Intelligences artificielles en sociétés
Prof. Boris Beaude
UNIL - Master en humanités numériques & Sciences sociales
Objectif
Cet enseignement présente l’histoire ainsi que les aspects techniques, culturels et économiques de l’intelligence artificielle, afin de mieux en saisir les enjeux sociaux et politiques contemporains.
À l’issue de ce séminaire, les étudiant·es seront capables de :
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Comprendre l’histoire et les principes fondamentaux de l’IA
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Identifier les différentes approches et technologies sous-jacentes à l’IA actuelle
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Analyser les usages contemporains de l’IA et leurs implications sociétales
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Apprécier les principaux enjeux éthiques et politiques de l’IA
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Expérimenter avec différentes applications de l’IA pour développer une perspective critique informée
Thème
Ce cours vise à offrir une formation approfondie sur les enjeux contemporains de l'intelligence artificielle. En combinant des perspectives historique, technique, pratique et sociale, les participant·e·s sont amené·e·s à comprendre les principes fondamentaux de l'IA, à en explorer les usages et à évaluer de manière critique les enjeux sociaux et politiques correspondants. L'enseignement met l'accent sur la compréhension des méthodes, la pluralité des acteurs, l’acquisition de compétences pratiques et le développement d’une perspective critique informée de l’IA contemporaine. Il porte une attention particulière au déploiement de l'IA dans la sphère publique.
Contenu
Le cours s'articule autour des six thématiques suivantes :
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Introduction aux concepts fondamentaux de l'IA (IA symbolique, connexionniste, générative, générale…).
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Fondements historiques (cybernétique, machine de Turing, périodes d'essor et de déclin…).
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Émergence de l'IA contemporaine (apprentissage automatique, réseaux de neurones…).
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Diversité des IA génératives (autoencodeurs, GANs, transformeurs, modèles de diffusion…).
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Déclinaisons des usages actuels (traduction automatique, génération de contenu, assistants conversationnels, agents…).
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Enjeux problématiques (hallucinations, biais, désinformation, cognition, emploi, environnement…).
Le séminaire s'organise autour de sessions d'expérimentation des IA les plus courantes, en insistant sur la pluralité des acteurs, des problématiques, des méthodes et des enjeux sociétaux. De la traduction automatique aux assistants conversationnels, en passant par la génération d'images ou de textes, le séminaire permet de s'approprier ces IA, d'en évaluer les forces et les limites, et de développer des perspectives critiques appropriées.
Chaque séance articule trois moments :
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Expérimentation de plusieurs IA dans le cadre d'une problématique spécifique.
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Discussion sur les résultats observés par les différents groupes.
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Débat sur les enjeux sociétaux correspondants.
Prérequis
Ce cours n’exige aucun prérequis. Certaines notions s’adressent plus spécifiquement aux personnes disposant déjà de bases en informatique ou en mathématiques, mais elles ne seront pas nécessaires à la compréhension générale.
Notions abordées
Accélérationnisme, agents, alignement, altruisme efficace, apprentissage automatique (machine learning), apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine (RLHF), apprentissage profond (deep learning), benchmarks, biais, corpus, Chain-of-Thougth, entraînement, GPU et TPU, grands modèles de langage (LLM), ground truth, inférence, intelligence artificielle, intelligence artificielle générale, Dark Enlightenment, réseaux de neurones, Retrieval-Augmented Generation (RAG), singularité...
Introductions
Séance C0 - jeudi 19 février 2026
Introduction - Des IA en sociétés
Coexister avec nos artifices au XXIe siècle - Nous n’avons pas attendu l’IA...
Séminaire S0 - jeudi 19 février 2026
Introduction - Expérimenter le pluralisme des IA
Eprouver l’IA par la pratique
Cours
IA contemporaines
Des techniques...
Séance C1 - jeudi 26 février 2026
La « revanche des neurones » et le pluralisme des IA
Cybernétique, symbolique, connexioniste, données, infrastructure, algorithmes...
Séance C2 - jeudi 5 mars 2026
De Grands modèles de langage
Tokenisation, transformers, attention, pré-entrainement, auto-régression, échelle
Séance C3 - jeudi 12 mars 2026
Au-delà de la prédiction
Fine-tuning, Supervised Fine-Tuning, instruction, alignement, tools, Mixture of Experts, Chain-of-Thought, Reasoning Language Model, Retrieval-Augmented Generation...
Séance C4 - jeudi 19 mars 2026
Au-delà des promesses !
Généralisation des usages dans tous les domaines : culture, éducation, justice, musique, médias, industrie, transport, sciences, armées...
Des IA, intelligentes et artificielles
Des critiques
Séance C5 - jeudi 26 mars 2026
L’intélligence des perroquets
Intelligence, émergence, dualisme, complexité, probabilité, créativité, conscience...
Séance C6 - jeudi 2 avril 2026
Quel artifice !
Matériel, artificiel, naturel et problématique de l’évaluation et des benchmarks
Vacances de Pâques
Séance C7 - jeudi 16 avril 2026
Et si ça marche !
Paradoxes, asymétries et temporalité de la critique
La grande accélération
Des politiques
Séance C8 - jeudi 23 avril 2026
Une gouvernance problématique
L’AGI, la singularité, l’accélérationisme, l’altruisme efficace, lumières sombres, alertes, autoritarisme...
Séance C9 - jeudi 30 avril 2026
L’épuisement des sources et des ressources
Bulle, environnement, auctorialité, propriété intellectuelle, dépossession, vie privée, extractivisme...
Séance C10 - jeudi 7 mai 2026
La destruction créatrice
Economie, travail, emploi, délégation mécanique, délégation cognitive, dépossession, blessure narcissique,...
Séance C11 - jeudi 21 mai 2026
Politiques de la sphère publique
Bulles de filtres, ciblage, astroturfing, deep fake, ingérence, propagande...
Séminaire
Analogies
Séance S1 - jeudi 26 février 2026
Traduire
A l’origine des LLM, tester la capacité à gérer des ambiguïtés lexicales, des idiomes, des faux amis, des stéréotypes...
Séance S2 - jeudi 5 mars 2026
Reformuler
Maintenir l'information, en ne changeant que le style : capacité à maitriser des registres de langue variés (vulgarisation, juridique, scientifique, journalistique, littéraire…)
Séance S3 - jeudi 12 mars 2026
Résumer
Maintenir l’information pertinente, en réduisant la taille du texte : confabulation, confusions, point de vue non explicite,…
Séance S4 - jeudi 19 mars 2026
Classifier
Connotation, analyse de sentiments, Named Entity Recognition, alignement, zéro-shot, few-shot, JSON,...
Connaissances
Séance S5 - jeudi 26 mars 2026
Connaître et se conformer
Données d’entrainement, knowledge cutoff, Mixture of Experts, confabulation, alignement, propriété intellectuelle, biais…
Séance S6 - jeudi 2 avril 2026
Actualiser
Knowledge cutoff, Retrieval-Augmented Generation, search, sources, citations, confabulations, biais...
Vacances de Pâques
Séance S7 - jeudi 16 avril 2026
Raisonner
Chain-of-Thought, planification multi-étapes, tools, pattern recognition,...
Multimodalité
Séance S8 - jeudi 23 avril 2026
Entendre et voir
Perception multimodale, encodeurs visuels, speech-to-text, transcription, Vision-Language Models, OCR, description d'images, accessibilité (lecture de texte et description visuelle), limites perceptuelles, hallucinations, détection...
Séance S9 - jeudi 30 avril 2026 (libre)
Séance libre
Séance libre d’appropriation des problèmes et des méthodes abordées dans les séances précédentes. Adaptation à des problématiques personnelles explicites.
Séance S10 - jeudi 7 mai 2026
Générer du son et des images
Modèles de diffusion, text-to-image, text-to-speech, text-to-video, clonage vocal, image-to-image, inpainting, style transfer, deepfakes, auctorialité, droit à l’image...
Séance S11 - jeudi 21 mai 2026
Séance d’exploration de modèles nouveaux ou originaux
Cette séance permettra d’explorer de nouveaux modèles, ou des modèles moins connus, selon l’actualité et les problématiques qui auront émergées au cours du semestre.
Cette séance permettra aussi d’aborder les approches plus complexes, qui mobilise du code, des traitements par lots (batchs), des approches agentiques...
Conclusions
Conclusion - jeudi 28 mai 2026
Coexister avec les IA contemporaines
Open source, souvereineté, communs,...
