Présentation au printemps de la donnée 2025 à l'IGBMC - retour accueil
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10 Impacts socio-environnementaux du numérique :
11 Quelques éléments plus rarement discutés
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18 › Lesquels ?
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20 1. Est-ce que le numérique peut aider à la diminution de l'empreinte
21 environnementale ?
22 2. Quels impacts de l'émergence des IA génératives ?
23 3. Se méfier de l'optimisation
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26 › 1. IT4Green
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28 Chaque g/co2e investit dans le numérique en évite plus d'un dans
29 d'autres secteurs
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31 - Les études des lobbys de l'industrie
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33 › 1. IT4Green
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35 Chaque g/co2e investit dans le numérique en évite plus d'un dans
36 d'autres secteurs
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38 - Les études des lobbys de l'industrie
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40 Plusieurs papiers mettent à jour les très grandes faiblesses de ces études.
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43 Rasoldier et al., “How realistic are claims about the benefits of using digital
44 technologies for GHG emissions mitigation?”, Limits 22:2-4, 2022
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46 Roussilhe et al., “A long road ahead: a review of the state of knowledge of the
47 environmental effects of digitization”, Current Opinion in Environmental
48 Sustainability, 62:101296, 2023.
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50 › 1. IT4Green
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52 * Le périmètre (effet rebond ignoré)
53 * Grandes incertitudes
54 * Scénarios retenus pour comparaison
55 * Effet marginal
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58 › 1. IT4Green
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60 * Le périmètre (effet rebond ignoré)
61 * Grandes incertitudes
62 * Scénarios retenus pour comparaison
63 * Effet marginal
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65 "Ce qu’il faut retenir de ce bref aperçu est qu’une solution numérique en soi ne
66 peut pas garantir des effets environnementaux nets positifs. En fait, faire une
67 telle évaluation revient plutôt à analyser un contexte et un grand ensemble de
68 facteurs dans lequel se retrouve pris un service numérique et tenter de
69 comprendre les tendances possibles."
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71 https://gauthierroussilhe.com/articles/les-emissions-evitees-de-la-numerisation
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73 › 2. L'IA
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75 * le matériel impact plus à la fabrication
76 * le matériel consomme + (exemple du dc unistra)
77 * les IA gen justifient la création de plus de matériel (et vice-et-versa)
78 -> Contraire aux objectifs environnementaux
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80 › 2. L'IA
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82 * le matériel impact plus à la fabrication
83 * le matériel consomme + (exemple du dc unistra)
84 * les IA gen justifient la création de plus de matériel (et vice-et-versa)
85 -> Contraire aux objectifs environnementaux
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87 Les effets de l'augmentation de la demande en puissance de calcul sur le
88 matériel et l'environnement
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90 Un volet de la "phase G" (GenAI, GPU, GPT)
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93 https://gauthierroussilhe.com/articles/la-phase-g-les-gpu-et-les-ia-generatives-comme-nouvelle-phase-de-l-histoire-environnementale-de-la-numerisation-partie-1
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95 › 3. Se méfier de l'optimisation
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97 Le cas du datacenter de l'université.
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99 › 3. Se méfier de l'optimisation
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101 Le cas du datacenter de l'université.
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103 * Géothermie
104 * réutilisation (partielle et saisonnière) de la chaleur
105 * pue 1.25 (au mieux)
106 * surface déjà urbanisée
107 * emplois locaux
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109 › 3. Se méfier de l'optimisation
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111 mais
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113 › 3. Se méfier de l'optimisation
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115 il est surdimensionné
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117 › 3. Se méfier de l'optimisation
118
119 il est surdimensionné
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121 C'est politique
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123 Dans ce contexte l'optimisation occupe l'espace qui pourrait être occupé
124 par un questionnement plus large de la quantité, le type et de l'objectif du
125 numérique à l'université
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127 › Merci !
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129 mail : arthur.pons@unistra.fr
130 site : http://arthur.bebou.netlib.re
131 slides : http://git.bebou.netlib.re/prez-data-spring-igbmc/log.html
132 ou : ssh guest@bebou.netlib.re -p1459 prez-data-spring-igbmc