de chaleur

Modèle

Questions fréquentes

Pourquoi un nouveau modèle de données DPE-Audit ?

Le modèle de données actuellement disponible souffre d'un manque de lisibilité du fait de sa conception à des fins de contrôle de cohérence. Ce projet repart du besoin des usagers et propose un modèle de données orienté métier : l'état de performance énergétique connu d'un bâtiment ou d'un logement.

Pourquoi un moteur de performance commun ?

La méthode conventionnelle 3CL détermine les résultats attendus des différents calculs de performance énergétique.

Par exemple, si la méthode détermine qu'une valeur $Resultat$ est la somme de $a$ et $b$, une donnée DPE-Audit ne peut être valide que si $Resultat = 2$ pour $a = 1$ et $b = 1$. Garantir la fiabilité et la cohérence des données DPE-Audit suppose donc de comparer les données transmises avec les données attendues, et par conséquent d'appliquer les calculs de la méthode 3CL.

Pour le moment seules les données d'entrée sont contrôlées par l'observatoire. Pour reprendre notre exemple, une donnée DPE-Audit est jugée cohérente si $Resultat = 3$ pour $a = 1$ et $b = 1$.

Disposer d'un moteur de calcul commun est tout simplement le seul moyen d'assurer la cohérence des données d'entrée et calculées d'un DPE-Audit.

Le modèle PCL intègre-t-il les scénarios de travaux ?

Intégrer les scénarios de travaux n'apporte plus d'intérêt dès lors que l'évaluation des performances est centralisée. Pour N scenarios de travaux, nous aurons N simulations des performances mais toujours un seul audit de référence : celui qui atteste du dernier état énergétique connu du bâtiment.

Le modèle PCL est-il compatible avec les données de l'observatoire DPE-Audit ?

Le modèle PCL enrichit le modèles DPE-Audit, et est par conséquent compatible avec ce dernier.

A l'inverse, certaines données du modèle PCL n'étant pas intégrées dans le modèle DPE-Audit, un travail de reconstitution des données doit être réalisé.

Le moteur de performance respecte-t-il la méthode 3CL ?

La méthode PCL est une extension de la méthode 3CL dans le sens ou elle est une implémentation de l'arrêté du 8 octobre 2021 modifiant la méthode de calcul et les modalités d’établissement du diagnostic de performance énergétique.

Cependant, la méthode 3CL souffre de quelques imprécisions et incohérences auxquelles nous proposons des solutions intégrées au moteur de calcul.