Détails des séances ↓
Conclusion - jeudi 28 mai 2026
Synthèse
Entre émancipation et asservissement, quels usages politiques des IA !
Détails des séances ↓
Cours
L’espace qui est entre nous
"The best minds of my generation are thinking about how to make people click ads, that sucks."
C1. Internet ?
Internet, un dispositif technique, un espace politique
Qu’est-ce qu’Internet ?
Notions (Internet) : suite de protocoles Internet (TCP/IP), commutation de paquets, DNS, Request for Comments (RFC), couche physique, de liaison de données, réseau, transport et application, numérisation.
Notions (Internet) : Internet, Web, hypertexte, HTTP, HTML, CSS, JavaScript, Web 2.0, cookie, Ajax.
Gouvernance d’Internet : ISOC, ICANN, IETF, TLD, ccTLD, espace, enjeux sociaux, enjeux politiques.
Références ↓
Internet Society, Un bref historique de l’Internet, 1997
CERN, Brève histoire du Web, 2001
Martin Dodge & Rob Kitchin, Atlas of Cyberspace, 2008
C2. Cyberespace ?
Internet, une utopie ?
Lecture
John Perry Barlow. 1996. "A Declaration of the Independence of Cyberspace". EFF.
- Version française
- Vidéo
Turner, Fred, 2012, Aux sources de l’utopie numérique C&F éditions (préface de Dominique Cardon).
Version originale : From Counterculture to Cyberculture: Stewart Brand, the Whole Earth Network and the Rise of Digital Utopianism, 2006, University of Chicago Press.
C3. Les utopies d’Internet
Espaces, gratuités et libertés
Internet abolirait la distance, mais aussi les contraintes territoriales, rendrait négligeables les coûts de transmission de l’information et permettrait une expression anonyme et individuelle.
Notions (espaces) : cyberespace, espace, territoire, synchôrisation, ubiquité, pervasivité, télétravail, enseignement à distance, MOOC, virtuel / réalité augmentée / réalité virtuelle
Notions (gratuités) : économie d’échelle, coût marginal, effet de réseau, logiciel libre (free software), free culture, copyleft, Creative Commons.
Notions (libertés) : avatar, anonymat, pseudonymat, nétiquette, newsgroup, pages personnelles, blogs, médias sociaux, lanceurs d’alerte.
Références ↓
Lessig Lawrence. 2004. Free Culture, The Penguin Press (version française).
Chris, Anderson. 2009. Free: The Future of a Radical Price Culture, Hyperion.
C4. Les utopies d’Internet
Intelligence, décentralisation, résilience et neutralité
Internet permettrait de faire émerger de l’intelligence par la simple mobilisation effective des compétences individuelles et serait plus résilient en privilégiant la décentralisation du dispositif technique.
Notions (intelligence) : légitimité a priori / a posteriori, stigmergie, folksonomies, crowdsourcing, crowdfunding.
Notions : client, serveur, décentralisé, distribué, P2P, RSS, désintermédiation, cybernétique, feed-back, auto-régulation, neutralité du net.
Wu, Tim, Network Neutrality, Broadband Discrimination Journal of Telecommunications and High Technology Law, Vol. 2, p. 141, 2003.
Lévy, Pierre, 1994, L'Intelligence collective : Pour une anthropologie du cyberspace, La découverte.
C5.1. Code is law ?
Internet, du code politique ?
Lecture
Lessig, Lawrence. 2000. "Code Is Law. On Liberty in Cyberspace". Harvard Magazine (traduction française).
Notions : Code is law, code, architecture web, algorithme, PageRank, consentement.
Références ↓Lessig Lawrence. 1999. Code and Other Laws of Cyberspace. Basic Books (pdf).
Lessig, Lawrence. 2000."Cyberspace’s Constitution, Draft 1.1", Lecture given at the American Academy, Berlin, Germany, February 10, 2000.
Lessig Lawrence. 2006. Code version 2.0. Basic Books (pdf).
C5.2. Espaces
De l’abolition de l’espace… à l’émergence des territoires
Internet est de plus en plus confronté aux territoires politiques, géopolitiques, économiques, culturels et environnementaux…
Notions : balkanisation d’Internet, fractures numériques, cyberwarfare, ressources (énergies et métaux rares), digital labor, IRL, smart city.
Graham, Mark, Straumann, Ralph K et Hogan, Bernie. 2015. "Digital Divisions of Labor and Informational Magnetism: Mapping Participation in Wikipedia", Annals of the Association of American Geographers, vol. 105, n°6, p. 1158‑1178.
C6. Économies
De la gratuité… à la propriété
Le coût négligeable de la circulation et de la reproduction de l’information ne signifie aucunement que le coût initial de sa production le soit aussi...
Notions : économie de l’attention, dopamine, économie du partage, économies d’échelle, effets de réseau, biens rivaux, digital labor, DRM (Digital Rights Management), droits voisins, adblocker, long tail, API.
Références ↓
Citton, Yves (dir.). 2014. «Introduction» in L'économie de l'attention: Nouvel horizon du capitalisme ?. La Découverte.
Cardon, Dominique et Casilli, Antonio A. 2015. «Qu'est-ce que le digital labor?». INA Editions.
C7. Ciblages
De la liberté d’expression… au ciblage de l’individu
Quelle est la valeur de la liberté d’expression lorsque l’on a plus l’assurance de l’identité de la source ?
Notions : cookies, cookies tiers, tracking, geotraking, gatekeeper, troll, sock puppet / faux-nez, clickbait, fake news, bullshit, post-truth society, deepfake, GPT-3, publicité ciblée, revenge porn / pornographie involontaire, harcèlement, cyberbullying, sous-veillance, assignation à la transparence, droit à l’oubli, cancel culture, information overload / surcharge informationnelle.
Références ↓
Yochai Benkler, Robert Fais and Hal Roberts, Network Propaganda Oxford University Press, 2018.
Roy Pinker , Fake news & viralité avant Internet, CNRS Editions, 2020.
Sarah T. Roberts, Derrière les écrans, La Découverte, 2020.
C8. Délégations
De l’intelligence collective… à l’intelligence artificielle
En l’absence d’auto-régulation, la régulation est de plus en plus déléguée à des algorithmes, sans pour autant être efficiente ni explicite...
Notions : astroturfing, A/B testing, bulles de filtre, PageRank, black box society, cybernétique, social credit system (Chine), consentement, biais, data-driven society, intelligence artificielle, big data, machine learning, deep learning, gouvernance algorithmique.
Références ↓
Rouvroy, A. & Berns, Thomas. 2013. «Gouvernementalité algorithmique et perspectives d’émancipation». Réseaux, 177, 1, pp 163–196.
boyd D., Crawford K. 2012. "Critical questions for big data", Information, Communication & Society, 15, 5, pp 662‑679.
Casilli, Antonio. 2019. « En attendant les robots. Enquête sur le travail du clic ». Seuil.
Joy Buolamwini. 2016."How I'm fighting bias in algorithms", at TEDxBeaconStreet.
O'Neil, Cathy. 2016. "Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy", New York : Crown/Archetype.
Pariser, Eli. 2011. "The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You", The Penguin Press.
Pasquale, Frank. 2015. "The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information", Harvard University Press.
Sunstein, Cass R. 2007. "Republic.com 2.0", Princeton University Press.
C9. Intermédiations
De la décentralisation… à l'hypercentralité
La décentralisation du réseau n’assure aucunement celle des pratiques.
Notions : GAFAM (BATHX, NATU…), blockchain (preuve d’enjeu et preuve de travail), bitcoin, hypercentralité, (ré)intermédiation, désintermédiation, réintermédiation, ubérisation, plateformisation, winner takes all.
Références ↓
Boullier Dominique, « Politiques plurielles des architectures d'Internet », Cahiers Sens public, 2008/3 (n° 7-8), p. 177-202.
Méadel, Cécile et Francesca Musiani (coord.). 2015. Abécédaire des architectures distribuées. Presses des Mines.
Satoshi Nakamoto. 2009. "Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System". Bitcoin.org.
Satoshi Nakamoto. 2009. "Bitcoin open source implementation of P2P currency".P2P Foundation.
C10. Résiliences
De la résilience… à la vulnérabilité
La résilience du réseau n’assure aucunement celle des dispositifs qui s’y connectent.
Notions : IoT, firewall, hacking (black & white hat), distributed denial of service (DDoS), surveillance, WikiLeaks, Digital Dark Age.
Conclusion : Now what ?
This is not Cyberspace anymore!
