# Estimer l'impact carbone des activités numériques de l'Observatoire de Paris

Karin Dassas, Cyrille Bonamy, Bruno Bzeznik, Romaric David, Emmanuelle Frenoux, Gaël Guennebaud, Anne-Laure Ligozat, Didier Mallarino, Anne-Cécile Orgerie

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Karin Dassas, Cyrille Bonamy, Bruno Bzeznik, Romaric David, Emmanuelle Frenoux, et al. Estimer l'impact carbone des activités numériques de l'Observatoire de Paris. EcoInfo. 2025, pp.1-47. hal-05068666

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Submitted on 15 May 2025

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Estimer l'impact carbone des activités numériques
de l'Observatoire de Paris

Karin Dassas¹, Cyrille Bonamy², Bruno Bzeznik³, Romaric David⁴, Emmanuelle Frenoux⁵,
Gaël Guennebaud⁶, Anne-Laure Ligozat⁷, Didier Mallarino⁸, and Anne-Cécile Orgerie⁹

¹CESBIO Centre d'Étude Spatiale de la Biosphère / Université Toulouse, CNRS, IRD, CNES et USC INRAe,
France

²LEGI Laboratoire des Écoulements Géophysiques et Industriels, Grenoble, France

³GRICAD / Université Grenoble-Alpes, France

⁴Agence Ministérielle pour l'IA de Défense, Ministère des Armées, Palaiseau, France

⁵Université Paris-Saclay, CNRS, Polytech Paris-Saclay, LISN, Orsay, France

⁶Inria, Université de Bordeaux, LaBRI, France

⁷Université Paris-Saclay, CNRS, ENSIIE, LISN, Orsay, France

⁸CNRS, Observatoire Science de l'Univers Pythéas (OSU), Aix Marseille Université (AMU), France

⁹Université de Rennes, Inria, CNRS, IRISA, EcoInfo, Rennes, France

Février 2025

# 1 Présentation du projet

Ce projet fait suite à la réponse de l'Observatoire de Paris à l'appel à projets CNRS Bas Carbone 2023. L'Observatoire de Paris désirait en effet effectuer un état des lieux de l'empreinte carbone de son utilisation du numérique, afin de prendre des mesures de réduction de cette dernière. Le CNRS a proposé à EcoInfo de répondre à cette demande. Nous remercions toutes les personnes de l'Observatoire qui ont participé à cette étude et nous ont aidé à collecter les données nécessaires à sa réalisation.

## 1.1 Rappel des objectifs pour l'Observatoire

L'objectif principal était exprimé ainsi par l'Observatoire : « Estimer l'impact carbone des activités numériques ». L'Observatoire souhaitait obtenir une estimation de cet impact et des pistes de leviers de réduction incluant des actions de sensibilisation des personnels aux impacts environnementaux du numérique.

Les activités concernées sont les suivantes :

- activités d**enseignement** (utilisation de matériel par les intervenants et les étudiants, hébergement des cours et ressources en ligne, visio...)

- activités de **recherche** (utilisation du matériel par les chercheurs, stockage et calcul sur les serveurs...)

- activités de **diffusion de la connaissance** (sites et espaces en ligne, utilisation de matériel lors des conférences...)

- activités **administratives** (utilisation de matériel au niveau des postes de travail, hébergement et utilisation d'applicatifs...)

Plus précisément, les attendus dans la demande initiale de l'observatoire étaient les suivants :

- impacts environnementaux liés à la phase de fabrication et ceux liés à la phase d'utilisation des équipements informatiques
- impacts génériques (par exemple "ordinateur portable standard") et impacts spécifiques (sur des modèles utilisés à l'observatoire)

- impacts directs et indirects

- éléments d'équivalence avec des produits ou des actions du quotidien pour faciliter la lisibilité et la sensibilisation des personnels

- hypothèses retenues et sources de données utilisées

- ensemble des leviers d'actions mobilisables

- quantification des leviers d'action principaux

Côté EcoInfo, ce projet constitue un cas d'étude qui devrait aboutir à la rédaction d'une méthodologie générique utilisable par toute unité de l'enseignement supérieur et de la recherche souhaitant réaliser un bilan spécifique sur le numérique et ses usages.

