Chaque produit sur vsMars porte un Mars Score de 0 à 100. Ce n'est pas une impression. La formule est publiée dans notre méthodologie et les pondérations par catégorie sont versionnées dans le dépôt. Voici comment ces pondérations sont choisies.
La formule du Mars Score
Pour tout produit P dans la catégorie C :
MarsScore(P) = Σ_i (weight_i × normalize(spec_i(P), category_C))
Chaque catégorie définit (1) quelles clés de spec sont notées, (2) le poids de chacune, (3) la courbe de normalisation (linéaire, log, seuil, par morceaux).
Comment les pondérations sont choisies
Pour chaque catégorie, nous :
- Recensons le consensus des testeurs. Lecture de plus de 30 tests professionnels des flagships de la catégorie ; tabulation des specs décrites comme « rédhibitoires », « importantes » ou « appréciables ».
- Recensons les données de regret d'achat. Fils Reddit, avis Amazon, enquêtes sur les taux de retour — qu'est-ce que les acheteurs auraient aimé pondérer plus haut ?
- Effectuons une analyse de sensibilité. Pour un échantillon de 20 produits de la catégorie, nous faisons varier chaque poids de ±20 % et vérifions si les classements se décalent d'une façon qui contredit le consensus.
- Verrouillons les pondérations, publions, acceptons les retours. Quand le score d'un flagship paraît sensiblement décalé du consensus, le désaccord révèle soit une spec manquante, soit un poids mal calibré.
Exemple : smartphones (mai 2026)
| Clé de spec | Poids | Justification |
|---|---|---|
| battery_life_hours | 0,18 | Principal moteur de regret dans les enquêtes |
| chipset_score | 0,14 | Prédictif de la longévité sur plusieurs années |
| camera_main_score | 0,13 | Principal moteur d'achat |
| display_score | 0,11 | Forte visibilité au quotidien |
| build_water_resistance | 0,07 | Risque asymétrique à la baisse |
| update_years_promised | 0,07 | Valeur en milieu de cycle |
| charging_w_wired + wireless | 0,06 | Confort mais effet de plafond |
| price_value | 0,10 | Normalisation inter-paliers |
| autres (12 specs) | 0,14 | Longue traîne |
Ces pondérations ont changé deux fois en 2026 : le poids de chipset_score a augmenté après l'affaire du throttling thermique de l'iPhone 17 Pro Max (la performance soutenue s'est avérée plus prédictive de l'expérience sur plusieurs années que la crête) ; le poids de la charge a baissé après que chaque flagship a atteint 80 W et plus (ce n'est plus un facteur de différenciation).
Les courbes de normalisation — la seconde moitié de la formule
Un poids vous indique l'importance d'une spec. Une courbe de normalisation vous indique comment une valeur de spec donnée se traduit en un sous-score de 0 à 100. Nous utilisons quatre courbes :
- Linéaire (minmax) : mappe le min-au-max de la catégorie sur 0-100 linéairement. Utilisée pour le taux de rafraîchissement, le temps de réponse, la luminosité de crête — des specs où chaque unité d'amélioration vaut à peu près autant.
- Logarithmique : utilisée pour la capacité de stockage, la RAM — où doubler compte plus que les gains incrémentaux.
- Seuil (binaire) : utilisée pour les specs booléennes (has_anc, supports_dolby_vision) — présente ou absente.
- Par morceaux : utilisée pour les specs à valeur non linéaire, comme les mégapixels d'appareil photo (de 12 à 48 MP, ça compte ; au-delà de 48 MP, les rendements deviennent décroissants).
Les courbes de normalisation sont versionnées en même temps que les poids. Les changements sont documentés dans le journal d'audit du worker de recalcul des scores.
Exemples de pondérations par catégorie
Casques (mai 2026) :
- Efficacité ANC : 0,17
- Qualité sonore (taille du haut-parleur + réponse en fréquence) : 0,16
- Autonomie : 0,12
- Prise en charge des codecs : 0,10
- Multipoint : 0,08
- Confort (poids + pression) : 0,07
- Fabrication / résistance à l'eau : 0,06
- Autres : 0,24
Ordinateurs portables (mai 2026) :
- Score CPU/SoC : 0,16
- Autonomie (en conditions réelles) : 0,15
- Qualité de l'écran (dalle + résolution + luminosité) : 0,13
- Qualité de fabrication + poids : 0,10
- Mémoire (RAM) : 0,08
- Stockage (SSD) : 0,07
- Sélection de ports (USB-C, Thunderbolt) : 0,06
- Autres : 0,25
Ce que nous ne faisons explicitement pas
- Aucun score de sentiment des testeurs. Le « ressenti » n'entre pas dans la formule. Des notes subjectives rendraient le score irreproductible.
- Aucun bonus de popularité. Un flagship vendu à un million d'exemplaires ne bat pas un meilleur produit de niche. La vélocité des ventes est un signal de marché, pas un signal de qualité.
- Aucun biais de marque. La marque n'est pas une spec. Le Mars Score ignore si l'appareil est d'Apple, de Samsung ou d'un fabricant inconnu.
- Aucune remise de prix sauf si elle change matériellement la normalisation d'une catégorie. Le prix est inclus via un poids price_value mais normalisé au sein de la catégorie ; un téléphone à 200 $ ne battra pas un téléphone à 1 200 $ sur le score absolu même si son rapport prix/specs est meilleur.
Pourquoi le score n'est pas 92,4 → 87,1 = « bien pire »
Les Mars Scores se regroupent entre 60 et 95 pour les produits en production dans une catégorie donnée. Un écart de 5 points est significatif (sous-palier différent) ; un écart de 1,3 point se situe dans le bruit de la méthodologie (en pratique une égalité). Traitez le chiffre comme une clé de tri, pas comme une vérité de classement. Le produit à 87,1 n'est pas « 5,7 % pire » que le produit à 92,4 — ils sont dans le même voisinage, distingués par des compromis spécifiques.
Pourquoi nous publions les calculs
Les autres sites de comparaison publient des « notes d'experts » opaques. Le Mars Score est volontairement l'inverse : chaque poids, chaque courbe de normalisation, chaque clé de spec est dans le gestionnaire de versions. N'importe qui peut forker le dépôt, modifier les poids, recalculer le score et voir comment les classements se décalent. C'est la seule façon honnête de tenir une plateforme de comparaison — vos pondérations diffèrent des nôtres, et c'est très bien ; les calculs devraient être assez ouverts pour que vous puissiez y substituer les vôtres.
Les pondérations complètes par catégorie résident dans src/lib/score/mars.ts. N'importe qui peut auditer, reproduire ou critiquer les calculs. Voir notre page méthodologie pour l'approche plus large de test et de notation.