Lecture
danah boyd. 2016. "It’s not cyberspace anymore". Data & Society: Points.
Séminaire
Environnements numériques
How dare you!
You have stolen my dreams and my childhood with your empty words. And yet I'm one of the lucky ones.
People are suffering. People are dying.
Entire ecosystems are collapsing...
Greta Thunberg, U.N. Climate Action Summit, 23 September 2019
En 2023, il n’est plus possible de dire : « Je ne savais pas ». L’environnement biophysique est lourdement affecté par les activités humaines. Ces activités, en forte croissance à l’échelle planétaire, exigent l’extraction massive de matières premières, émettent énormément de gaz à effet de serre et répandent des déchets toxiques sans commune mesure avec ce qui prévalait il y a quelques décennies. À présent, nous avons pleinement conscience que nous affectons lourdement les réserves d’eau potable, la qualité des sols, la biodiversité et le climat, tout en épuisant des ressources non renouvelables à l’échelle de l’humanité. Pour une part importante de la population, les conditions de vie se sont considérablement améliorées, mais sans considération de leur durabilité.
Dans ces conditions, l’impératif de durabilité s’impose chaque jour avec plus d’intensité. À l’échelle individuelle, le sentiment d’impuissance peut être démotivant, alors que le politique peine à organiser une réponse appropriée à l’échelle planétaire. Appréhender un tel défi exige de prendre du recul et de saisir à quel point cette puissance de destruction est étroitement liée à la révolution industrielle. En à peine deux siècles, les modes d’extraction, de production, de transport et de communication se sont remarquablement développés. Notre maîtrise croissante de l’énergie, de la physique, de la chimie et de la biologie a démultiplié notre capacité à modifier l’environnement à notre convenance. Dès lors, comment concilier la technique et le politique, le temps des élections et celui des écosystèmes, notre confort du jour et celui des générations à venir ?
Les enjeux écologiques du numérique s’inscrivent en cela dans une dynamique engagée depuis plus d’un siècle. Le développement de l’informatique repose sur des logiques d’extraction et de puissance qui ne peuvent plus négliger les ressources dont elles dépendent. Au même titre que l’automobile, l’habitat pavillonnaire, l’eau chaude, le réfrigérateur, le radiateur, la climatisation ou la machine à laver, il faut considérer l’ordinateur personnel, le smartphone, le Web ou l’intelligence artificielle à l’aune de ce qui en assure la conception et l’utilisation quotidienne.
En 2023, il n’est plus possible de parler du streaming, du courriel, des jeux vidéo ou de l’intelligence artificielle sans considération de la pluralité des pratiques correspondantes. Afin d’orienter nos imaginaires et nos actions vers une transformation profonde et durable de nos modes d’existence, nous devons hiérarchiser convenablement ce à quoi nous tenons vraiment, et identifier clairement les actions individuelles et collectives qui ont le plus d’effets sur notre environnement biophysique. Tant que les injonctions à trier nos courriels ou à regarder des films en basse résolution ne seront pas rapportées à nos moyens de transport, de chauffage, de construction ou d’alimentation, nous ne serons pas à la hauteur d’enjeux qui s’imposeront d’eux-mêmes tant que nous les négligerons.
Ce séminaire propose d’affronter cette complexité et d’engager ce changement vers une considération plus précise de la relation entre le numérique et notre environnement, deux enjeux sociétaux prioritaires pour l’Université de Lausanne. En valorisant la pluralité des contextes, en rapportant toujours les approximations aux ordres de grandeur correspondants et en inscrivant le numérique dans une perspective plus générale, ce séminaire propose de développer une pensée critique qui ne s’arrêtera pas à la fin d’un semestre. Elle engage à articuler les échelles, les temporalités, les quantités et les singularités, afin de dégager progressivement un paysage plus lisible, à partir duquel il sera plus aisé d’agir et de contribuer à l’avènement d’un monde plus durable.
Médiatisations
Étudier la médiatisation de l’impact environnemental du numérique constitue un moyen efficace de comprendre sa complexité.
Ces dernières années, le numérique a suscité une attention croissante, contribuant à façonner les représentations de ses effets sur la consommation d’énergie, d’eau ou de matières premières, ainsi que sur les émissions de gaz à effet de serre.
Plus particulièrement, le courriel, le streaming et l’intelligence artificielle ont été vivement critiqués pour leurs conséquences environnementales.
En se concentrant sur certaines de ces médiatisations majeures, il devient possible de mieux appréhender les difficultés liées à l’évaluation de cet impact.
Voici quelques exemples emblématiques qui ont été médiatisés au cours de la dernière décennie :
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« Si les Britanniques arrêtaient de dire merci par courriel, cela réduirait l’équivalent de 16 433 tonnes de carbone, soit 280 000 km en voiture, ou 40 000 aller-retours Londres-Madrid ».
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« Une requête sur ChatGPT consomme dix fois plus d’énergie qu’une recherche sur Google ».
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« La chanson Despacito sur YouTube équivaut à 11% de la consommation électrique de la Suisse en 2018 ».
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« Le Bitcoin consomme davantage que des pays entiers comme les Pays-Bas, l’Argentine, la Pologne, la Norvège ou encore la Suède ».
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« 30 minutes de streaming Netflix génèrent 1,6 kg de CO2, équivalent à conduire 6,4 kilomètres en voiture ».
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« Une image en tonalité de gris occupe jusqu’à 10 fois moins de place sur un serveur et consomme directement moins de ressources pour être affichée ».
Ces affirmations, souvent diffusées sans discussion de leur source, ont connu de légères variations contextuelles. Bien que la plupart aient été relativisées depuis, elles ont profondément influencé la perception de l'empreinte écologique du numérique.
Afin d’en saisir la complexité, il convient de :
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identifier la source primaire de l’affirmation ;
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constituer un corpus exhaustif de leur diffusion médiatique ;
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répertorier les reformulations comme autant de variations autour de la même source ;
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analyser la robustesse méthodologique de la source originale et identifier les principales critiques dont elle a fait l’objet ;
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actualiser l'affirmation en la confrontant aux données récentes et questionner la disponibilité d'informations fiables ;
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relativiser l'impact de la pratique en la situant parmi l'ensemble des pratiques numériques, puis dans l’ensemble des pratiques (chauffage, transport, construction, alimentation...) ;
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mettre en perspective la formulation initiale, en appréciant la fonction sociale de la pratique considérée au regard de son impact environnemental actualisé ;
Cette démarche permet une lecture critique, située et comparative des médiatisations de l’empreinte environnementale du numérique.
Elle permet de mieux identifier les pratiques individuelles et collectives qui ont le plus d’impact sur l’environnement.
Séances
Le numérique recouvre une grande variété de pratiques et de dispositifs, ce qui rend son appréhension globale difficile. En abordant des problématiques plus ciblées, son impact environnemental devient plus concret. On peut ainsi distinguer les infrastructures (droit à la réparation, data centers, 5G…) et les usages (visioconférence, courriels, streaming…), auxquels s’ajoutent des enjeux plus récents tels que le développement rapide des cryptomonnaies et de l’intelligence artificielle.
S1. Découverte
Découvrir les sujets et former les groupes
L'objectif de cette première séance est de poser les bases du séminaire. Nous explorerons pourquoi l'impact environnemental du numérique est devenu un sujet médiatique majeur et comment des "chiffres chocs" façonnent notre perception collective, parfois au détriment de la complexité. Nous introduirons la démarche d'enquête critique en 7 étapes qui structurera le semestre. Cette séance est également dédiée à la constitution des groupes de travail et au choix de l'une des six affirmations qui sera étudiée.
Introduction générale
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Présentation des objectifs pédagogiques et des modalités d'évaluation (présentation orale, rendu final).
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Discussion introductive : La complexité de mesurer l'impact du numérique et le rôle des médias.
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Vue d'ensemble de la méthodologie d'enquête en 7 étapes.
Lancement des enquêtes
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Présentation détaillée des 6 affirmations proposées (Emails, ChatGPT, Despacito, Bitcoin, Netflix, Images en gris).
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Constitution des groupes de 5 étudiants et attribution des sujets.
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Discussions de groupes
Travail pour la séance 2
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Introduction à la notion de "source primaire"
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Commencer la recherche de la source primaire
S2. Source
Identifier la source primaire
Dans un contexte de surinformation, savoir remonter à l'origine d'une affirmation est une compétence fondamentale. Cette séance est dédiée à l'identification de la source primaire. Nous examinerons les techniques permettant de tracer l'information, de distinguer une source originale (étude scientifique, rapport d'expert, communiqué...) d'une reprise médiatique. La fiabilité de toute l'analyse ultérieure dépend de la précision de cette étape.