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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Add copy buttons to all 
 blocks
(function() {
function addCopyButtons() {
document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {
if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;
codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');
var btn = document.createElement('button');
btn.textContent = 'Copy';
btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';
btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };
btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };
btn.onclick = function() {
navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {
btn.textContent = 'Copied!';
setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);
});
};
codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';
codeBlock.parentElement.appendChild(btn);
});
}
addCopyButtons();
// Re-run on dynamic content
var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '
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Pourquoi un nouveau modèle de données DPE-Audit ?
Le modèle de données actuellement disponible souffre d'un manque de lisibilité du fait de sa conception à des fins de contrôle de cohérence. Ce projet repart du besoin des usagers et propose un modèle de données orienté métier : l'état de performance énergétique connu d'un bâtiment ou d'un logement.
Pourquoi un moteur de performance commun ?
La méthode conventionnelle 3CL détermine les résultats attendus des différents calculs de performance énergétique.
Par exemple, si la méthode détermine qu'une valeur $Resultat$ est la somme de $a$ et $b$, une donnée DPE-Audit ne peut être valide que si $Resultat = 2$ pour $a = 1$ et $b = 1$. Garantir la fiabilité et la cohérence des données DPE-Audit suppose donc de comparer les données transmises avec les données attendues, et par conséquent d'appliquer les calculs de la méthode 3CL.
Pour le moment seules les données d'entrée sont contrôlées par l'observatoire. Pour reprendre notre exemple, une donnée DPE-Audit est jugée cohérente si $Resultat = 3$ pour $a = 1$ et $b = 1$.
Disposer d'un moteur de calcul commun est tout simplement le seul moyen d'assurer la cohérence des données d'entrée et calculées d'un DPE-Audit.
Le modèle PCL intègre-t-il les scénarios de travaux ?
Intégrer les scénarios de travaux n'apporte plus d'intérêt dès lors que l'évaluation des performances est centralisée. Pour N scenarios de travaux, nous aurons N simulations des performances mais toujours un seul audit de référence : celui qui atteste du dernier état énergétique connu du bâtiment.
Le modèle PCL est-il compatible avec les données de l'observatoire DPE-Audit ?
Le modèle PCL enrichit le modèles DPE-Audit, et est par conséquent compatible avec ce dernier.
A l'inverse, certaines données du modèle PCL n'étant pas intégrées dans le modèle DPE-Audit, un travail de reconstitution des données doit être réalisé.
Le moteur de performance respecte-t-il la méthode 3CL ?
La méthode PCL est une extension de la méthode 3CL dans le sens ou elle est une implémentation de l'arrêté du 8 octobre 2021 modifiant la méthode de calcul et les modalités d’établissement du diagnostic de performance énergétique.
Cependant, la méthode 3CL souffre de quelques imprécisions et incohérences auxquelles nous proposons des solutions intégrées au moteur de calcul.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Force GitHub README to respect dark mode
(function() {
var style = document.createElement('style');
style.textContent = '
.markdown-body {
color-scheme: dark light;
}
.markdown-body pre { background: #161b22 !important; }
.markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; }
.markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; }
.markdown-body img { background: #0d1117; }
.markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; }
.markdown-body hr { border-color: #30363d; }
';
document.head.appendChild(style);
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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Pourquoi un nouveau modèle de données DPE-Audit ?
Le modèle de données actuellement disponible souffre d'un manque de lisibilité du fait de sa conception à des fins de contrôle de cohérence. Ce projet repart du besoin des usagers et propose un modèle de données orienté métier : l'état de performance énergétique connu d'un bâtiment ou d'un logement.
Pourquoi un moteur de performance commun ?
La méthode conventionnelle 3CL détermine les résultats attendus des différents calculs de performance énergétique.
Par exemple, si la méthode détermine qu'une valeur $Resultat$ est la somme de $a$ et $b$, une donnée DPE-Audit ne peut être valide que si $Resultat = 2$ pour $a = 1$ et $b = 1$. Garantir la fiabilité et la cohérence des données DPE-Audit suppose donc de comparer les données transmises avec les données attendues, et par conséquent d'appliquer les calculs de la méthode 3CL.
