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 Fers à repasser
Ne fournir en réponse que du JSON, conformément à la structure indiquée, sans commentaire, ni texte supplémentaire

### Création d'un eco-score pour les Fers à repasser 

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

Cet Impact Score est une composition de différents facteurs coefficientés. Les facteurs disponibles sont : 
  POWER_CONSUMPTION_TYPICAL : La consommation électrique de l'objet en fonctionnement
  WEIGHT : Le poids de l'objet
  POWER_CONSUMPTION_OFF : La consommation électrique à l'arrêt, ou en veille
  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 Fers à repasser.

### 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 Fers à repasser. 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 Fers à repasser. Explique et justifie la pondération retenue pour le FACTEUR_2",
                ...                                    
           }
        }    
     }
 }

                        

Réponse

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

                                            {
  "criteriasPonderation" : {
    "POWER_CONSUMPTION_TYPICAL" : 0.4,
    "POWER_CONSUMPTION_OFF" : 0.1,
    "WEIGHT" : 0.1,
    "BRAND_SUSTAINABILITY" : 0.3,
    "DATA_QUALITY" : 0.1
  },
  "texts" : {
    "fr" : {
      "purpose" : "La démarche vise à élaborer un score d'impact environnemental pour les fers à repasser, en se basant sur une analyse du cycle de vie et en prenant en compte les facteurs écologiques et sociétaux pertinents. Nous avons sélectionné et pondéré les facteurs clés qui influencent l'impact environnemental, afin de fournir un score global permettant de comparer les produits entre eux.",
      "availlableDatas" : "Les données disponibles pour les fers à repasser incluent la consommation électrique en fonctionnement et à l'arrêt, le poids de l'appareil, l'évaluation ESG de la marque et la qualité des données. Ces informations sont pertinentes pour évaluer l'impact environnemental, car elles reflètent la consommation d'énergie, l'utilisation des matériaux et les pratiques durables du fabricant. Toutefois, la disponibilité et la précision de ces données peuvent varier d'un produit à l'autre.",
      "criticalReview" : "La méthodologie adoptée permet de prendre en compte les principaux facteurs d'impact environnemental des fers à repasser. Cependant, certains facteurs tels que la durabilité du produit, la recyclabilité ou l'impact de sa production ne sont pas considérés faute de données disponibles. De plus, l'absence de certaines informations pour certains produits peut affecter la précision du score, d'où l'importance du facteur DATA_QUALITY pour ajuster le score en conséquence.",
      "criteriasAnalysis" : {
        "POWER_CONSUMPTION_TYPICAL" : "La consommation électrique en fonctionnement est cruciale, car elle représente l'énergie utilisée lors de chaque utilisation du fer. Une pondération de 0.4 est attribuée pour souligner son impact significatif sur l'empreinte carbone tout au long de la durée de vie du produit.",
        "POWER_CONSUMPTION_OFF" : "Même éteints ou en veille, les fers à repasser peuvent consommer de l'énergie. Avec une pondération de 0.1, ce facteur souligne l'importance de minimiser les consommations fantômes pour réduire l'impact environnemental global.",
        "WEIGHT" : "Le poids reflète la quantité de matériaux nécessaires à la fabrication et influence les émissions liées au transport. Une pondération de 0.1 est justifiée pour intégrer l'impact des ressources matérielles et de la logistique dans le score environnemental.",
        "BRAND_SUSTAINABILITY" : "Les pratiques environnementales et sociales du fabricant ont un impact indirect sur l'empreinte du produit. Une pondération de 0.3 est accordée pour encourager les marques engagées dans des démarches ESG positives et pour refléter leur contribution à un développement durable.",
        "DATA_QUALITY" : "Une information complète et précise est essentielle pour un score fiable. Avec une pondération de 0.1, ce critère pénalise modérément les produits aux données incomplètes, tout en maintenant une comparaison équitable entre les produits."
      }
    }
  }
}