Découverte de la source primaire
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Travail par groupe afin d’identifier la source primaire
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Discussion collective et validation des sources primaires.
Travail pour la séance 3
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Finaliser l'identification de la source primaire si nécessaire
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Commencer à repérer les premières diffusions médiatiques majeures.
S3. Diffusion
Constituer un corpus exhaustif
Une fois la source identifiée, l'objectif est de comprendre comment l'affirmation s'est diffusée dans l'espace public. Cette séance vise à fournir les outils nécessaires pour constituer un corpus exhaustif des reprises médiatiques. Nous aborderons les méthodes de collecte systématique et d'organisation des données, permettant de cartographier la circulation de l'affirmation à travers le temps et les différents types de médias (presse, réseaux sociaux, etc.).
Construire et organiser un corpus
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Utilisation des bases de données presse (ex: Europresse), moteurs de recherche d'actualités et archives
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Structuration des données collectées (utilisation d'un tableur partagé ou d'outils comme Zotero pour répertorier date, média, URL, citation exacte).
Travail par groupe
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Lancement de la constitution du corpus en séance.
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Accompagnement des groupes pour affiner les requêtes et organiser la collecte.
Travail pour la séance 4
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Se familiariser avec Zotero si nécessaire
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Avancer significativement la constitution du corpus (viser l'exhaustivité)
S4. Variations
Répertorier les reformulations
Lorsqu'une information circule, elle se transforme. Cette séance se concentre sur l'analyse qualitative du corpus pour répertorier les reformulations. Nous étudierons comment l'affirmation originale est simplifiée, exagérée, ou comment les équivalences utilisées (ex: tonnes de CO2 traduites en kilomètres en voiture) évoluent. Comprendre ces variations est crucial pour saisir comment le message a été reçu et interprété par le public.
Construire et organiser un corpus
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État d'avancement des corpus. Discussion sur les limites rencontrées (exhaustivité impossible, accès restreint...).
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Partage des reformulations les plus surprenantes.
Travail par groupe
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Travail de groupe pour lire et coder le corpus.
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Classification des reformulations : identification des variations et des nouvelles équivalences.
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Visualisation préliminaire de la chronologie de diffusion (pics de médiatisation).
Travail pour la séance 5
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Finaliser le corpus
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Finaliser les reformulations
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Finaliser la visualisation chronologique
S5. Robustesse
Analyser la qualité de la source
Les chiffres exercent un pouvoir d'autorité dans le débat public, apparaissant souvent comme objectifs et irréfutables. Pourtant, chaque donnée est le résultat d'une construction méthodologique, reposant sur des hypothèses sous-jacentes et des choix de périmètre qu'il est crucial d'interroger. Cette séance est consacrée à l'évaluation critique de la source primaire. Nous ouvrirons "la boîte noire" de l'étude originale pour en analyser la robustesse scientifique et identifier les critiques ou contre-expertises dont elle a pu faire l'objet.
Introduction à la critique d’une source
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Concepts clés de l'évaluation d'impact environnemental (ACV, unités fonctionnelles, périmètre système).
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Identifier les hypothèses cachées et les biais potentiels dans les études sur le numérique.
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Être sensible au pluralisme (pratiques, dispositifs, sources…).
Travail par groupe
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Evaluation de la source primaire
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Classification des reformulations : identification des variations et des nouvelles équivalences.
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Recherche active de critiques publiées (articles de fact-checking, réponses académiques).
Travail pour la séance 6
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Finaliser l'analyse de la robustesse
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Finaliser la recherche de critiques
S6. Actualisation
Actualiser l'affirmation
Le secteur numérique évolue très rapidement (efficacité énergétique, mix énergétique) ; les données d'hier sont souvent obsolètes aujourd'hui. Cette séance est consacrée à l'Étape 5 : confronter l'affirmation aux données les plus récentes. Nous discuterons des sources d'information fiables et des enjeux de transparence (ou d'opacité) des acteurs du numérique. Les groupes tenteront de recalculer ou de valider l'affirmation à l'aune des connaissances actuelles.
Si les critiques et contre-expertises sont déjà récentes, cette séance permettra d’y consacrer plus d’attention.
Objectifs ↓Actualisation des données
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Où trouver des données fiables et actualisées (ADEME, IEA, rapports académiques récents) ?
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Les défis liés à l'accès aux données des grandes plateformes (Meta, Alphabet, OpenAI…).
Travail par groupe
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Recherche de données actualisées pertinentes pour le sujet.
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Tentative de recalcul de l'impact en utilisant les nouvelles données.
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Identification des limites à ce calcul (ACV, perspective systémique et manque de données)
Travail pour la séance 7
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Finaliser l'actualisation de l'affirmation
S7. Relativisation
Relativiser l'impact de la pratique
Pour éviter la focalisation excessive sur un détail ou la minimisation d'un problème réel, il est essentiel de maîtriser les ordres de grandeur. Cette séance vise à situer l'impact de la pratique étudiée dans un contexte plus large. Nous comparerons d'abord cet impact à l'ensemble du secteur numérique (streaming, bitcoin, IA...), puis à d'autres secteurs d'activité humaine (transport, bâtiment, alimentation...).
Introduction aux ordres de grandeur
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Présentation des ordres de grandeur clés de l'empreinte environnementale du numérique (et la part prépondérante des terminaux) et d'autres secteurs.
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Éléments pour une comparaison plus rigoureuse.
Travail par groupe
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Travail de groupe pour quantifier et créer des visualisations (graphiques comparatifs) situant l'impact de leur sujet par rapport à d'autres pratiques.
Travail pour la séance 8
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Finaliser la mise en perspective comparative
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Engager une réflexion sur la fonction sociale de la pratique considérée
S8. Perspective
Synthèse Critique
L'évaluation d'un impact environnemental ne peut être dissociée des usages et des besoins auxquels répond une technologie. Après avoir rigoureusement tracé la trajectoire médiatique, actualisé les données scientifiques et relativisé l'empreinte de la pratique étudiée, cette dernière séance de travail marque l'aboutissement de l'enquête.
Il s'agit ici de mettre en balance le coût écologique désormais clarifié et la fonction sociale – qu'elle soit économique, culturelle ou politique – de la pratique.
Cette étape finale permet de dépasser la simple critique chiffrée pour engager une réflexion nuancée sur les choix de société et la sobriété numérique, essentielle pour structurer votre argumentaire final.
Objectifs ↓Introduction à la perspective sociétale de la pratique
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Quelle est la valeur sociale, économique ou politique de la pratique étudiée ?
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Débat sur les notions de besoins essentiels et de sobriété numérique.
Travail par groupe
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Les groupes élaborent le plan détaillé de leur présentation.
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Formulation de la conclusion critique : Pourquoi cette affirmation a-t-elle été autant médiatisée ? Quels enseignements en tirer ?
Travail pour les séances 9 et 10
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Finalisation de la présentation
Ressources thématiques
Le numérique recouvre une grande variété de pratiques et de dispositifs, ce qui rend son appréhension globale difficile. En abordant des problématiques plus ciblées, son impact environnemental devient plus concret. On peut ainsi distinguer les infrastructures (droit à la réparation, data centers, 5G…) et les usages (visioconférence, courriels, streaming…), auxquels s’ajoutent des enjeux plus récents tels que le développement rapide des cryptomonnaies et de l’intelligence artificielle.
D’autres domaines, souvent négligés, méritent également une attention particulière, car leur impact pourrait être bien plus important qu’il n’y paraît : jeux vidéo, publicité ciblée, réseaux sociaux, etc.
Les références proposées ne préjugent en rien de la pertinence de leurs arguments. Elles offrent en revanche des pistes pour explorer la manière dont ces sujets ont été médiatisés ces dernières années.
Droit à la réparation
Obsolescences matérielles
La production de smartphones et d'ordinateurs est désormais reconnue comme l'impact majeur du numérique sur l'environnement. Cela concerne la biodiversité, menacée par l'extraction des matières premières, la consommation excessive de ressources, les émissions de CO2 liées à leur fabrication et à leur transport, ainsi que l'accumulation de déchets électroniques.
Face à cette crise écologique, le droit à la réparation apparaît comme une solution politique essentielle.
Malgré les efforts politiques pour lutter contre l'obsolescence matérielle, la confusion persistante dans ce domaine entrave la capacité des individus à agir efficacement.