## 1.2 Présentation de l'Observatoire

L'Observatoire de Paris comporte environ 800 membres. Il est réparti sur trois campus : Meudon, Paris et Nançay. La figure 1 présente l'organisation de l'Observatoire, avec les référents des unités pour ce groupe de travail. Clarysse Picard, conseillère environnement et développement durable pour l'Observatoire de Paris depuis janvier 2024, et Emmanuel Halbwachs ont été les interlocuteurs principaux du groupe de travail Ecoinfo. Nous remercions également Pierre le Sidaner, Albert Shih, Benoît Albert, Brice Lamiré, Stéphane Aicardi, Charles Bedin et Aurélia Marchand pour leur participation à la collecte des données.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Organisation de l'Observatoire de Paris pour le Groupe de Travail Impact du numérique</figcaption></figure>

En plus du matériel informatique standard, l'Observatoire possède plusieurs centres de calcul ou de données à Meudon, à Nançay et à Paris.
## 1.3 Impacts environnementaux du numérique

Les équipements numériques sont source de nombreux impacts sociaux et environnementaux liés à l'ensemble de leur cycle de vie (extraction des matières premières, transports, fabrication, usage et fin de vie) : émissions de gaz à effet de serre, pollutions chimiques, destruction des sols et des habitats, conflits d'usage sur l'eau et l'énergie, épuisement des ressources, exploitation et maltraitance humaine, conflits armés, transport d'espèces invasives, amoncellement de déchets... Durant tout son cycle de vie, le numérique contribue ainsi au dépassement des frontières planétaires. Il y contribue également en permettant d'accélérer la croissance des autres secteurs.

Les méthodologies les plus courantes pour estimer ces impacts ne tiennent compte que des émissions de gaz à effet de serre ou empreinte carbone. Il reste cependant important de ne pas oublier que les dommages environnementaux ne se limitent pas à l'empreinte carbone.

Dans un bilan carbone ou bilan d'émissions de gaz à effet de serre, l'empreinte carbone des équipements numériques est généralement répartie en plusieurs catégories :

- la consommation d'électricité en phase d'usage est incluse dans les émissions liées à la consommation d'énergie (scopes et catégories 1 ou 2 respectivement du GHG protocol et de la norme ISO/TR 14069);

- les impacts du transport des équipements sont inclus dans les émissions liées au transport (scope 3 du GHG protocol, catégorie 3 de la norme ISO/TR 14069);

- les impacts de l'extraction des matériaux et de la fabrication des équipements sont inclus dans les émissions liées aux achats de produits (scope 3 du GHG protocol, catégorie 4 de la norme ISO/TR 14069).

Il faut également tenir compte de l'empreinte carbone des services numériques externes utilisés : services cloud, de visioconférence...

Il n'est par conséquent pas simple d'avoir une vue d'ensemble des impacts du numérique d'une organisation. L'un des objectifs de ce rapport est de fournir une méthodologie pour estimer ces impacts.
## 2 Méthodologie suivie pour le bilan carbone

Dans cette section, nous présentons la méthodologie suivie dans ce projet.

### 2.1 Étapes

Dans un premier temps, il est important de définir le périmètre à prendre en compte :

- périmètre organisationnel : quelles activités et structures devront être prises en compte ?

- périmètre numérique : quels équipements et services ?

- indicateurs environnementaux : restriction à l'empreinte carbone ?

Puis nous avons proposé deux types d'analyse :

- une analyse de l'empreinte carbone des équipements et services numériques de l'Observatoire, principalement avec l'outil Ecodiag;

- un audit des salles serveurs afin de donner, si nécessaire, des préconisations d'amélioration de l'efficacité énergétique en particulier.

Afin de préparer les analyses, nous avons demandé à chaque unité de renseigner des fichiers template (Inventaire Ecodiag, Usage et fiche Datacenter le cas échéant) : il s'agit de l'étape de collecte des données. Plus de détails sur cette étape se trouvent en section 3.

EcoInfo a également proposé de compléter l'étude en réalisant un sondage concernant l'utilisation de l'IA générative auprès des membres de l'Observatoire.

La chronologie des étapes est présentée dans la figure 2.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 2 – chronologie étapes GTObs</figcaption></figure>

### 2.2 Définition du périmètre

Les postes pris en compte pour ce projet sont les suivants :
— les équipements numériques achetés par l'Observatoire (terminaux utilisateur, équipements réseau, serveurs de calcul et de stockage) ainsi que ceux hébergés et utilisés. Cela comprend notamment des équipements utilisés également en externe, comme ceux mettant en œuvre le service d'Observatoire virtuel fourni par l'Observatoire de Paris;

— les matériels directement liés au fonctionnement de ces équipements informatiques en salles machines : groupes électrogènes, climatisations, onduleurs...

— les heures de calcul dans les centres externes (par exemple GENCI);

— l'utilisation de services numériques extérieurs comme des outils d'IA générative grand public.