Pour le moment seules les données d'entrée sont contrôlées par l'observatoire. Pour reprendre notre exemple, une donnée DPE-Audit est jugée cohérente si $Resultat = 3$ pour $a = 1$ et $b = 1$.
Disposer d'un moteur de calcul commun est tout simplement le seul moyen d'assurer la cohérence des données d'entrée et calculées d'un DPE-Audit.
Le modèle PCL intègre-t-il les scénarios de travaux ?
Intégrer les scénarios de travaux n'apporte plus d'intérêt dès lors que l'évaluation des performances est centralisée. Pour N scenarios de travaux, nous aurons N simulations des performances mais toujours un seul audit de référence : celui qui atteste du dernier état énergétique connu du bâtiment.
Le modèle PCL est-il compatible avec les données de l'observatoire DPE-Audit ?
Le modèle PCL enrichit le modèles DPE-Audit, et est par conséquent compatible avec ce dernier.
A l'inverse, certaines données du modèle PCL n'étant pas intégrées dans le modèle DPE-Audit, un travail de reconstitution des données doit être réalisé.
Le moteur de performance respecte-t-il la méthode 3CL ?
La méthode PCL est une extension de la méthode 3CL dans le sens ou elle est une implémentation de l'arrêté du 8 octobre 2021 modifiant la méthode de calcul et les modalités d’établissement du diagnostic de performance énergétique.
Cependant, la méthode 3CL souffre de quelques imprécisions et incohérences auxquelles nous proposons des solutions intégrées au moteur de calcul.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer
(function() {
var ref = document.referrer;
var terms = [];
if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) {
var url = new URL(ref);
var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p');
if (q) {
terms = q.split(/\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; });
}
}
if (terms.length === 0) return;
var style = document.createElement('style');
style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }';
document.head.appendChild(style);
function highlight(node) {
if (node.nodeType === 3) { // text node
var text = node.textContent;
var found = false;
terms.forEach(function(term) {
var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, '\\') + ')', 'gi');
if (regex.test(text)) {
found = true;
var frag = document.createDocumentFragment();
var parts = text.split(regex);
parts.forEach(function(part, i) {
if (i % 2 === 0) {
frag.appendChild(document.createTextNode(part));
} else {
var span = document.createElement('span');
span.className = 'userscript-highlight';
span.textContent = part;
frag.appendChild(span);
}
});
node.parentNode.replaceChild(frag, node);
}
});
} else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element
var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT'];
if (!skipTags.includes(node.tagName)) {
Array.from(node.childNodes).forEach(highlight);
}
}
}
highlight(document.body);
// Re-highlight on dynamic content
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
mutations.forEach(function(m) {
m.addedNodes.forEach(function(node) {
if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node);
});
});
});
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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Pourquoi un moteur de performance commun ?
La méthode conventionnelle 3CL détermine les résultats attendus des différents calculs de performance énergétique.
Par exemple, si la méthode détermine qu'une valeur $Resultat$ est la somme de $a$ et $b$, une donnée DPE-Audit ne peut être valide que si $Resultat = 2$ pour $a = 1$ et $b = 1$. Garantir la fiabilité et la cohérence des données DPE-Audit suppose donc de comparer les données transmises avec les données attendues, et par conséquent d'appliquer les calculs de la méthode 3CL.
Pour le moment seules les données d'entrée sont contrôlées par l'observatoire. Pour reprendre notre exemple, une donnée DPE-Audit est jugée cohérente si $Resultat = 3$ pour $a = 1$ et $b = 1$.
Disposer d'un moteur de calcul commun est tout simplement le seul moyen d'assurer la cohérence des données d'entrée et calculées d'un DPE-Audit.
Le modèle PCL intègre-t-il les scénarios de travaux ?
Intégrer les scénarios de travaux n'apporte plus d'intérêt dès lors que l'évaluation des performances est centralisée. Pour N scenarios de travaux, nous aurons N simulations des performances mais toujours un seul audit de référence : celui qui atteste du dernier état énergétique connu du bâtiment.
Le modèle PCL est-il compatible avec les données de l'observatoire DPE-Audit ?
Le modèle PCL enrichit le modèles DPE-Audit, et est par conséquent compatible avec ce dernier.