Références ↓iFixit (en cours) : We Must Secure Our Right to Repair Everything We Own
Ademe (en cours) : Le smartphone. Une relation compliquée
Le Monde - collectif (2017) : « La vraie révolution serait qu’Apple produise des smartphones socialement, écologiquement et fiscalement soutenables »
Greenpeace (2017) : Guide to Greener Electronics 2017
Halte à l’obsolescence programmée - HOP (en cours) : 8 astuces pour acheter un téléphone durable
FNAC-Darty (en cours) : Baromètre du SAV - Smartphone
Apple (2021) : Apple annonce la mise en place du programme Self Service Repair
Que Choisir ? (2021) : Indice de réparabilitéLe consommateur bien mal éclairé
iFixit (2023) : California Just Became the Third State to Pass Electronics Right to Repair
Frandroid (2023) : Smartphones durables : quel téléphone a la meilleure durée de vie en 2023 ?
Framework (en cours) : We are not sustainable
iFixit (en cours) : Indices de réparabilité smartphone
iFixit (2023) : Nous baissons rétroactivement notre indice de réparabilité de l’iPhone
Ministère de la transition écologique (2023) : Indice de réparabilité
Commission Européenne (2023) : Droit à la réparation: la Commission introduit de nouveaux droits pour les consommateurs en vue de réparations faciles et attrayantes
Fédération Romande des consommateurs - FRC (2021) : L'enjeu de la réparabilité
Wikipedia (en cours) : Déchets d'équipements électriques et électroniques
Source de l’illustration : Fairphone
Data Center
Concentration des infrastructures numériques
Les data centers, indispensables au stockage et à la gestion des données, ont un impact écologique préocupant. Ils consomment énormément d'énergie, utilisent de grandes quantités d'eau pour le refroidissement, affectent la biodiversité locale, émettent des gaz à effet de serre et génèrent des déchets électroniques.
Bien que l'évaluation de leur impact soit compliquée par la diversité des pratiques et la communication variable des acteurs, il ne faut pas négliger que ces centres, en mutualisant le traitement des données, peuvent être plus efficaces que des équipements individuels dispersés.
Références ↓IEA - International Energy Agency (2023) : Data Centres and Data Transmission Networks
Next (2025) : PUE, WUE et CUE : comprendre l’empreinte environnementale des datacenters
IEA - International Energy Agency (2019) : Digital technologies, energy, and climate
Greenpeace (2017) : Clicking Clean
Apple (2018) : Tous les sites d’Apple sont à présent alimentés à 100% par de l’énergie renouvelable (2018)
Google (2021) : Our commitment to water stewardship
Facebook (2021) : Achieving our goal: 100% renewable energy for our global operations
Microsoft (2022) : As the world goes digital, datacenters that make the cloud work look to renewable energy sources
Amazon (en cours) : The Cloud, (2022) : Renewable Energy Methodology, (2022) : 2022 Sustainability Report.
Numérama (2020) : Réconcilier data centers et écologie : le défi d’Infomaniak
Infomaniak (en cours) : Nos 20 engagements
Source de l’illustration : Infomaniak
5G
Toujours plus vite ?
La 5G nécessite un réseau d'antennes plus dense que ses prédécesseurs et suscite un débat sur la nécessité de renouveler fréquemment les équipements.
Bien qu'elle utilise une orientation du signal plus ciblée et qu'elle soit plus efficace énergétiquement par donnée transmise, l'augmentation du trafic pourrait par ailleurs entraîner une hausse de la consommation d’énergie.
Des inquiétudes se portent également sur les effets de ses ondes, notamment sur les oiseaux et sur les insectes.
ANSES (2022) : 5G : des travaux actualisés suite à la consultation publique
Confédération Suisse (en cours) : Plateforme d'information sur la 5G et la téléphonie mobile
Internet Actu (2015) : Pour contenir la consommation d’énergie d’internet faudra-t-il limiter sa vitesse ?
Polytechnique insights (2022) : Will 5G improve or worsen our digital carbon footprint?
The Henry M. Jackson School of International Studies, University of Washington (2020) : What Will 5G Mean for the Environment?
The Encyclopedia of the Environment (2023) : Why 5G?
France Culture - Radio France (2020): 5G : des émissions pour comprendre ce qui fait débat
RTS Découverte (en cours) : Dossier : La 5G
Shift Project (2021) : Impact environnemental du numérique : tendances à 5 ans et gouvernance de la 5G
Source de l’illustration : Confédération suisse
Visioconférence
Résilience et sécurité
La visioconférence offre une alternative aux déplacements, réduisant ainsi les émissions associées. Elle nécessite néanmoins une énergie significative, favorise le renouvellement ou la production d'équipements dédiés et accroît parfois la fréquence ou la diversité des réunions.
Bien que son bilan carbone puisse être favorable, en particulier lorsqu’il est comparé aux déplacements aériens, il est difficile d’apprécier son impact environnemental sans considérer la pluralité des pratiques qui accompagne son développement considérable depuis la pandémie de Covid-19.
Agence de la transition écologique - ADEME (en cours) : Impact CO2 du numérique
Welcome to the jungle (2022) : Le télétravail est-il vraiment meilleur pour l'environnement ?
Quantis - EPFL (2019) : Empreinte environnementale d’une visio-conférence
Zoom - Blog (2019) : How Video Meetings Are Helping Reduce Environmental Impact
MIT News (2021) : How to reduce the environmental impact of your next virtual meeting
Visio : gagnez en impact ! - Sophie Backer (2021) : La visioconférence : c’est parti pour durer !
Développement territorial - Magali Talandier (2023) : Mutations résidentielles et reconnexion fonctionnelle des espaces
BBC (2021) : Éteignez votre caméra pendant les réunions virtuelles ... cela pourrait aider à sauver l'environnement
Office Federale de l’environnement - OFEV (2021) : Nouveaux modes de travail: Le télétravail profite aussi au climat
L’éveilleur - Université de Sherbrook (2021) : Visioconférence, un moindre mal environnemental ?
Greenspector (2022) : L’impact de nos usages en visioconférence sur mobile et PC
Energy and buildings (2020) : Does telecommuting save energy? A critical review of quantitative studies and their research methods
Webex (2021) : Pour un travail d’équipe efficace, allumez votre caméra (ce sont les données qui le disent)
Computer Communications (2014) : Comparison of the energy, carbon and time costs of videoconferencing and in-person meetings
Source de l’illustration : Zoom
Courriel
Hiérarchie des pratiques ordinaires
Le volume massif de courriels engendre un impact environnemental significatif. Cet impact est renforcé par des pièces jointes volumineuses, la proportion très importante de spams et la consultation régulière des messages sur différents appareils.
Contrairement à certaines recommandations, une part importante de leur impact ne se situe pas dans le transfert des messages, mais plutôt dans leur écriture et leur consultation. C’est pourquoi l'effacement d'anciens messages peut avoir un effet sur l'environnement paradoxalement plus néfaste que de simplement les conserver.
Dans le contexte actuel, l’impact du courriel peut néanmoins être relativisé par d’autres pratiques, telles que les médias sociaux et le streaming en général, qui génèrent des volumes de données et des temps d'écran bien supérieurs.
Agence de la transition écologique - ADEME (en cours) : Impact CO2 du numérique
Mike Berners-Lee (2010) : How Bad Are Bananas?
The Guardian (2010) : What's the carbon footprint of ... email?
France Inter -
La chronique environnement (2020) : Contre le "merci" envoyé par courrier électronique !
Quartz (2020) : Don’t worry about the carbon footprint of your emails
Ademe (2021) : Analyse comparée des impacts environnementaux de la communication par voie électronique
France Info (2022) : Vrai ou faux Climat : envoyer un email de moins par jour permet-il d'économiser 16 tonnes de CO2 ?
Libération (2022) : Envoyer un mail avec une pièce jointe consomme-t-il plus d’énergie que de laisser une ampoule allumée, comme le dit Agnès Pannier-Runacher?
CNRS - EcoInfo (2022) : Tordons le cou aux discussions sur l’impact des e-mails
The Conversaton (2023) : Envoyer moins de courriels : un geste symbolique, mais inefficace, pour le climat
BBC (2020-03-06) : Why your internet habits are not as clean as you think
BBC (2020-11-19) : Climate change: Can sending fewer emails really save the planet?