Nous avons considéré comme hors périmètre :

— les satellites, télescopes et autres instruments liés

— les moyens humains et matériels pour faire fonctionner directement l'informatique en salles machines : bâtiment, équivalents temps-plein associés...

Les indicateurs environnementaux pris en compte sont principalement les émissions de gaz à effet de serre, mais il sera possible d'élargir à d'autres indicateurs (par exemple à la consommation d'eau pour les centres de données), en particulier dans les recommandations et la sensibilisation. Il est en effet encore très difficile d'obtenir des données chiffrées concernant les autres indicateurs pour les différentes phases du cycle de vie des équipements informatiques.

Les phases du cycle de vie prises en compte sont : la fabrication (extraction des matières premières, assemblage, distribution) et l'usage. La fin de vie est exclue par manque de données fiables.

## 2.3 Méthodologie de calcul de l'empreinte carbone des équipements et services

### 2.3.1 Empreinte carbone des équipements : Ecodiag

Pour calculer l'empreinte carbone des équipements informatiques, l'outil Ecodiag<fnref n="1" /> a été utilisé. Cet outil propose deux modes de calcul de l'empreinte carbone d'un parc informatique :

— mode flux (achats) : l'empreinte carbone de fabrication des seuls équipements achetés dans l'année a considérée est prise en compte.

$$ \text{Empreinte}_{\text{flux}}(a) = \sum_{i \in \text{achats}(a)} E_{\text{fab}}(i) \quad (1) $$

avec $E_{fab}(i)$ l'empreinte de fabrication de l'équipement i.

Ce mode de calcul évite de devoir estimer a priori la durée de vie des équipements, et est donc considéré comme plus fiable. Cependant, il ne permet pas, dans la version standard, d'estimer la consommation électrique en phase d'usage. En effet, cette consommation électrique est très dépendante des usages, qui peuvent être très variables.

— mode stock (inventaire) : cette méthode s'appuie sur la liste des équipements en cours d'utilisation à une date précise, en divisant les impacts liés à leur fabrication et transport par leur durée de vie effective. Cette méthode effectue une estimation de la consommation électrique annuelle des équipements déclarés. Cette méthode s'avère peu fiable si la durée de vie réelle des équipements n'est pas connue ou si l'inventaire n'est pas précis et peu consistant avec les durées de vie.

$$ \text{Empreinte}_{\text{stock}}(a) = \sum_{i \in \text{inventaire}(a)} \left( 1_{\text{age}(i) < \text{ddv}(i)} \frac{E_{\text{fab}}(i)}{\text{ddv}(i)} + E_{\text{usage}}(i) \right) \quad (2) $$

avec inventaire(a) l'inventaire des équipements à l'année a, ddv(i) durée de vie (en années) de l'équipement i et E_usage l'empreinte liée à sa consommation électrique annuelle en phase

<footnote n="1">1. https://ecoinfo.cnrs.fr/ecodiag-calcul/</footnote>
d'usage. Elle est calculée en multipliant la consommation annuelle par un facteur d'émission électrique.

Ici, la durée de vie $ddv(i)$ doit plutôt être considérée comme une durée d'amortissement comptable. L'empreinte de fabrication des équipements ayant dépassés cette durée pour l'année considérée sont exclues du bilan de cette année là.

Les facteurs d'émission électriques utilisés ici sont indiqués dans la figure 3.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Intensité carbone du mix électrique français (gCO2/Wh) (ref ADEME)</figcaption></figure>

Concernant la phase de fabrication des équipements informatiques (incluse dans le scope 3), de plus en plus de méthodes d'allocation proposent de la prendre en compte. Cependant, le bilan carbone pour un équipement donné n'est pas toujours accessible. Dans le cadre du marché d'achat Matinfo<fnref n="2" />, de plus en plus de fournisseurs de matériels informatiques s'engagent à fournir ces données en mettant à disposition des fiches PCF (Product Carbon Footprint) par équipement. L'outil Ecodiag s'appuie sur ces données pour calculer le bilan carbone de la phase de fabrication. Un exemple de fiche PCF pour un PC Portable (Dell Latitude 5440), ainsi que celui d'une fiche de serveur (HPE Proliant DL385Gen10) utilisés à l'Observatoire sont donnés en annexe B.

Les deux méthodes (flux et stock) ont été utilisées, afin de pouvoir fournir différents niveaux d'analyse.

Idéalement, pour la méthode stock, il faudrait un inventaire complet du matériel informatique encore utilisé dans chaque service. Un tel inventaire n'étant pas disponible, nous nous sommes appuyés sur les achats informatiques des 5 dernières années et des hypothèses de durée de vie pour reconstituer un inventaire. Pour les équipements avec une durée de vie supérieure à 5 ans, nous avons employé une simple méthode d'extrapolation.