A l'inverse, certaines données du modèle PCL n'étant pas intégrées dans le modèle DPE-Audit, un travail de reconstitution des données doit être réalisé.
Le moteur de performance respecte-t-il la méthode 3CL ?
La méthode PCL est une extension de la méthode 3CL dans le sens ou elle est une implémentation de l'arrêté du 8 octobre 2021 modifiant la méthode de calcul et les modalités d’établissement du diagnostic de performance énergétique.
Cependant, la méthode 3CL souffre de quelques imprécisions et incohérences auxquelles nous proposons des solutions intégrées au moteur de calcul.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page
(function() {
var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content',
'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid',
'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign'];
function cleanUrl(url) {
try {
var u = new URL(url, window.location.origin);
var changed = false;
trackingParams.forEach(function(p) {
if (u.searchParams.has(p)) {
u.searchParams.delete(p);
changed = true;
}
});
return changed ? u.toString() : url;
} catch (e) {
return url;
}
}
function cleanLinks() {
document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {
var clean = cleanUrl(a.href);
if (clean !== a.href) a.href = clean;
});
}
cleanLinks();
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
mutations.forEach(function(m) {
m.addedNodes.forEach(function(node) {
if (node.nodeType === 1) {
if (node.tagName === 'A') cleanLinks();
node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {
var clean = cleanUrl(a.href);
if (clean !== a.href) a.href = clean;
});
}
});
});
});
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "youtube.com";
var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + '
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La méthode conventionnelle 3CL détermine les résultats attendus des différents calculs de performance énergétique.
Par exemple, si la méthode détermine qu'une valeur $Resultat$ est la somme de $a$ et $b$, une donnée DPE-Audit ne peut être valide que si $Resultat = 2$ pour $a = 1$ et $b = 1$. Garantir la fiabilité et la cohérence des données DPE-Audit suppose donc de comparer les données transmises avec les données attendues, et par conséquent d'appliquer les calculs de la méthode 3CL.
Pour le moment seules les données d'entrée sont contrôlées par l'observatoire. Pour reprendre notre exemple, une donnée DPE-Audit est jugée cohérente si $Resultat = 3$ pour $a = 1$ et $b = 1$.
Disposer d'un moteur de calcul commun est tout simplement le seul moyen d'assurer la cohérence des données d'entrée et calculées d'un DPE-Audit.
Le modèle PCL intègre-t-il les scénarios de travaux ?
Intégrer les scénarios de travaux n'apporte plus d'intérêt dès lors que l'évaluation des performances est centralisée. Pour N scenarios de travaux, nous aurons N simulations des performances mais toujours un seul audit de référence : celui qui atteste du dernier état énergétique connu du bâtiment.
Le modèle PCL est-il compatible avec les données de l'observatoire DPE-Audit ?
Le modèle PCL enrichit le modèles DPE-Audit, et est par conséquent compatible avec ce dernier.
A l'inverse, certaines données du modèle PCL n'étant pas intégrées dans le modèle DPE-Audit, un travail de reconstitution des données doit être réalisé.
Le moteur de performance respecte-t-il la méthode 3CL ?
La méthode PCL est une extension de la méthode 3CL dans le sens ou elle est une implémentation de l'arrêté du 8 octobre 2021 modifiant la méthode de calcul et les modalités d’établissement du diagnostic de performance énergétique.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Auto-enable theater mode on YouTube
(function() {
function tryTheater() {
var btn = document.querySelector('button[aria-label="Theater mode"], ytd-player #player button[title="Theater mode"]');
if (btn && !btn.classList.contains('activated')) {
btn.click();
}
}
// Try immediately
tryTheater();
// Try after navigation (SPA)
var lastUrl = location.href;
setInterval(function() {
if (location.href !== lastUrl) {
lastUrl = location.href;
setTimeout(tryTheater, 500);
}
}, 1000);
// Also try on player load
var observer = new MutationObserver(tryTheater);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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Le modèle de données actuellement disponible souffre d'un manque de lisibilité du fait de sa conception à des fins de contrôle de cohérence. Ce projet repart du besoin des usagers et propose un modèle de données orienté métier : l'état de performance énergétique connu d'un bâtiment ou d'un logement.
Pourquoi un moteur de performance commun ?
La méthode conventionnelle 3CL détermine les résultats attendus des différents calculs de performance énergétique.