Sustainable Production and Consumption (2022) : Sending fewer emails will not save the planet! An approach to make environmental impacts of ICT tangible for Canadian end users
Les numériques (2022) : Le vrai coût écologique d’un email
Pierre Beyssac (2021) : L’impact environnemental du volume de données, une arnaque intellectuelle
Forbes (2023) : How Eco-Friendly Is It To Delete Your Emails?
Présentation de cette séance (2023) : L'impact environnemental du courrier électronique
Source de l’illustration : Microsoft
Streaming
Divertissement et culpabilité
L’impact environnemental du streaming concentre une part croissante de l’attention, avec le développement remarquable de plateformes telles que Netflix, Disney+, Amazon Prime, YouTube ou TikTok.
Les infrastructures requises pour soutenir ce type de service (centres de données et réseaux de transmission) nécessitent des ressources très importantes, accrues par l'amélioration continue des standards de qualité vidéo, qui encourage un renouvellement régulier du matériel.
L'évolution du marché en faveur d'une production plus abondante de contenus engendre par ailleurs un impact environnemental significatif, notamment pour les grandes productions, mais aussi avec le développement considérable des productions individuelles plus ou moins professionnelles.
En raison de l'importance du streaming, il est essentiel de différencier la pluralité des plateformes et des dispositifs utilisés, qu'il s'agisse d'un vidéoprojecteur, d'un téléviseur, d'une tablette ou d'un smartphone, leurs impacts respectifs pouvant être incomparables.
Références ↓Agence de la transition écologique - ADEME (en cours) : Impact CO2 du numérique
The shift project (2019): Climat : l’insoutenable usage de la vidéo en ligne
The shift project (2020) : The Shift Project a-t-il vraiment surestimé l’empreinte carbone de la vidéo en ligne ? (2020)
Les numériques (2020) : Le vrai coût écologique du streaming vidéo
CarbonBrief (2020) : Factcheck: What is the carbon footprint of streaming video on Netflix?
Heidi News (2021) : La vérité sur l’empreinte carbone du numérique
Greenspector (2020) : Étude d’impact de la lecture d’une vidéo Canal+
Numérama (2020) : Fin des forfaits Internet fixes illimités en France ? L’idée fait presque l’unanimité contre elle
Pierre Beyssac (2021) : L’impact environnemental du volume de données, une arnaque intellectuelle
France Inter - La Terre au carré (2022) : Le streaming : une pollution numérique aux multiples visages
Engie (2022) : Quelle est la consommation électrique d’une télévision et comment la calculer ?
Swisscom (en cours) : Consommation d’énergie de vos appareils Swisscom
Gauthier Roussilhe (2022) : Explications sur l’empreinte carbone du streaming et du transfert de données
Présentation de cette séance (2023) : L’impact du streaming sur l’environnement
Source de l’illustration : Netflix
Bitcoin
La destruction environnementale structurelle
L'impact environnemental du Bitcoin est principalement attribué à son mécanisme sous-jacent : la «preuve de travail» (Proof of Work, PoW) utilisée lors du minage. Ce processus requiert que les mineurs utilisent des ordinateurs puissants pour résoudre des problèmes mathématiques exigeants, garantissant ainsi la sécurité de la blockchain. La consommation d'énergie engendrée est structurellement inhérente au Bitcoin.
Cette énergie, souvent issue de sources non renouvelables, confère au Bitcoin une empreinte carbone très importante. Par ailleurs, le matériel de minage a une durée de vie limitée, générant des déchets électroniques considérables.
En dépit des critiques, certains soulignent que les systèmes financiers traditionnels ont également un coût énergétique. Néanmoins, l'intensité énergétique du Bitcoin demeure une préoccupation majeure, qui incite à la recherche d'alternatives plus durables.
Références ↓University of Cambridge (en cours) : The Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index
The New York Times (2023) : The Real-World Costs of the Digital Race for Bitcoin
The New York Times (2021) : Bitcoin Uses More Electricity Than Many Countries. How Is That Possible?
Time (2022) : Bitcoin Could Be as Bad for the Planet as Beef
Verdict (2022) : Ukraine-Russia war puts limelight back on bitcoin – and its carbon footprint
Swedish Financial Supervisory Authority and the Swedish Environmental Protection Agency (2021) : Crypto-assets are a threat to the climate transition – energy-intensive mining should be banned
The Verge (2022) : Could a ‘Crypto Climate Accord’ erase cryptocurrencies’ carbon footprint?
The New York Times (2021) : Bitcoin’s Climate Problem
Wired (2017) : Bitcoin Mining Guzzles Energy—And Its Carbon Footprint Just Keeps Growing
The Conversation (2019) : Minage de bitcoin, la grande redistribution géographique mondiale
Le code a changé (2023) : À qui profite le bitcoin ?
Numérama (2023) : Le Bitcoin est une crypto assoiffée d’eau : sa consommation devient inquiétante
Source de l’illustration : BitRiver
Jeux vidéo
Jets privés du numérique ?
L'impact environnemental des jeux vidéo est souvent négligé, car il est principalement concentré sur le segment des joueurs. Contrairement à des services numériques de grande consommation comme le streaming, les jeux vidéo requièrent une sollicitation beaucoup plus intense des ressources matérielles et énergétiques, tant pour le transfert des données que pour leur traitement.
Cette consommation est essentiellement due à la richesse visuelle des jeux actuels et aux unités de traitement graphique (GPU) qui en assurent le rendu. Si le cloud gaming permet de mutualiser ce traitement dans des data centers, cela se fait au prix d’un transfert très important et continu de données.
Par ailleurs, la recherche incessante de graphismes plus réalistes et de meilleures performances incite les joueurs à renouveler régulièrement leurs équipements.
Cet impact est donc davantage individuel que collectif, et interroge sur la médiatisation de l’impact environnemental du numérique, qui responsabilise individuellement tout en négligeant les pratiques individuelles dont l’impact est pourtant le plus important.
Références ↓The Guardian (2023) : Can video games change people’s minds about the climate crisis?
United Nation - Environment programme (2023) : Gaming industry spotlights threats to the planet
Project Drawdown (2023) : How the gaming industry can tackle the climate crisis
Bloomberg (2022) : There’s a Small But Growing Push to Make Video Gaming Greener
The Guardian (2022) : TechScape: Will the video games industry ever confront its carbon footprint?
Wired (2022) : How to Make the Video Game Industry Greener
Wired (2020) : Next-Gen Gaming Is an Environmental Nightmare
The Breakthrough Institute (2021) : If Gaming Is an Environmental Nightmare, Then So Is Hiking
Microsoft (2023) : Gaming Sustainability
Sony (2020) : PlayStation’s One Year Update on “Playing for the Planet”
Ars Technica (2022) : Examining the game industry’s hidden impacts on climate change
Source de l’illustration : Nvidia
Publicités ciblées
Le coût environnemental de la gratuité
La publicité ciblée, en s'appuyant massivement sur la collecte et l'analyse de données, induit un coût environnemental non négligeable. Ces données, traitées et stockées dans d'importants centres de données, consomment une énergie et des ressources considérables (matières premières, eau…), notamment pour le fonctionnement et le refroidissement des serveurs.
Plus cette publicité est précise, plus elle sollicite ces ressources. Par ailleurs, en étant plus efficace, la publicité ciblée peut inciter à une consommation accrue, augmentant ainsi indirectement l'impact environnemental lié à la production et au transport des biens.
Si cette approche marketing présente des avantages en termes d'efficacité, elle soulève des questions cruciales sur son empreinte écologique, principalement en raison de la gestion énergivore des données.
Références ↓The Shift Project (->2022) : « Carbonalyser » : l’extension de navigateur qui révèle combien surfer sur le web coûte au climat
NextInpact (2022) : L'affichage des pubs en ligne consomme énormément d'énergie
Environmental Impact Assessment Review (2018) : Environmental impact assessment of online advertising
The Wall Street Journal (2022) : Digital Advertising Companies Look to Reduce the Industry’s Carbon Footprint (PDF).
Bortzmeyer (maj. 2022) : Indiquer la consommation énergétique par requête a-t-il un sens ?
Source de l’illustration : Google
Intelligences artificielles
Ressources de l’apprentissage des machines
L'intelligence artificielle (IA), en particulier le deep learning, entraîne une consommation énergétique majeure, principalement lors de l'entraînement des modèles. Les modèles de langage tels que les LLM nécessitent d'énormes bases de données, sollicitant fortement les centres de données pendant de longues périodes. Ce processus d'entraînement se traduit par un coût environnemental de plus en plus significatif.