Concrètement, le calcul de l'empreinte suit les étapes suivantes :

1. fusion des fichiers d'achat des différents laboratoires et salles serveurs;

2. traitement Ecodiag : une fonctionnalité d'export des résultats a été ajoutée pour ce projet. L'export contient un tag Unité et les émissions de gaz à effet de serre séparées en émissions liées à la fabrication (appelées Embodied GES et celles liées à la phase d'usage, par type d'équipement;

3. analyse de l'export Ecodiag grâce à un notebook Python : choix des méthodes flux ou stock. Une fonctionnalité d'extrapolation des achats des 5 dernières années aux années précédentes a également été ajoutée pour la méthode stock.

Le détail des étapes permettant la création du fichier d'export d'Ecodiag et son analyse à partir des fichiers inventaires Ecodiag est fourni en annexe A. Cette procédure permettra de refaire l'analyse

<footnote n="2">2. https://www.matinfo.fr/</footnote>
ultérieurement avec de nouvelles données.

Les différentes données manipulées sont les suivantes :

- données d'entrée fournies par l'Observatoire : type (tel qu'attendu par Ecodiag : PC portable, fixe, serveur, switch + matériels nécessaires comme climatisation, onduleur, etc.), modèle (Elite 820, ...), nombre acheté, année d'achat, entité, localisation (salle)

- données de sortie générées (pour chaque équipement) : consommation électrique annuelle (kWh), empreinte carbone de fabrication (kgCO2e) sur toute la durée de vie, empreinte carbone de fabrication par année (kgCO2e, pour la version stock), empreinte carbone usage par année (kgCO2e)

Les listings fournis par l'Observatoire ne distinguent pas les types de serveurs, aussi nous avons manuellement classé les serveurs en trois sous-catégories : défaut, stockage, et calcul. Cette classification s'appuie sur les modèles et fabricants mais aussi sur les inventaires des salles machines fournis par l'Observatoire qui présentent plus de détails sur les configurations. La frontière entre un serveur dit "de calcul" et "défaut" étant parfois floue, cette classification est sans doute perfectible.

Pour les serveurs dit "de calcul", la consommation annuelle a été estimée à 2 715 kWh en considérant les hypothèses moyennes suivantes :

- Puissance statique : 100 W

- Puissance d'usage : 450 W

- Taux d'usage : 60%

Enfin, pour l'ensemble des serveurs nous avons appliqué un facteur 1,3 à la consommation électrique pour prendre en compte le PUE (3) (*Power Usage Effectiveness* qui caractérise notamment l'efficacité énergétique du centre de calcul). Il serait intéressant d'évaluer plus finement ce PUE pour chaque salle serveur.

## Estimation de l'empreinte liée au stockage de données
Dans un rapport publié en octobre 2024 [9], le groupe de travail GES de MesoNET s'est intéressé à une méthode d'évaluation de l'empreinte carbone globale d'un centre de calcul résultant de travaux menés par des membres de Labos1point5, d'EcoInfo, du GRICAD et de GENCI.

La méthodologie proposée permet d'évaluer l'empreinte carbone du stockage d'1 Go de données / an. Le second tableau section 3 donne des facteurs de conversion (gCO2e / an / Go) correspondant aux centres de calcul étudiés (GRICAD/Summer et MCIA - iRODS) et extrapolé (Saclay). Ces facteurs, respectivement 41, 18 et 11 gCO2e / an / Go ne sont bien sûr pas directement applicables aux données stockées à l'Observatoire de Paris, mais pour avoir un ordre de grandeur, nous pouvons prendre un facteur moyen de 20 gCO2e / an / Go et l'utiliser pour faire une estimation de l'empreinte du stockage de l'Observatoire de Paris, à partir des données fournies dans le schéma stratégique du numérique.

Cette empreinte ne sera pas incluse dans le bilan global, puisqu'elle est déjà prise en compte dans l'estimation Ecodiag (avec les serveurs), mais c'est une information intéressante pour estimer l'empreinte carbone propre au stockage uniquement.

### 2.3.2 Empreinte des services externes

Les impacts de deux services externes ont été étudiés : les requêtes effectuées avec des outils d'IA générative grand public, et les heures de calculs effectuées dans les datacenters externes à l'Observatoire de Paris.

- Questionnaire usage IA générative :
  Avec la diffusion d'outils comme ChatGPT, Dall-E, midjourney ou Github Copilot depuis fin 2022, l'usage de l'IA générative grand public s'est intensifié, notamment dans le monde professionnel. Un questionnaire a été soumis au personnel de l'Observatoire pour évaluer l'importance
quantitative et qualitative de ces technologies dans leurs pratiques. L'objectif est d'aider à fournir des pistes de réflexion concernant l'impact environnemental de cet usage.
Le questionnaire est disponible en annexe D.

