Intégrer une logique d’automatisation avancée avec API

[Sylvainp]

Bonjour à tous,

Je réfléchis en ce moment à faire évoluer mes scénarios eedomus vers quelque chose de plus intelligent (comme un SAAS sur mesure) que de simples conditions horaires ou détections basiques. L’idée serait d’exploiter une API externe pour enrichir les données (météo, présence estimée, analyse de comportements, etc.) et ensuite déclencher des règles dynamiques côté box.

Par exemple, au lieu d’un simple “si mouvement alors allumer”, on pourrait imaginer une logique qui croise plusieurs paramètres, analyse un contexte global, puis adapte automatiquement l’action : éclairage progressif, notifications ciblées, ou déclenchement différencié selon la situation.

Je me pose des questions sur l’architecture idéale : vaut-il mieux passer par des requêtes HTTP avec traitement côté serveur externe, ou tout centraliser via des scripts et périphériques virtuels dans eedomus ?

Si certains ont déjà mis en place une automatisation avancée avec enrichissement de données externes, je serais preneur de retours d’expérience, notamment sur la stabilité et la latence.

[Pauline75000]

Bonjour,

Une piste serait de séparer le calcul du contexte et la décision finale : le serveur externe agrège les données et fournit un score simple ; un capteur HTTP eedomus récupère ce résultat, puis les règles utilisent ce score avec les conditions habituelles.

La documentation « Capteurs HTTP » prévoit une interrogation périodique, mais aussi une mise à jour déclenchée par une règle ; une fréquence à 0 désactive seulement l’interrogation automatique. Le choix dépend donc du délai acceptable entre deux calculs.

Pour la robustesse, prévoir aussi une date de fraîcheur du résultat et une règle de repli si le service externe ne répond plus. Mesurer séparément le temps de calcul, l’attente d’interrogation et l’exécution de la règle permettrait de repérer la source de latence.