Sujet de Thèse
Titre :
De la terre au nuage : Approche holistique d'aide à la décision pour éco-concevoir des systèmes intelligents
Dates :
2022/10/27 - 2025/09/30
Etudiant :
Encadrant(s) :
Autre(s) encadrant(s) :
Alexandre Nomine (alexandre.nomine@univ-lorraine.fr)
Description :
Limiter le réchauffement climatique à 2°C d'ici 2100 par rapport à l'ère préindustrielle, telle est l'ambition
des accords de Paris, avec pour feuille de route de réduire les émissions de gaz à effet de serre de
toutes les activités humaines de 50% d'ici 2030 par rapport à l'année de référence 2015 et de rendre la
production d'électricité plus propre avec un taux d'émission mondial de 200 gCO2e/Kwh d'ici 2030.
Dans ce contexte, le secteur numérique a un rôle ambivalent, car il permet de déployer des solutions
intelligentes pour réduire l'empreinte carbone des villes, des bâtiments, des transports, de l'industrie mais
aussi du secteur énergétique pour produire et transporter l'électricité. Cependant, cette contribution
positive pour la planète est contrebalancée par le fait que pour créer cette intelligence, il est nécessaire de
s'appuyer sur des datacenters, des réseaux, des objets connectés et autres terminaux qui sont coûteux en
termes de consommation d'énergie et principalement d'électricité pour alimenter et refroidir ces
équipements informatiques.
Outre les aspects énergétiques, se pose la question de la criticité des matériaux. En effet, l'intelligence
artificielle repose sur des équipements dont la fabrication nécessite des ressources minérales. La prise de
conscience de la criticité des matériaux est relativement récente et a débuté en 2010 avec l'embargo
chinois sur les exportations de terres rares vers le Japon. Depuis, la Commission européenne a créé un
groupe de travail "Matières premières critiques" afin d'établir une liste de matériaux critiques pour
orienter les stratégies industrielles, la recherche et l'innovation. La pénurie actuelle de semi-conducteurs
illustre l'importance de ce sujet. Il faut également noter que l'extraction de ces mêmes ressources n'est
pas neutre d'un point de vue environnemental. En effet, l'extraction des métaux génère des émissions de
CO2 et est un grand consommateur d'eau. Si le recours massif au recyclage des métaux, conduisant à une
économie circulaire, permettra de limiter l'impact environnemental de leur utilisation, il peut également
générer des dommages collatéraux en termes de sous-produits (ex : Molybdène et Rhénium pour le
Cuivre, Indium pour le Zinc) dont l'extraction sera fortement limitée. En combinant des dimensions
géopolitiques, environnementales et économiques, la question des ressources pour les transitions
numérique et énergétique est aussi cruciale que complexe.
Identification de la problématique : Les travaux du CRAN sur les TIC vertes se sont principalement
concentrés sur la phase d'usage des solutions numériques et essentiellement sur leur consommation
électrique mais sont trop réducteurs pour établir une analyse environnementale complète. Il est alors
nécessaire de réfléchir à des méthodes permettant d'avoir une vision globale sur l'impact de la solution
numérique mais aussi sur les constituants de la solution numérique durant tout son cycle de vie, c'est-à-
dire de la phase de production à son démantèlement. Des normes existent pour analyser ce cycle de vie
(par exemple, L-1410) mais il leur manque des outils pour :
- tirer des conclusions "simples" "quantifiables" dans un environnement complexe en raison de la
multiplicité des critères à prendre en compte ;
- être guidé dans le choix des composants technologiques et/ou logiciels permettant de minimiser
l'impact environnemental du système à mettre en oeuvre, tout en maintenant le niveau de performance
attendu.
Il existe déjà des travaux d'analyse du cycle de vie des systèmes basés sur des méthodes multicritères,
notamment (à titre d'exemple) pour évaluer la durabilité des technologies d'énergie renouvelable.
Cependant, la problématique originale que nous cherchons à développer est d'intégrer simultanément les
coûts et les bénéfices du déploiement de solutions numériques intelligentes pour rendre l'application
considérée plus propre (industrie, habitat, ville, transport...).