- Calculs infrastructures externes : le calcul s'appuie sur le nombre d'heures de calcul alloué aux utilisateurs et utilisatrices de l'Observatoire pour l'utilisation des centres de calcul tels que GENCI. L'estimation de l'empreinte carbone d'une heure de calcul sur un cœur CPU ou sur un GPU exploite les résultats de l'étude [3].

## 2.4 Méthodologie d'audit des salles serveurs

EcoInfo a développé depuis plusieurs années une méthodologie d'analyse de salles serveurs. Cette méthodologie est utilisée dans le cadre de projets d'évolution de salles confiés au groupe par des unités de l'enseignement supérieur et de la recherche. La méthode vise à améliorer l'efficacité énergétique des datacenters, en y mettant en place les meilleures pratiques tout en tenant compte du contexte local.

La richesse de l'approche est de s'appuyer, pour le site cible, sur une collaboration transversale entre service informatique (souvent à l'origine de la demande) et service du patrimoine, voire direction générale. Du côté EcoInfo, la méthode s'appuie sur un travail en groupe de 4 personnes, afin de favoriser l'émergence d'idées neuves et d'apporter une pluralité de points de vue.

Cette méthodologie prévoit plusieurs phases, qui peuvent se tenir sur un délai global de 4 à 8 mois :

- collecte détaillée de données sur les salles, en y intégrant les aspects plans, énergie (électricité, fluides), organisation des racks et usages. Cette collecte permet de synthétiser l'ensemble des éléments de l'infrastructure d'un datacenter, et donne une idée du niveau de maturité du site vis-à-vis des bonnes pratiques.

- analyse en groupe de travail EcoInfo, puis avec les équipes de l'organisme demandeur, afin de consolider les informations recueillies et les premières pistes d'étude.

- visite sur site permettant de définir et de valider les scénarii d'évolution proposés. La visite sur site permet de contextualiser l'étude et de proposer des pistes de modifications qualitatives et adaptées au site. Sans cette visite de site, la faisabilité des actions proposée ne serait pas garantie.

- restitution et suite des actions. La restitution est accompagnée d'un rapport d'audit, qui, au-delà des seules observations, détaille les scénarii d'évolution possibles en les priorisant et, le cas échéant, en graduant leur difficulté de mise en œuvre.

L'analyse en plusieurs étapes permet de s'assurer de la pertinence des scénarii proposés et de leur faisabilité par rapport au site et à l'établissement demandeur. Le processus est itératif. Par exemple, les investissements proposés seront plus ou moins importants en fonction de la durée de vie pressentie de la salle, dans un contexte de rationalisation et de concentration des salles serveurs. De même, des adaptations de la climatisation ne seront pas proposées si, de la part des équipes du patrimoine, l'adhésion est faible.

Dans cette même démarche, l'entité ayant demandé l'expertise de datacenter est recontactée quelques mois après la restitution afin de suivre les actions entreprises.

Pour mesurer l'efficacité d'un datacentre, on utilise très souvent un indicateur appelé Power Usage Effectiveness (PUE), dont nous rappelons la définition ici :

$$ PUE = \frac{P_{IT} + P_{\text{Facilities}}}{P_{IT}} \qquad (3) $$

$P_{IT}$ est la partie utile, correspondant à la consommation des équipements informatiques (serveurs, stockage et réseau).
P_Facilities est la partie liée au refroidissement, au fonctionnement des onduleurs, des générateurs. On cherche à réduire cette composante.

Le PUE est ainsi toujours supérieur à 1. Le meilleur PUE possible est 1, ce qui signifie que toute la puissance électrique consommée par l'ensemble du datacentre est utilisée par les serveurs. Un PUE de 2 signifie qu'il y a autant de puissance électrique consommée par la climatisation que par les serveurs. De nos jours, un bon PUE est inférieur à 1.5, voire proche de 1.2.

Le PUE a par contre ses limites, en effet, la puissance consommée par les serveurs varie au cours du temps. Aussi, dans un datacentre, augmenter la puissance informatique peut permettre d'abaisser le PUE, sans que des efforts aient été entrepris pour limiter la consommation des installations techniques (P_Facilities).

## 2.5 Méthodologie audit équipements hors datacenters

Les questions concernant la politique des achats et de fin de vie des machines sont posées et décrites dans la partie collecte des données / questionnaire usage (section 3.1.2).

