Modélisation dynamique des conséquences socio-environnementales de l'adoption d'un usage numérique // Modelling of the dynamic socio-environmental consequences of adopting some digital usage

### Contexte

Alors que depuis une vingtaine d'années les efforts de recherche et développement ont amené des solutions technologiques de plus en plus efficaces individuellement en énergie pour le numérique (depuis les puces électroniques jusqu'à certaines couches logicielles en passant par les infrastructures de calcul, de données et de réseaux), force est de constater que le numérique consomme toujours plus de ressources, contribuant au dépassement de certains indicateurs environnementaux. Par exemple, pour l'année 2020, le numérique serait responsable de 2 à 4 % des émissions de gaz à effet de serre dans le monde [1]. Il s'agit d'un secteur en très forte croissance, dont la consommation en énergie et ressources s'est grandement accélérée ces dernières années avec le développement massif des IA génératives [2].

Malgré un nombre croissant de travaux et rapports, les impacts environnementaux du numérique et de la _numérisation_ sont encore difficiles à saisir et font l'objet de diverses controverses méthodologiques. Aussi, au sein de l'équipe NeS (Numérique et Soutenabilité), un des axes de recherche porte sur la mise au point de méthodologies plus adaptées à l'évaluation prospective et à la prise de décision [3,4,5,6,7].

### Objectifs de la thèse

Dans ce contexte général, la thèse a pour objectif de proposer des méthodologies conséquentielles long terme [8,3,7] pour objectiver et estimer les effets directs et indirects [9,10,11] de scénarios de déploiement de technologies ou usages numériques à large échelle et dans le temps. Plus précisément, un des objectifs est aussi de développer des modèles permettant de mieux objectiver et estimer les liens de cause à effet entre les leviers de déploiement (ex., choix technologique) et d'usage (provenant soit de la réglementation, soit de changements de comportement) et les conséquences globales en termes d'impacts environnementaux selon différentes hypothèses. Ces différents choix et hypothèses définissent un espace de scénarios « what if ? » à explorer et comparer.

Plusieurs sous-questions et défis pourront être abordés au cours de cette thèse. Quelle(s) méthodologie(s), modèle(s) et simulation(s) numérique(s) mettre en place ? Comment concilier des critères de nature très diverse, et pouvant être qualitatifs et/ou quantitatifs ? Comment présenter au mieux des résultats bruts de manière à éviter les mécompréhensions et mésusages ? Comment prendre en compte le _contexte_ (en termes de scénarios de transition) dans lequel les déploiements s'inscrivent ? Comment refléter une vision collective plus fidèle aux dynamiques observées ? Comment rendre cette exploration interactive et intelligible ?

Les usages numériques étudiés pendant la thèse seront choisis avec l'équipe encadrante en fonction des attraits de la candidate ou du candidat.
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### Context

While research and development efforts over the past twenty years have led to technological solutions that are increasingly energy-efficient on an individual basis within the digital sector (ranging from microchips to certain software layers, via computing, data and network infrastructures), it is clear that the digital sector continues to consume ever-increasing amounts of resources, contributing to the exceeding of certain environmental indicators. For example, in 2020, digital technology was estimated to account for 2–4% of global greenhouse gas emissions [1]. This is a rapidly growing sector, whose energy and resource consumption has accelerated significantly in recent years with the massive development of generative AI [2].

Despite a growing body of research and reports, the environmental impacts of digital technology and digitalisation remain difficult to grasp and are the subject of various methodological controversies. Therefore, within the NeS (Digital and Sustainability) team, one of the research priorities focuses on developing methodologies better suited to prospective assessment and decision-making [3,4,5,6,7].

### Objectives

Within this context, the aim of this thesis is to propose robust, long-term consequential methodologies [8,3,7] for objectively assessing and estimating the direct and indirect effects [9,10,11] of scenarios involving the large-scale deployment of digital technologies or practices over time. More specifically, one of the objectives is also to develop models that enable better quantification and estimation of the cause-and-effect relationships between deployment levers (e.g. technological choices) and usage levers (arising either from regulation or behavioral changes) and the overall consequences in terms of environmental impacts under different assumptions. These various choices and assumptions define a space of ‘what if?' scenarios to be explored and compared.

Several sub-questions and challenges may be addressed in the course of this thesis. Which methodology(ies), model(s) and digital simulation(s) should be implemented? How can criteria of a very diverse nature, which may be qualitative and/or quantitative, be reconciled? How can raw results best be presented to avoid misunderstandings and misuse? How can the _context_ (in terms of transition scenarios) in which deployments take place be taken into account? How can a collective vision be reflected that more accurately reflects the observed dynamics? How can this exploration be made interactive and intelligible?

The digital applications studied during the thesis will be selected in consultation with the supervisory team.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Autre financement public

ANR Financement d'Agences de financement de la recherche

Université de Bordeaux

39 Mathématiques et Informatique

* Personne motivée, curieuse, faisant preuve d'esprit critique, et aimant chercher des informations * Bon niveau en programmation, modélisation mathématique ou proba-stats * Connaissances sur les impacts environnementaux du numérique, l'analyse de cycle de vie
* A motivated, inquisitive individual with a critical mind who likes researching information * Strong skills in programming, mathematical modelling or probability and statistics * Knowledge of the environmental impacts of digital technology and life-cycle analysis