L’innovation rapide dans le domaine de l'IA implique l'entraînement et la mise à jour régulière de nombreux modèles concurrents. Cette effervescence génère une obsolescence rapide des infrastructures utilisées, engendrant des défis supplémentaires en termes de durabilité et de gestion des déchets électroniques.
En revanche, une fois qu'un modèle est entraîné, son exploitation est nettement moins exigeante en énergie. L'IA offre par ailleurs des opportunités de réduire l'impact environnemental à une échelle plus large. Si elle est déployée judicieusement et en accord avec des objectifs environnementaux, elle peut optimiser les chaînes logistiques, la production d’énergie et contribuer à la découverte de matériaux ou de technologies plus respectueuses de l’environnement.
Références ↓Deep Mind (2017) : DeepMind in talks with National Grid to reduce UK energy use by 10%
Joler and Crawford (2018) : Anatomy of an AI system
MIT Technology Review (2019) : Training a single AI model can emit as much carbon as five cars in their lifetimes
The Guardian (2019) : Can the planet really afford the exorbitant power demands of machine learning?
DeepMind (2019) : Machine learning can boost the value of wind energy
Google Research (2022) : Good News About the Carbon Footprint of Machine Learning Training
Google Research (2023) : Green Light. Using Google AI to reduce traffic emissions
Google Cloud (2023) : Google Cloud T5e
Arxiv (2023) : The Carbon Emissions of Writing and Illustrating Are Lower for AI than for Humans
The New Yorker (2023) : What We Still Don’t Know About How A.I. Is Trained
Hugging Space - sasha (2023) : CO2 Inference Demo 🌎 💻 ⚡
Next (2023) : Difficile évaluation du coût environnemental et financier de l’utilisation des grands modèles de langage
AWS (2024) : AWS can help reduce the carbon footprint of AI workloads by up to 99%
Source de l’illustration : Google Cloud T5e
Général
L’arbre qui cache la forêt ?
L'expansion rapide du secteur numérique a mis en lumière ses implications environnementales, englobant non seulement la consommation d'énergie des vastes centres de données, mais aussi l'extraction des minéraux essentiels à la fabrication des composants électroniques.
Néanmoins, bien que ces préoccupations soient légitimes, il convient de rappeler que l'empreinte du numérique, en termes de consommation énergétique et d'émissions de CO2, demeure relativement modeste à l'échelle globale. Des secteurs comme le chauffage, la climatisation, la mobilité ou encore l'industrie lourde dominent largement en matière d'impact environnemental. Par ailleurs, les terres rares, fréquemment évoquées dans le débat technologique, sont en réalité davantage exploitées dans d'autres industries.
Ainsi, il est primordial de bien contextualiser les impacts du numérique et d'orienter prioritairement nos efforts vers les domaines les plus consommateurs en ressources et les plus polluants pour notre environnement. Le numérique ne fait pas exception, à condition de ne pas mettre sur le même plan des pratiques dont l’impact est incomparable.
Références ↓Le Monde (2023) : Savez-vous ce qui émet un peu ou beaucoup de CO2 : prendre l’avion, manger de la viande ou utiliser un sèche-linge pendant un an ?
Le Temps (2023) : Quelles sont les actions les plus efficaces pour réduire son empreinte carbone?
Agence de la transition écologique - ADEME (en cours) : Connaissez-vous votre empreinte sur le climat ?
Agence de la transition écologique - ADEME (en cours) : Impact CO2 du numérique
RTS - Office fédérale de l'environnement (2020) : Ecobilans de nos gestes du quotidien (PDF de synthèse)
Portail français
des ressources minérales
non énergétiques
(2018) : La structure traditionnelle du marché du cobalt est bouleversée par les besoins de la mobilité électrique
Le Monde (2021) : L’impact environnemental « potentiellement catastrophique » du véhicule autonome
France Culture - La vie numérique (2016) : Faire de l'écologie avec des données obsolètes
Gauthier Roussilhe (en cours) : Explorer les écosystèmes numériques possibles dans un monde soutenable
Youmatter (2019) : Le numérique : pire des pollutions ? Pourquoi cette idée est fausse
The Guadian (2010) : What's the carbon footprint of ... a new car?
TCS (en cours) : Empreinte carbone des véhicules
Engie (2023) : Quels sont les appareils qui consomment le plus à la maison ?
Bortzmeyer (2020) : Mesurer la consommation d'électricité de ses appareils à la maison
Pierre Beyssac (2020) : La sobriété numérique, oui mais pour quoi faire ?
Source de l’illustration : European Court of Auditors
Source de l’illustration (Développement durable) : Confédération Suisse
Cadre d'analyse transversal
L’analyse des dimensions environnementales du numériques doit idéalement considérer toutes les composantes suivantes :
-
Consommation énergétique ↓ :
-
Production : énergie nécessaire à la fabrication des équipements.
-
Utilisation : énergie utilisée pendant le fonctionnement de la technologie.
-
Fin de vie : énergie liée au recyclage, à la décomposition ou à l'élimination.
-
-
Ressources non énergétiques ↓ :
-
Extraction : impact de l'extraction des matériaux (minéraux, métaux rares, etc.).
-
Fabrication : ressources nécessaires à la création des équipements.
-
Obsolescence : durée de vie des équipements et nécessité de remplacement.
-
-
Eau ↓ :
-
Consommation : quantité d'eau utilisée.
-
Pollution : impact sur les eaux souterraines, les rivières et les océans.
-
-
Émissions de gaz à effet de serre (GES) ↓ :
-
Production : émissions liées à la fabrication.
-
Utilisation : émissions liées à l'usage de la technologie.
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Fin de vie : émissions associées au recyclage ou à la mise au rebut.
-
-
Déchets ↓ :
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Production : déchets générés lors de la fabrication.
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Utilisation : déchets générés pendant l'usage (ex. : emballages, batteries).
-
Fin de vie : gestion des équipements hors d'usage (ex. : recyclage, décharge).
-
-
Effets indirects ↓ :
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Changements comportementaux : nouvelles habitudes et pratiques induites par la technologie.
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Économies de substitution : réduction des impacts grâce à l'adoption de la technologie (ex. : diminution des déplacements grâce à la visioconférence).
-
Effets rebond : augmentation de la consommation due à des gains d'efficacité.
-
-
Opportunités d'atténuation ↓ :
-
Innovations technologiques : solutions pour réduire l'impact (ex. : énergies renouvelables, optimisation des processus).
-
Pratiques durables : éco-conception, recyclabilité, durabilité.
-
Sensibilisation et éducation : connaissance de l'impact et adoption de meilleures pratiques.
-
Synthèse du semestre
Synthèse de la perception de l'impact environnemental des différentes activités numériques
d'après les résultats de l'enquête menée à la fin du semestre auprès des étudiant·e·s.
Slides
Partie 1
Internet ?
Utopies
Code is law ?
Territoires
Économies
Expressions
Intelligences
Centralités
Vulnérabilités
Conclusion
Actualité
Ce blog présente une sélection de l’actualité. Il s’agit essentiellement d’extraits non commentés d’articles de presse, qui font l’objet d’un traitement développé lors des séances.
Les sujets traités dépassent parfois le programme de cet enseignement et s’inscrivent plus généralement dans le programme du master en humanités numériques de l’UNIL.
Bibliographie
Beaude, Boris. 2012. Changer l’espace, changer la société. Editions Fyp (Internet Ends, Network Notebook, 2016, english version, CC BY-NC-SA).
Beaude, Boris. 2014. Les fins d’Internet. Editions Fyp.
Beuscart, Jean-Samuel, Eric Dagiral et Sylvain Parasie (dir.). 2016. Sociologie d’internet, Armand Colin.
Boullier, Dominique. 2016. Sociologie du numérique. Armand Colin.
Cardon, Dominique. 2015. A quoi rêvent les algorithmes. Seuil.
Cardon, Dominique. 2019. Cultures numériques. Presses de Sciences Po.
Méadel, Cécile et Francesca Musiani (coord.). 2015. Abécédaire des architectures distribuées. Presses des Mines.
Le Crosnier, Hervé et Valérie Schafer (dir.). 2019. La neutralité de l’internet : Un enjeu de communication, CNRS Éditions.
Lévy, Pierre. 1994. L'Intelligence collective : Pour une anthropologie du cyberspace, La découverte.
Turner, Fred. 2012. Aux sources de l’utopie numérique, C&F éditions (préface de Dominique Cardon).
Version originale : From Counterculture to Cyberculture: Stewart Brand, the Whole Earth Network and the Rise of Digital Utopianism 2006, University of Chicago Press.