Objectif de la thèse : Les travaux de recherche menés dans cette thèse visent à concevoir un cadre d'aide à
la décision permettant aux concepteurs de systèmes intelligents d'évaluer et d'analyser le bilan
environnemental de leur solution/architecture sur l'ensemble du cycle de vie, mais aussi d'identifier la ou
les configurations optimales, tant d'un point de vue technologique (physique) que logiciel. La prise en
compte de l'ensemble du cycle de vie commence par l'extraction des ressources de la terre pour fabriquer
les équipements des solutions envisagées. Il est alors nécessaire d'avoir une expertise du domaine pour
pouvoir développer des outils d'aide à la décision lorsqu'il s'agit de faire des choix. Ces choix seront guidés
par des critères environnementaux dont
- L'efficacité des matériaux utilisés par rapport à un autre,
- sa durée de vie
- ses propriétés de reconditionnement ou de recyclage,
- l'énergie requise pour son extraction et son transport,
- sa disponibilité (réserve de la terre),
- ses coûts,
- mais aussi des critères sociétaux et géopolitiques.
Une preuve de concept de cet audit des matériaux a été publiée par l'équipe de l'IJL dans la revue
Advanced Functional Materials. Dans cet article, un état de l'art des différentes technologies a été établi
selon les critères mentionnés précédemment mais ce type d'audit serait amélioré par l'utilisation de
techniques d'intelligence artificielle. En effet, afin de développer des solutions qui rendront plus propres
les secteurs d'activité précédemment cités, il est nécessaire d'étudier et de proposer des modèles
d'apprentissage automatique pour la prédiction des ressources " matériaux " existantes et des demandes
futures du marché, conjointement à une évaluation qui anticipe les phases d'utilisation et de
démantèlement.
Ainsi, l'objectif du travail de thèse est de généraliser cette approche à d'autres composants physiques
(numériques ou non), d'étendre les critères à considérer et de l'intégrer dans le cycle de vie complet des
systèmes intelligents qui permettra d'évaluer, de quantifier la contribution réelle du numérique pour créer
une intelligence rendant le monde plus propre.
des accords de Paris, avec pour feuille de route de réduire les émissions de gaz à effet de serre de
toutes les activités humaines de 50% d'ici 2030 par rapport à l'année de référence 2015 et de rendre la
production d'électricité plus propre avec un taux d'émission mondial de 200 gCO2e/Kwh d'ici 2030.
Dans ce contexte, le secteur numérique a un rôle ambivalent, car il permet de déployer des solutions
intelligentes pour réduire l'empreinte carbone des villes, des bâtiments, des transports, de l'industrie mais
aussi du secteur énergétique pour produire et transporter l'électricité. Cependant, cette contribution
positive pour la planète est contrebalancée par le fait que pour créer cette intelligence, il est nécessaire de
s'appuyer sur des datacenters, des réseaux, des objets connectés et autres terminaux qui sont coûteux en
termes de consommation d'énergie et principalement d'électricité pour alimenter et refroidir ces
équipements informatiques.
Outre les aspects énergétiques, se pose la question de la criticité des matériaux. En effet, l'intelligence
artificielle repose sur des équipements dont la fabrication nécessite des ressources minérales. La prise de
conscience de la criticité des matériaux est relativement récente et a débuté en 2010 avec l'embargo
chinois sur les exportations de terres rares vers le Japon. Depuis, la Commission européenne a créé un
groupe de travail "Matières premières critiques" afin d'établir une liste de matériaux critiques pour
orienter les stratégies industrielles, la recherche et l'innovation. La pénurie actuelle de semi-conducteurs
illustre l'importance de ce sujet. Il faut également noter que l'extraction de ces mêmes ressources n'est
pas neutre d'un point de vue environnemental. En effet, l'extraction des métaux génère des émissions de
CO2 et est un grand consommateur d'eau. Si le recours massif au recyclage des métaux, conduisant à une
économie circulaire, permettra de limiter l'impact environnemental de leur utilisation, il peut également
générer des dommages collatéraux en termes de sous-produits (ex : Molybdène et Rhénium pour le
Cuivre, Indium pour le Zinc) dont l'extraction sera fortement limitée. En combinant des dimensions
géopolitiques, environnementales et économiques, la question des ressources pour les transitions
numérique et énergétique est aussi cruciale que complexe.