Les réponses à ces questions permettent de faire des préconisations pour la gestion des équipements informatiques hors datacenters, conjointement avec certains résultats des inventaires Ecodiag.

# 3 Collecte des données

Cette étape cruciale pour le projet a pu se faire grâce à la mobilisation de toutes les référents des différentes unités concernées, avec la participation d'autres membres du personnel. Plusieurs centaines d'heures de travail ont été comptabilisées côté Observatoire pour effectuer ce travail de collecte. Afin d'homogénéiser la collecte, des templates ont été fournis, et sont décrits dans cette section.

Nous expliquons ensuite pourquoi les données ont été demandées sur plusieurs années, et nous rappelons les écueils à éviter.

## 3.1 Description des fichiers template

### 3.1.1 Inventaire Ecodiag

Un tableur template "Inventaire Ecodiag", avec un onglet par année, sur 5 ans, a été fourni à chaque unité, pour renseigner les champs suivants :

- modèle

- fabricant

- type (PC fixe, PC portable, écran, imprimante, station d'accueil, serveurs hors DC, disque dur, etc.)

- quantité

Les informations de ce fichier servent d'entrée à l'outil Ecodiag, après fusion des différents inventaires, comme décrit dans l'annexe A. Pour les datacenters (DC DIO et salle F), une fiche inventaire Ecodiag serveurs a été demandée, en s'assurant qu'aucun doublon n'existait avec des machines des inventaires Ecodiag classiques.

### 3.1.2 Questionnaire Usage

Ce questionnaire permet d'obtenir des informations concernant l'usage du numérique au sens large, en prenant en compte l'ensemble du cycle de vie du numérique. Il s'agit d'informations concernant :

- la consommation énergétique des bâtiments, hors datacenters, utilisée pour les usages numériques

- les politiques d'extinction des équipements informatiques (nuit, week-end, jour si non utilisés)

- l'usage de serveurs de calcul externes
- le trafic / usage des serveurs de calcul internes

- la politique par défaut d'achat et de garantie des équipements

- la politique d'achat d'équipements numériques liés au télétravail (quels types d'achats ont été demandés ?)

- les prestations de développement logiciel

- la politique de gestion des déchets électroniques

### 3.1.3 Fiche datacentre

La fiche datacentre transmise à l'Observatoire est le document consolidé issu des précédents audits réalisés par EcoInfo. Ce document permet de décrire le datacentre et son infrastructure associée (climatisation, électricité, aérolique, ...).

Les informations demandées sont les suivantes :

- plan des salles

- photos des salles, si possible

- fonctionnement de la climatisation

- positionnement de la climatisation

- systèmes de monitoring

- schémas électriques

- analyse des consommations électriques des salles serveur

- positionnement des racks

- présence d'onduleurs, de groupes électrogènes

- positionnement des sondes

- contraintes de fonctionnement liées au service Patrimoine (maîtrise de la climatisation, des machines, etc)

- inventaire des équipements IT et leur positionnement dans les baies, à fournir dans un inventaire séparé

Dans le cadre de cette étude, l'inventaire IT des serveurs des différentes salles DC a été demandé par unité pour estimer les émissions carbone liées au parc actif des DC avec la méthode stock d'Ecodiag.

## 3.2 Méthode flux vs stock

Comme évoqué précédemment, la méthode stock permet de prendre en compte la totalité des équipements actuellement en utilisation dans une entité (ou les achats sur un nombre d'années plus grand que la durée maximale de vie des matériels). Mais cela nécessite d'avoir un inventaire complet des équipements avec leur date d'achat, ainsi qu'une estimation aussi précise que possible des durées de vie des équipements.

Pour utiliser la méthode stock, étant donné que nous n'avions les achats que des 5 dernières années, nous avons extrapolé les achats plausibles des années précédentes à partir des achats que nous connaissions, et utilisé les durées de vie par défaut des équipements dans Ecodiag.

Nous avons donc utilisé les deux méthodes : la méthode stock qui permettra de comparer plus justement les empreintes de fabrication et d'usage, et la méthode flux qui donnera une estimation plus précise des empreintes de fabrication au cours du temps.

## 3.3 Difficultés rencontrées

- difficulté de concilier des fichiers d'inventaire physique (recensements dans les salles et bureaux) et les fichiers de commandes (achats)

Idéalement Ecodiag devrait être renseigné à partir d'un inventaire physique précis, mais un tel inventaire n'est pas toujours disponible, et ne contient en outre pas nécessairement tous les équipements : en raison de leur prix, les ordinateurs portables ne sont pas toujours recensés car seuls
les équipements dépassant une certaine valeur doivent être inventoriés. En l'absence d'inventaire, nous nous sommes basés sur les commandes effectuées. Cependant, les fichiers d'inventaires physiques et les fichiers de commandes peuvent présenter des écarts, du fait d'équipements non enregistrés dans l'inventaire ou bien de retard de leur mise à jour.

