Sources de données

D'où proviennent nos données sur les films et séries — et pourquoi nous ne faisons jamais confiance à une seule source.

iRankMovies ne dépend jamais d'une seule source. Nous combinons plusieurs bases de données indépendantes — notes de la communauté, scores de la critique professionnelle et métadonnées officielles — et les laissons se valider mutuellement. Le résultat est le catalogue de films et séries le plus complet et résistant aux biais que nous savons construire.

Couverture: Métadonnées principales — ~99% du catalogue

Ce que nous obtenons

  • Distribution, équipe, genres, dates de sortie
  • Affiches et images d'arrière-plan
  • Note de la communauté + nombre de votes
  • Langue originale et pays de production

Couverture: Signal de qualité — ~80% du catalogue

Ce que nous obtenons

  • Note moyenne pondérée (0–10)
  • Nombre de votes pour la pondération bayésienne
  • Poids le plus élevé dans le iRank Score (×3,0)

Couverture: Consensus de la critique — ~66% du catalogue

Ce que nous obtenons

  • Score Tomatometer de la critique professionnelle
  • Agrégé à partir de centaines de publications

Couverture: Critique sélectionnée — ~65% du catalogue

Ce que nous obtenons

  • Metascore à partir de critiques pondérées
  • Panel de critiques plus restreint mais très sélectionné

Couverture: Agrégateur de notes

Ce que nous obtenons

  • Récupère les scores IMDb, RT et Metacritic en un seul appel
  • Utilisé pour enrichir le catalogue efficacement

Couverture: Classification éditoriale

Ce que nous obtenons

  • Vérification croisée des genres et métadonnées éditoriales
  • Utilisé pour corriger les classifications automatiques erronées

Notre engagement pour la transparence

Nous n'acceptons aucun paiement de studios ou distributeurs pour influencer les classements ou les scores de similarité. Toutes les données sont collectées de manière programmatique à partir d'API publiques et de sources éditoriales. Les votes de la communauté sur iRankMovies sont pondérés mais ne peuvent pas à eux seuls annuler les scores algorithmiques. Si vous repérez une erreur dans la classification d'un titre, utilisez la page Contact pour le signaler.