Par exemple, si la méthode détermine qu'une valeur $Resultat$ est la somme de $a$ et $b$, une donnée DPE-Audit ne peut être valide que si $Resultat = 2$ pour $a = 1$ et $b = 1$. Garantir la fiabilité et la cohérence des données DPE-Audit suppose donc de comparer les données transmises avec les données attendues, et par conséquent d'appliquer les calculs de la méthode 3CL.
Pour le moment seules les données d'entrée sont contrôlées par l'observatoire. Pour reprendre notre exemple, une donnée DPE-Audit est jugée cohérente si $Resultat = 3$ pour $a = 1$ et $b = 1$.
Disposer d'un moteur de calcul commun est tout simplement le seul moyen d'assurer la cohérence des données d'entrée et calculées d'un DPE-Audit.
Le modèle PCL intègre-t-il les scénarios de travaux ?
Intégrer les scénarios de travaux n'apporte plus d'intérêt dès lors que l'évaluation des performances est centralisée. Pour N scenarios de travaux, nous aurons N simulations des performances mais toujours un seul audit de référence : celui qui atteste du dernier état énergétique connu du bâtiment.
Le modèle PCL est-il compatible avec les données de l'observatoire DPE-Audit ?
Le modèle PCL enrichit le modèles DPE-Audit, et est par conséquent compatible avec ce dernier.
A l'inverse, certaines données du modèle PCL n'étant pas intégrées dans le modèle DPE-Audit, un travail de reconstitution des données doit être réalisé.
Le moteur de performance respecte-t-il la méthode 3CL ?
La méthode PCL est une extension de la méthode 3CL dans le sens ou elle est une implémentation de l'arrêté du 8 octobre 2021 modifiant la méthode de calcul et les modalités d’établissement du diagnostic de performance énergétique.
Cependant, la méthode 3CL souffre de quelques imprécisions et incohérences auxquelles nous proposons des solutions intégrées au moteur de calcul.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content
(function() {
function unstick() {
document.querySelectorAll('header, nav, [role="banner"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*="position: fixed"], [style*="position:sticky"]').forEach(function(el) {
if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') {
el.style.position = 'static';
el.style.top = 'auto';
el.style.zIndex = 'auto';
}
});
}
unstick();
var observer = new MutationObserver(unstick);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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Pourquoi un moteur de performance commun ?
La méthode conventionnelle 3CL détermine les résultats attendus des différents calculs de performance énergétique.
Par exemple, si la méthode détermine qu'une valeur $Resultat$ est la somme de $a$ et $b$, une donnée DPE-Audit ne peut être valide que si $Resultat = 2$ pour $a = 1$ et $b = 1$. Garantir la fiabilité et la cohérence des données DPE-Audit suppose donc de comparer les données transmises avec les données attendues, et par conséquent d'appliquer les calculs de la méthode 3CL.
Pour le moment seules les données d'entrée sont contrôlées par l'observatoire. Pour reprendre notre exemple, une donnée DPE-Audit est jugée cohérente si $Resultat = 3$ pour $a = 1$ et $b = 1$.
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Le modèle PCL est-il compatible avec les données de l'observatoire DPE-Audit ?
Le modèle PCL enrichit le modèles DPE-Audit, et est par conséquent compatible avec ce dernier.
A l'inverse, certaines données du modèle PCL n'étant pas intégrées dans le modèle DPE-Audit, un travail de reconstitution des données doit être réalisé.
Le moteur de performance respecte-t-il la méthode 3CL ?
La méthode PCL est une extension de la méthode 3CL dans le sens ou elle est une implémentation de l'arrêté du 8 octobre 2021 modifiant la méthode de calcul et les modalités d’établissement du diagnostic de performance énergétique.
Cependant, la méthode 3CL souffre de quelques imprécisions et incohérences auxquelles nous proposons des solutions intégrées au moteur de calcul.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Universal Dark Mode - works on any site
(function() {
var enabled = true;
function applyDarkMode() {
if (!enabled) return;
// Create style element if it doesn't exist
var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');
if (!style) {
style = document.createElement('style');
style.id = 'universal-dark-mode-style';
document.head.appendChild(style);
}
// Dark mode CSS - inverts colors but preserves images/video
style.textContent = '
/* Invert everything except media */
html {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
background: #1a1a2e !important;
}
/* Restore images, videos, iframes, canvas */
img, video, iframe, canvas, svg, picture, [style*="background-image"] {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
}
/* Preserve specific elements that should not be inverted */
.no-dark-mode, .no-dark-mode *,
[data-theme="light"], [data-theme="light"],
.ace_editor, .ace_editor *,