### imputation des équipements achetés

Certains équipements achetés, comme des serveurs ou autres matériels, sont parfois envoyés hors du laboratoire après leur acquisition, par exemple pour des projets communs internationaux. Dans ce cas, ces équipements sont imputés au laboratoire pour la phase de fabrication, mais pas pour la phase d'usage.

### complexité du périmètre à prendre en compte

Nous avons choisi de prendre en compte les équipements achetés par l'Observatoire (périmètre classique, utilisé par exemple par l'outil GES1point5 de Labos1point5), ainsi que les équipements hébergés et utilisés par l'Observatoire, même s'ils ont été achetés sur d'autres crédits. Ce dernier point nous semblait permettre d'être plus proche de l'usage réel du numérique par l'Observatoire. Néanmoins, il n'est pas toujours possible de savoir quelles machines sont utilisées par des membres de l'Observatoire, donc il est possible que la consommation en phase d'usage notamment soit légèrement sur-estimée dans les salles serveurs partagées.

### ressources humaines et collecte des données

La mobilisation des référents et du personnel technique de l'Observatoire a été très importante, mais nous n'avons cependant pas pu récupérer les informations concernant l'inventaire pour toutes les unités (8/9). De même, nous n'avons récupéré que 4 fiches Usage.
# 4 Évaluation environnementale

Dans cette section, nous présentons les résultats obtenus.

## 4.1 Empreinte carbone des équipements informatiques

Pour l'empreinte carbone des équipements informatiques, Ecodiag a été utilisé avec les deux approches stock et flux.

### 4.1.1 Ecodiag Embodied GHG (fabrication + transport) / méthode Flux

Dans un premier temps, nous présentons les résultats obtenus avec Ecodiag version flux. Pour rappel, ces résultats ne comprennent que l'empreinte carbone de fabrication (au sens large, avec extraction des matières premières, fabrication et transport) des achats de l'année courante. Avec cette approche, aucune extrapolation n'a donc été effectuée, puisqu'il s'agit de l'année N.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Empreinte carbone de fabrication annuelle (version flux) des équipements informatiques pour l'ensemble de l'Observatoire</figcaption></figure>
La figure 4 présente l'empreinte de l'ensemble des équipements informatiques de l'Observatoire, serveurs des datacenters DIO et salle F compris. Les nombres indiqués en surimpression correspondent à la quantité d'achats de chaque type d'équipements (nombre de PC fixes, serveurs, etc.).

L'empreinte carbone de ces achats est actuellement dominée par celle des serveurs. On observe principalement une baisse du nombre d'achats d'écrans et donc de l'empreinte carbone associée. Pour les autres équipements, on observe des variations importantes d'une année sur l'autre.

Les résultats Embodied GHG par unité (depuis 2019) sont donnés en annexe C.4. Les résultats Embodied GHG pour les DC DIO et salle F depuis 2011 sont donnés en annexe C.4.

### 4.1.2 Ecodiag consommation électrique (usage)

Les résultats "Electricity consumption All hors DC" de la figure 5 ont été produits avec la méthode Stock, version extrapolée.

Pour cette méthode stock, les durées de vie utilisées pour les équipements sont données dans le tableau 1.

<table><caption>TABLE 1 – Durées de vie utilisées pour chaque type d'équipement</caption><thead><tr><td>Type d'équipement</td><td>durée de vie</td></tr></thead><tbody><tr><td>desktop</td><td>6</td></tr><tr><td>videoprojector</td><td>7</td></tr><tr><td>screen</td><td>8</td></tr><tr><td>printer</td><td>8</td></tr><tr><td>laptop</td><td>5</td></tr><tr><td>pad</td><td>4</td></tr><tr><td>server</td><td>7</td></tr><tr><td>harddrive</td><td>5</td></tr><tr><td>keyboard</td><td>6</td></tr><tr><td>wifihub</td><td>10</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Consommation d'électricité annuelle estimée (version stock, avec extrapolation) pour l'ensemble de l'Observatoire sans les serveurs du DC DIO et de la salle F</figcaption></figure>

<table><caption>TABLE 2 – Consommation d'électricité annuelle estimée en MWh (version stock, sans extrapolation) pour le DC DIO et la salle F en 2023</caption><thead><tr><td></td><td>DC DIO</td><td>Salle F</td></tr></thead><tbody><tr><td>2023</td><td>713 MWh</td><td>72 MWh</td></tr></tbody></table>

Les chiffres surimposés donnent le nombre de MWh consommés par catégorie. La figure 5 et table 2 montrent que les serveurs dominent largement en terme de consommation d'électricité.