Identification de la problématique : Les travaux du CRAN sur les TIC vertes se sont principalement
concentrés sur la phase d'usage des solutions numériques et essentiellement sur leur consommation
électrique mais sont trop réducteurs pour établir une analyse environnementale complète. Il est alors
nécessaire de réfléchir à des méthodes permettant d'avoir une vision globale sur l'impact de la solution
numérique mais aussi sur les constituants de la solution numérique durant tout son cycle de vie, c'est-à-
dire de la phase de production à son démantèlement. Des normes existent pour analyser ce cycle de vie
(par exemple, L-1410) mais il leur manque des outils pour :
- tirer des conclusions "simples" "quantifiables" dans un environnement complexe en raison de la
multiplicité des critères à prendre en compte ;
- être guidé dans le choix des composants technologiques et/ou logiciels permettant de minimiser
l'impact environnemental du système à mettre en oeuvre, tout en maintenant le niveau de performance
attendu.
Il existe déjà des travaux d'analyse du cycle de vie des systèmes basés sur des méthodes multicritères,
notamment (à titre d'exemple) pour évaluer la durabilité des technologies d'énergie renouvelable.
Cependant, la problématique originale que nous cherchons à développer est d'intégrer simultanément les
coûts et les bénéfices du déploiement de solutions numériques intelligentes pour rendre l'application
considérée plus propre (industrie, habitat, ville, transport...).
Objectif de la thèse : Les travaux de recherche menés dans cette thèse visent à concevoir un cadre d'aide à
la décision permettant aux concepteurs de systèmes intelligents d'évaluer et d'analyser le bilan
environnemental de leur solution/architecture sur l'ensemble du cycle de vie, mais aussi d'identifier la ou
les configurations optimales, tant d'un point de vue technologique (physique) que logiciel. La prise en
compte de l'ensemble du cycle de vie commence par l'extraction des ressources de la terre pour fabriquer
les équipements des solutions envisagées. Il est alors nécessaire d'avoir une expertise du domaine pour
pouvoir développer des outils d'aide à la décision lorsqu'il s'agit de faire des choix. Ces choix seront guidés
par des critères environnementaux dont
- L'efficacité des matériaux utilisés par rapport à un autre,
- sa durée de vie
- ses propriétés de reconditionnement ou de recyclage,
- l'énergie requise pour son extraction et son transport,
- sa disponibilité (réserve de la terre),
- ses coûts,
- mais aussi des critères sociétaux et géopolitiques.
Une preuve de concept de cet audit des matériaux a été publiée par l'équipe de l'IJL dans la revue
Advanced Functional Materials. Dans cet article, un état de l'art des différentes technologies a été établi
selon les critères mentionnés précédemment mais ce type d'audit serait amélioré par l'utilisation de
techniques d'intelligence artificielle. En effet, afin de développer des solutions qui rendront plus propres
les secteurs d'activité précédemment cités, il est nécessaire d'étudier et de proposer des modèles
d'apprentissage automatique pour la prédiction des ressources " matériaux " existantes et des demandes
futures du marché, conjointement à une évaluation qui anticipe les phases d'utilisation et de
démantèlement.
Ainsi, l'objectif du travail de thèse est de généraliser cette approche à d'autres composants physiques
(numériques ou non), d'étendre les critères à considérer et de l'intégrer dans le cycle de vie complet des
systèmes intelligents qui permettra d'évaluer, de quantifier la contribution réelle du numérique pour créer
une intelligence rendant le monde plus propre.
Mots clés :
Green ICT, Cycle de vie, Ressources de la terre, Systèmes intelligents
Département(s) :
| Modélisation Pilotage des Systèmes Industriels |
