À propos des sources de NINOBOT

Qui nous sommes

一般社団法人 にのラボ (GIA NINOLAB Japan) est une association japonaise à but non lucratif fondée pour publier des Stories interactives rendant l'information climatique et politique exploitable pour le public. Le travail éditorial et technique de chaque Story est réalisé en partenariat avec 合同会社 TMP Climate, un cabinet spécialisé en climat qui collabore avec des agences gouvernementales, des instituts de recherche et des centres de prévision opérationnelle. Les spécialistes régionaux de TMP — couvrant différentes parties du monde — rédigent et révisent le contenu des Stories dans le corpus du bot.

Ce que vous verrez cité

Les marqueurs de citation dans les réponses du bot relèvent généralement de l’une de ces catégories :

Notes explicatives

Articles courts en langage clair sur le fonctionnement d’El Niño, sa mesure et la propagation de ses impacts. Rédigés par l’équipe TMP.

Synthèses régionales

Notes à l’échelle d’un pays ou d’une région sur ce que les épisodes passés d’El Niño ont signifié pour le climat, l’eau, l’agriculture et l’énergie locaux. Chacune est relue par le ou la spécialiste régional·e de TMP couvrant la zone.

Bulletins de prévision

Perspectives actuelles produites par des centres opérationnels comme le Climate Prediction Center de la NOAA, l’Agence météorologique japonaise, l’International Research Institute for Climate and Society et le CEPMMT. Mises à jour selon le calendrier de publication de chaque centre.

Notes méthodologiques

Documentation des données, des définitions et des méthodes analytiques qui sous-tendent les réponses du bot.

Articles académiques

Travaux climatiques relus par les pairs, indexés et découpés pour la recherche, avec attribution aux auteurs, à la revue et au DOI.

Cartes et tables de référence

Matériel visuel et tabulaire complémentaire issu de jeux de données faisant autorité, tels qu’ERA5, GADM et HydroBASINS.

Comment les sources sont élaborées

Les contenus rédigés par l’équipe TMP — notes explicatives, synthèses régionales et notes méthodologiques — suivent un flux de travail structuré. Chaque document porte des métadonnées lisibles par machine qui enregistrent l’auteur·e, la date de dernière mise à jour, la version, l’étape du cycle de vie, l’origine du contenu et l’état de la relecture. Les brouillons ne sont pas récupérés par le bot. Avant qu’un brouillon ne devienne actif, il est relu par un·e spécialiste TMP disposant d’une expertise pertinente sur le sujet ou la région. Les sources actives sont synchronisées entre nos six langues de lancement : une mise à jour dans une langue déclenche la programmation de mises à jour dans les autres. Les sources externes — bulletins de prévision et articles académiques — sont intégrées en conservant l’attribution, de sorte que chaque chunk cité enregistre l’éditeur, l’URL d’origine et le niveau d’autorité.

L’analyse empirique interne

Certaines des réponses les plus utiles de NINOBOT — celles qui commencent par « d’après notre analyse interne des impacts historiques d’El Niño » — proviennent d’une analyse que nous avons calculée spécifiquement pour le bot. Cette analyse utilise 47 années (1979–2025) de données de réanalyse ERA5-Land à environ 10 kilomètres de résolution, produites par le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) et distribuées via le Copernicus Climate Data Store. L’état de l’ENSO est classé à l’aide du Relative Oceanic Niño Index (RONI) maintenu par le Climate Prediction Center de la NOAA ; le RONI a remplacé l’ancien Oceanic Niño Index en février 2026 comme indice opérationnel de classification de l’ENSO. L’analyse produit des étiquettes qualitatives calibrées d’impact — faible ou typique, modéré, ou fort — pour chaque polygone administratif et chaque sous-bassin de nos couches spatiales de référence. Le document méthodologique complet fait partie du corpus et peut être ouvert directement depuis toute citation qui le référence.

Pourquoi nous jugeons cela fiable

Trois engagements fondent la fiabilité. Premièrement : chaque source rédigée par TMP est relue par un·e spécialiste régional·e ou thématique avant d’entrer dans le corpus, et cette relecture est enregistrée dans les métadonnées de la source. Deuxièmement : le bot est conçu pour s’abstenir. Lorsque la recherche ne fait pas remonter d’évidence étayée au-dessus d’un seuil de confiance, le bot le signale plutôt que d’improviser — le silence est préférable à l’invention. Troisièmement : chaque affirmation du bot renvoie à un chunk citable que vous pouvez consulter vous-même. Nous rendons notre raisonnement transparent. Lorsque nous sommes incertains, nous le disons.