L’étiquette Evergreen est attribuée aux contenus intemporels au moyen d’un modèle d'apprentissage statistique (ou de machine learning). Ce modèle, dit aussi classifieur (dans la mesure où il est capable d’isoler les articles froids des autres contenus), est entraîné à les détecter à partir d’un jeu de données labellisé par la Rédaction.
Pour labelliser les données - répondre à la question “Un article est-il Evergreen ou non ?”, la Rédaction a répondu à deux questions : d’une part, l’article a-t-il toujours une valeur éditoriale aujourd'hui ; d’autre part, peut-il être republié tel quel ou presque.
Au cours du processus d’apprentissage, le modèle apprend lui-même à classifier les articles (Evergreen ou non) à partir de critères statistiques tels que le nombre de vues, de conversions ou de partages, le tout calculé sur sa durée de vie. Le modèle est réentraîné une fois par mois ; les étiquettes Evergreen de l'ensemble des articles sont mises à jour dans Sirius à cette fréquence.