Lectures complémentaires
Abiteboul, Serge et Dowek, Gilles. 2017. « Le temps des algorithmes ». Le Pommier.
Barabási, Albert-László. 2016. "Network Science". Cambridge University Press.
Barats, Christine. (dir.). 2016. Manuel d'analyse du web, Armand Colin.
Barnes, Trevor J. 2013. "Big data, little history''. Dialogues in Human Geography, 3, 3, pp 297–302.
Benkler Yochai, Robert Fais and Hal Roberts. 2018. Network Propaganda, Oxford University Press.
Beuscart, Jean-Samuel, Eric Dagiral et Sylvain Parasie (dir.). 2016. « Sociologie d’internet », Paris : Armand Colin.
boyd danah., Kate Crawford. 2012. "Critical questions for big data", Information, Communication & Society, 15, 5, pp 662‑679.
Cardon, Dominique. 2013. « Dans l’esprit du PageRank. Une enquête sur l’algorithme de Google », Réseaux, n° 177, 1, pp 159-198.
Cardon, Dominique et Antonio Casilli. 2015. « Qu'est-ce que le digital labor? ». INA Editions.
Casilli, Antonio. 2019. « En attendant les robots. Enquête sur le travail du clic ». Seuil.
Citton, Yves (dir.). 2014. « L'économie de l'attention: Nouvel horizon du capitalisme ? ». La Découverte.
Dodge, Martin & Rob Kitchin. 2005. "Code and the Transduction of Space". Annals of the Association of American Geographers, 95, 1, pp 162–180.
Donath, Judith et danah boyd. 2004. "Public Displays of Connection", BT Technology Journal, vol. 22, n° 4, p. 71‑82.
Graham, Mark, Ralph K Straumann et Bernie Hogan. 2015. "Digital Divisions of Labor and Informational Magnetism: Mapping Participation in Wikipedia", Annals of the Association of American Geographers, vol. 105, n°6, p. 1158‑1178.
Greenfield, Adam. 2017. "Radical Technologies. The Design of Everyday Life". Verso.
Kitchin Rob. 2013. "Big data and human geography: Opportunities, challenges and risks", Dialogues in Human Geography, 3, 3, pp 262‑267.
Lazer, David et al. 2009. "Computational Social Science". Science, 323, 5915, pp 721–723.
Lazer, David et al. 2014. "Big data. The parable of Google Flu: traps in big data analysis". Science, 343, 6176, pp 1203–1205.
Lessig, Lawrence. 2000. "Cyberspace’s Constitution, Draft 1.1", Lecture given at the American Academy, Berlin, Germany, February 10, 2000.
Lessig, Lawrence. 2004. Free Culture, The Penguin Press (version française).
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Autres communications
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Séminaire
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IEA - The International Energy Agency
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IEA - 4E - Energy Efficient End-use Equipment
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ITU - International Telecommunication Union
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ITU - Green Digital Action
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UNEP - United Nations Environment Programme
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UNITAR - United Nation Institute for Training and Reasearch - E-waste Monitor
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World Bank Group - Digital
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EEA - European Environment Agency
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ARCEP - Autorité de régulation des communications électroniques, des postes et de la distribution de la presse
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ADEME - Agence de la transition écologique
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OFEV - Office fédéral de l’environnement
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OFEN - Office fédérale de l’énergie
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OFS - Office fédérale de la statistique
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SDEA - Swiss Datacenter Efficiency Association
Évaluations
L'évaluation repose sur un dossier de groupe accompagné d'une note réflexive individuelle.
La note finale combine une note de groupe (80 %) et une note individuelle (20 %).
Principe général
Le dossier demande aux étudiant·e·s de rendre compte des expérimentations conduites en séminaire et de développer une réflexion critique sur les capacités et les limites des modèles de langue, en les reliant aux enjeux sociaux et politiques abordés en cours.
Fonctionnement du séminaire
Groupes : idéalement 5 personnes, avec des rôles libres et interchangeables.
Approche : chaque séance propose une problématique (traduire, résumer, classifier, raisonner…).
Pour chaque tâche, les groupes sont invités à :
-
tester plusieurs modèles (en variant tailles, fournisseurs, paramètres) ;
-
observer les éventuels biais, erreurs et limites rencontrés ;
-
concevoir des variantes plus exigeantes pour repousser les limites des modèles, en justifiant pourquoi ces variantes sont plus difficiles.
Les modèles récents étant souvent performants, la difficulté à identifier leurs limites fait elle-même partie de l'expérience et mérite d'être discutée.
1. Le dossier de groupe (80 % de la note finale)
Format
70 000 signes (± 10 %), hors annexes, remis en PDF le jeudi 4 juin 2026 (à confirmer) à l'adresse ia_unilATbeaude.net.
Le dossier comporte trois parties :
a) Comptes rendus de séances (3 à 4 pages) :
Pour chaque séance traitée, le groupe décrit ce qui a été testé, comment, et ce qui en ressort. On attend en particulier :
-
une description des tâches, des modèles utilisés et des prompts mobilisés (les prompts exacts figurent en annexe) ;
-
une analyse des résultats : quels biais ou limites sont apparus ? Quels modèles plus petits ou moins coûteux se sont révélés suffisants ?
-
le cas échéant, les défis conçus par le groupe et leurs résultats ;
-
un lien explicite avec au moins un concept ou débat du cours.
b) Compte rendu de la séance S9 :
Le groupe consacre cette séance à une problématique de son choix et à l’approfondissement des dernières séances. La problématique doit être validée avec l’enseignant avant la séance.
c) Synthèse comparative (3-5 pages) :
Le groupe tire les enseignements de l'ensemble des séances : forces et faiblesses récurrentes des modèles, tâches pour lesquelles la taille du modèle compte, types de défis les plus révélateurs, et articulation entre les apports du cours et l'expérience pratique.
d) Annexes :
Prompts utilisés, captures d'écran significatives, variantes de défis, extraits de sorties commentés.
Critères d'évaluation du dossier de groupe :
Rigueur, qualité de l'analyse (biais, limites, performance), créativité des défis, pertinence de la problématique libre, articulation cours/séminaire, qualité de la synthèse et de la rédaction.
2. La note réflexive individuelle (20 % de la note finale)
Format :
2 pages maximum, remises en même temps que le dossier de groupe.
Contenu :
Chaque étudiant·e rédige un texte personnel et réflexif dans lequel il ou elle rend compte de :
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L'évolution de son rapport à l'IA au fil du semestre. Quelles étaient ses représentations initiales ? Comment ont-elles évolué, et sous l'effet de quoi ?
-
Une prise de position argumentée. Sur un point précis de son choix, l'étudiant·e formule une position personnelle, nourrie par l'expérience du semestre.
Ce texte est personnel et subjectif. On n'attend pas un résumé du dossier de groupe, mais une réflexion à la première personne, située et honnête. La qualité de la réflexivité prime sur l'exhaustivité.
Critères d'évaluation :
Réflexivité (capacité à objectiver son propre parcours), prise de position argumentée, articulation entre expérience personnelle et contenus du cours, qualité de la rédaction.
3. Calcul de la note finale
Note finale = (note de groupe × 0.75) + (note individuelle × 0.25)
La note individuelle permet un ajustement modéré. Cet ajustement peut jouer dans les deux sens : une note individuelle excellente peut relever la note d'un·e étudiant·e dont le groupe aurait moins bien fonctionné ; une note individuelle faible peut signaler un investissement insuffisant malgré un bon dossier collectif.
4. Recommandations pratiques
Carnet de bord : il est vivement recommandé (mais non évalué) que chaque groupe tienne un carnet de bord partagé (résultats saillants, points de désaccord, défis tentés, surprises…). Ce carnet sera une ressource précieuse pour la rédaction du dossier final.
Validation de la problématique de la séance S9 : chaque groupe communique brièvement sa problématique libre à l'enseignant·e avant ou au début de la séance S9, afin de vérifier sa pertinence et d'éviter les redondances entre groupes.
Point d'étape à mi-semestre : un retour oral informel autour de la séance S5 ou S6 permet aux groupes de vérifier leur avancement et de poser des questions sur le format attendu. Ce point n'est pas noté.
Choix des groupesExemple d’évaluation
Informations
Jeudi 8h30-12h : GEO-212123 avril 10h15-12h : GEO-223030 avril 10h15-12h : GEO-28797 mai 10h15-12h : GEO-212921 mai 10h15-12h : GEO-212928 mai 10h15-12h : GEO-2219Autres cours
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