La réponse à la demande est aujourd'hui considérée comme un levier majeur parmi les solutions possibles pour faire face au changement climatique, si elle est combinée avec l'intégration de ressources renouvelables intermittentes dans les nouveaux réseaux électriques intelligents. De nombreux modèles d'optimisation mathématique ont été développés pour répondre au défi consistant à permettre aux particuliers de proposer des services de flexibilité au réseau. Cependant, la comparaison et l'utilisation de ces modèles n'est pas toujours aisée car ils se restreignent en général à des cas particuliers ou gèrent leurs données de façon spécifique. Dans ce document, nous proposons de combiner les points communs de différents modèles de gestion de la flexibilité résidentielle pour proposer un méta-modèle et une bibliothèque Python unifiant les concepts et les flux de données associés à ces modèles. Nous montrons l'utilité de ce méta-modèle et l'efficacité de la bibliothèque Python en les utilisant pour optimiser la consommation électrique de deux foyers.