.CodeMirror, .CodeMirror *,
.monaco-editor, .monaco-editor *,
.markdown-body pre, .markdown-body pre *,
.highlight, .highlight *,
pre code, pre code * {
filter: none !important;
}
/* Fix common UI elements */
.modal, .popup, .dropdown-menu, .tooltip, .popover {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
background: #2d2d44 !important;
border-color: #444 !important;
}
/* Scrollbars */
::-webkit-scrollbar { background: #1a1a2e !important; }
::-webkit-scrollbar-thumb { background: #444 !important; }
::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #555 !important; }
/* Selection */
::selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }
::-moz-selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }
';
}
function removeDarkMode() {
var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');
if (style) style.remove();
}
// Toggle with Alt+Shift+D
document.addEventListener('keydown', function(e) {
if (e.altKey && e.shiftKey && e.key === 'D') {
e.preventDefault();
enabled = !enabled;
if (enabled) {
applyDarkMode();
console.log('[Universal Dark Mode] Enabled');
} else {
removeDarkMode();
console.log('[Universal Dark Mode] Disabled');
}
}
});
// Apply on load
applyDarkMode();
// Re-apply on dynamic content
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
if (enabled && !document.getElementById('universal-dark-mode-style')) {
applyDarkMode();
}
});
observer.observe(document.head, { childList: true });
console.log('[Universal Dark Mode] Loaded - Press Alt+Shift+D to toggle');
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Universal Dark Mode]', __e); }
})();
})();
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Adrien Rosi edited this page Dec 16, 2024
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Bienvenu sur le Wiki du projet Simulateur DPE-Audit. Si ce n'est pas encore fait, commencez par lire la description du projet.
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  • Vous pouvez poser vos questions, proposer vos idées ou faire vos remarques dans la partie discussion.
  • Les modalités de contributions techniques à la base de codes seront détaillées prochainement.
Publics concernés
  • Propriétaires
  • Etudiants
  • Auditeurs énergétiques et diagnosticiens
  • Accompagnateurs de la rénovation énergétique
  • Services de l'État
  • Editeurs de logiciels DPE-Audit
Sources de référence
Méthode
Arrêtés réseau de chaleur
Modèle
Questions fréquentes
Pourquoi un nouveau modèle de données DPE-Audit ?
Le modèle de données actuellement disponible souffre d'un manque de lisibilité du fait de sa conception à des fins de contrôle de cohérence. Ce projet repart du besoin des usagers et propose un modèle de données orienté métier : l'état de performance énergétique connu d'un bâtiment ou d'un logement.
Pourquoi un moteur de performance commun ?
La méthode conventionnelle 3CL détermine les résultats attendus des différents calculs de performance énergétique.
Par exemple, si la méthode détermine qu'une valeur $Resultat$ est la somme de $a$ et $b$, une donnée DPE-Audit ne peut être valide que si $Resultat = 2$ pour $a = 1$ et $b = 1$. Garantir la fiabilité et la cohérence des données DPE-Audit suppose donc de comparer les données transmises avec les données attendues, et par conséquent d'appliquer les calculs de la méthode 3CL.
Pour le moment seules les données d'entrée sont contrôlées par l'observatoire. Pour reprendre notre exemple, une donnée DPE-Audit est jugée cohérente si $Resultat = 3$ pour $a = 1$ et $b = 1$.
Disposer d'un moteur de calcul commun est tout simplement le seul moyen d'assurer la cohérence des données d'entrée et calculées d'un DPE-Audit.
Le modèle PCL intègre-t-il les scénarios de travaux ?
Intégrer les scénarios de travaux n'apporte plus d'intérêt dès lors que l'évaluation des performances est centralisée. Pour N scenarios de travaux, nous aurons N simulations des performances mais toujours un seul audit de référence : celui qui atteste du dernier état énergétique connu du bâtiment.
Le modèle PCL est-il compatible avec les données de l'observatoire DPE-Audit ?
Le modèle PCL enrichit le modèles DPE-Audit, et est par conséquent compatible avec ce dernier.
A l'inverse, certaines données du modèle PCL n'étant pas intégrées dans le modèle DPE-Audit, un travail de reconstitution des données doit être réalisé.
Le moteur de performance respecte-t-il la méthode 3CL ?
La méthode PCL est une extension de la méthode 3CL dans le sens ou elle est une implémentation de l'arrêté du 8 octobre 2021 modifiant la méthode de calcul et les modalités d’établissement du diagnostic de performance énergétique.
Cependant, la méthode 3CL souffre de quelques imprécisions et incohérences auxquelles nous proposons des solutions intégrées au moteur de calcul.
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