Système d'IA utilisé

Informations sur le service et le modèle d'IA utilisé pour générer cet ImpactScore

• Service IA : OPEN_AI
• Modèle : o1-preview

User Prompt

Ceci est l'instruction envoyée au modèle d'IA. A noter que nous utilisons un des modèles les plus performants (o1-preview), qui ne prend pas en compte le prompt système, ni la température.

                                            

## Ton rôle
Tu es un agent expert en évaluation environnementale des produits électriques et electroniques.
Adopte une démarche d’expert en analyse du cycle de vie des produits. 
Nous allons travailler sur des Congelateurs
Ne fournir en réponse que du JSON, conformément à la structure indiquée, sans commentaire, ni texte supplémentaire

### Création d'un eco-score pour les Congelateurs 

Tu vas créer un score d'impact environnemental, qui prend en compte les impacts écologiques et sociétaux pour les Congelateurs.

Cet Impact Score est une composition de différents facteurs coefficientés. Les facteurs disponibles sont : 
  WEIGHT : Le poids de l'objet
  BRAND_SUSTAINABILITY : L'évaluation ESG de l'entreprise (filiale ou société mère, suivant la finesse des données) qui fabrique le produit, d'après le score de performance ESG de Sustainalytics
  DATA_QUALITY : La qualité de la donnée pour le produit. Quand un facteur manque pour un produit, on lui associe la moyenne de ce facteur pour sa catégorie, mai on dégrade le facteur DATA_QUALITY. Cela permet de pénaliser sans exclure les pruidts pour lequel un facteur est absent.' 
  CLASSE_ENERGY : La classe énergétique


### Principe de fonctionnement de l'eco-score
   
Les principes de fonctionnement que tu dois prendre en compte
   principe de relativisation des facteurs : Chacun des facteurs est représenté de manière relative, sous forme de classement. Le produit de la catégorie ayant le meilleur facteur pour l'environnement obtient 100/100, le produit ayant le moins bon score obtient 0/100' 
   principe de virtualisation des scores manquants : si un des facteurs est absent, nous appliquons pour ce facteur la valeur moyenne de ce facteur pour l'ensemble des produits. Cet indicateur DATA_QUALITY est permet donc d'avantager les produits pour lequel toute l'info est disponible, sans pour autant pénaliser outre mesure les produits pour lesquels l'information est absente.
   la somme des différents facteurs coefficientés doit être égale à 1
   
Tu vas travailler à partir des facteurs disponibles, pour élaborer un score d'impact environnemental pertinent pour des Congelateurs.

### Format de réponse attendu : JSON 
    
 Tout écart par rapport à la structure JSON fournie est inacceptable.
 Aucune information supplémentaire ne doit être fournie en dehors du JSON (pas de phrases avant ou après).
 Conserve l’ordre des clés et leur orthographe. Les clés doivent correspondre exactement à celles indiquées. Si un champ est nul ou non applicable, omets-le de la réponse.
 Fournis une réponse JSON respectant strictement la structure suivante :

 {
    criteriasPonderation : {
      "FACTEUR_1" : PONDERATION_1,
      "FACTEUR_2" : PONDERATION_2,
      ...                        
    },
    texts: {
        fr: {
           "purpose": "Décris la démarche et la méthodologie",
           "availlableDatas": "Analyse de façon générale les données disponibles et leur pertinence pour la réalisation de cet eco-score",
           "criticalReview": "Revue critique et retour constructif sur la démarche et la méthodologie, en évaluant les facteurs absents ou inutiles",
           "criteriasAnalysis": {
                "FACTEUR_1" : "Détail et analyse de l'importance du FACTEUR_1 dans l'analyse environnemental des Congelateurs. Explique et justifie la pondération retenue pour le FACTEUR_1",
                "FACTEUR_2" : "Détail et analyse de l'importance du FACTEUR_2 dans l'analyse environnemental des Congelateurs. Explique et justifie la pondération retenue pour le FACTEUR_2",
                ...                                    
           }
        }    
     }
 }

                        

Réponse

Ceci est la réponse du sysème d'IA, au format JSON

                                            {
  "criteriasPonderation" : {
    "WEIGHT" : 0.2,
    "BRAND_SUSTAINABILITY" : 0.2,
    "DATA_QUALITY" : 0.1,
    "CLASSE_ENERGY" : 0.5
  },
  "texts" : {
    "fr" : {
      "purpose" : "La démarche consiste à élaborer un score d'impact environnemental pour les congélateurs en se basant sur une analyse multicritère pondérée. Chaque critère représente un facteur environnemental pertinent, et une pondération est attribuée à chacun en fonction de son importance relative dans l'impact environnemental global du produit. Les pondérations sont déterminées en tenant compte des impacts écologiques liés à chaque facteur pendant le cycle de vie du congélateur.",
      "availlableDatas" : "Les données disponibles pour cette analyse sont le poids du produit (WEIGHT), la classe énergétique (CLASSE_ENERGY), l'évaluation ESG de l'entreprise (BRAND_SUSTAINABILITY) et la qualité des données (DATA_QUALITY). Ces informations sont pertinentes pour évaluer l'impact environnemental des congélateurs car elles couvrent les aspects liés à la fabrication, à l'efficacité énergétique en utilisation et aux pratiques durables du fabricant.",
      "criticalReview" : "La méthodologie proposée permet une évaluation globale de l'impact environnemental des congélateurs. Cependant, l'ajout de facteurs tels que la recyclabilité des matériaux ou la durée de vie du produit pourrait affiner l'analyse. De plus, bien que le critère DATA_QUALITY incite à la transparence, sa pondération doit être équilibrée pour ne pas pénaliser excessivement les produits avec des données incomplètes mais performants sur d'autres aspects.",
      "criteriasAnalysis" : {
        "WEIGHT" : "Le poids du congélateur influence directement la quantité de matériaux nécessaires à sa fabrication, ainsi que les impacts associés à l'extraction, la transformation et le transport de ces matériaux. Un poids plus élevé peut entraîner une empreinte carbone plus importante lors de la production et de la distribution. Ainsi, une pondération de 0,2 est attribuée au WEIGHT pour refléter son impact significatif mais moins prédominant comparé à la consommation d'énergie pendant l'utilisation.",
        "BRAND_SUSTAINABILITY" : "La durabilité de la marque, évaluée via le score ESG, reflète les pratiques environnementales, sociales et de gouvernance de l'entreprise. Une entreprise engagée dans des pratiques durables est susceptible de minimiser les impacts environnementaux tout au long du cycle de vie du produit. Une pondération de 0,2 est justifiée pour ce critère, car les politiques du fabricant ont un effet notable sur l'impact global du produit.",
        "DATA_QUALITY" : "La qualité des données assure la fiabilité de l'évaluation environnementale. En cas de données manquantes, l'utilisation de valeurs moyennes peut réduire la précision du score. Pour encourager la complétude des informations sans pénaliser excessivement les produits, une pondération de 0,1 est attribuée à DATA_QUALITY, reflétant son rôle modéré dans l'évaluation.",
        "CLASSE_ENERGY" : "La classe énergétique est un indicateur essentiel de la consommation d'énergie du congélateur en usage, qui représente une part majeure de son impact environnemental sur le long terme. Une meilleure classe énergétique se traduit par une consommation d'énergie réduite, diminuant les émissions de gaz à effet de serre durant la phase d'utilisation. Par conséquent, une pondération élevée de 0,5 est attribuée à CLASSE_ENERGY pour refléter son importance primordiale dans l'impact environnemental global des congélateurs."
      }
    }
  }
}