Les vieux bulletins météo réservent des surprises : la colonne du thermomètre bondit soudain d'un demi-degré, non pas à cause du temps, mais parce que la station a changé d'instrument. Ces décalages brusques dans les données sont appelés points de rupture, et les distinguer des véritables signaux climatiques est un défi que les statisticiens peinent à relever. Les méthodes habituelles soit voient trop de sauts, soit en manquent d'importants.
Un restaurateur de fresques anciennes retire les couches une à une, et à chaque passage sa main distingue plus finement les fissures authentiques des égratignures aléatoires. La nouvelle méthode IRFL fonctionne de la même manière : elle effectue plusieurs passages sur les données, en pénalisant à chaque fois davantage les petites variations qui ressemblent à du bruit, tout en préservant les grandes, les vraies. Au lieu de trancher d'un coup tout ce qui paraît irrégulier, l'algorithme élimine progressivement les faux signaux.
Sur les données du volcan Mauna Loa, où le dioxyde de carbone a été mesuré pendant 768 mois consécutifs, IRFL a trouvé cinq points de rupture. Ils coïncident avec des événements réels : l'éruption du Pinatubo et des épisodes El Niño. La méthode supprime aussi le bruit sur les images tout en préservant les contours nets, ce qui aide les médecins et les agronomes. Le restaurateur, à chaque passage, distingue plus précisément les fissures authentiques des égratignures aléatoires. IRFL fait de même avec les données : il élimine les faux sauts et ne conserve que les changements qui ont réellement modifié le tableau.
Le remplacement des instruments dans les stations météo américaines tous les 25 ans introduit des sauts artificiels dans les séries de température, que IRFL est capable de détecter et de corriger.
Dans le roman de Kim Stanley Robinson « Le Ministère du futur », les données climatiques sont analysées pour identifier les changements brusques, ce qui fait écho à la tâche de détection des points de rupture dans les séries de CO2.