Les résultats de consommation électrique par unité sont donnés en annexe C.3.

### 4.1.3 Ecodiag Total GHG Fabrication / Usage

Les résultats de la figure 6 ont été produits avec la méthode Stock, version extrapolée.

La figure 6 montre que l'empreinte carbone de la fabrication est largement majoritaire d'où l'importance de travailler sur les achats et la durée de vie des équipements.

Les résultats de la figure 7 ont été produits avec la méthode Stock non extrapolée, c'est-à-dire avec l'inventaire physique des machines en place dans les DC en 2023. Certaines de ces machines ont été achetées en 2011.

Pour les serveurs, les résultats fabrication / usage pour la salle F et le DC DIO, donnés en figure 7 correspondent à ce que l'on observe en France pour les centres nationaux et mésocentres CPU (à quelques machines près, il y a une grande majorité de CPU à l'Observatoire).

Les résultats Embodied GHG + Usage (total) par unité (hors DC) sont donnés en annexe C.1.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>FIGURE 6 – Empreinte carbone fabrication + usage annuelle (version stock, avec extrapolation) pour l'ensemble de l'Observatoire, sans le DC DIO et la salle F</figcaption></figure>

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIGURE 7 – Empreinte carbone fabrication + usage annuelle (version stock, sans extrapolation) pour le DC DIO et la salle F en 2023</figcaption></figure>
### 4.1.4 Validation des consommations des salles serveurs

Afin de vérifier l'ordre de grandeur estimé par Ecodiag concernant les consommations électriques des salles serveurs, nous pouvons exploiter les informations fournies par les référents des unités dans les fichiers datacenters (puissances que l'on extrapole pour les consommations annuelles en multipliant par le nombre d'heures dans une année), ainsi que celles données par le fichier de consommation électrique globale des bâtiments.

<table><caption>TABLE 3 – Puissances moyennes et consommations annuelles estimées des datacenters de l'Observatoire (* = puissance maximale et non moyenne)</caption><thead><tr><th>Site</th><th>Puissance moyenne</th><th>Consommation annuelle</th></tr></thead><tbody><tr><td>Salle A</td><td>25 kW</td><td>220 MWh</td></tr><tr><td>Salle B</td><td>17,5 kW</td><td>153 MWh</td></tr><tr><td>Salle C</td><td>13 kW</td><td>115 MWh</td></tr><tr><td>Salle D</td><td>97,5 kW</td><td>854 MWh</td></tr><tr><td>Salle E</td><td>5 kW*</td><td>44 MWh</td></tr><tr><td>Salle F</td><td>20 kW</td><td>175 MWh</td></tr><tr><td>Sous-total salles B, C et D</td><td></td><td>1122 MWh</td></tr><tr><td>Sous-total DIO (65% salles B, C et D et 25% salle A)</td><td></td><td>785 MWh</td></tr></tbody></table>

Le sous-total DIO dans la salle D a été estimé à environ 65% d'après les usages associés aux baies dans le fichier Annexe \_mesocentre.odt fourni en complément de la fiche DC DIO. Certaines baies sont en effet réservées au Lesia, Gepi, Luth ou vide. D'après l'annexe correspondante à la salle B, certaines machines sont DIO, d'autres sont Lesia. Une partie des machines de l'inventaire DIO se trouve aussi en salle A. La proportion de machines DIO (25%) dans cette salle a été évaluée à partir de l'annexe de la salle A (cf figure 27). Le reste des machines de la salle A sont des machines Lerma, IMCCE et Syrte. La consommation DIO peut ainsi être estimée à partir de 65% de la consommation des salles B, C et D (730 MWh) à laquelle s'ajoute 25% de celle de la salle A (55MWh). Ce total est bien du même ordre de grandeur que la consommation des serveurs DIO estimée par Ecodiag (713 MWh environ, voir annexe C.3). L'ordre de grandeur est aussi respecté pour la salle F, avec environ 75 MWh estimés côté Ecodiag.

Il est aussi instructif de mettre ces estimations en regard des relevés de consommation électrique globale pour l'année 2023, à savoir 2695 MWh pour l'ensemble du bâtiment Obs de Meudon (dont 1122 MWh, 41%, estimés pour les salles serveurs), et 1290 MWh pour les bâtiment Paris A et B (dont 220 MWh, 17%, estimés pour la salle A).

Ces comparaisons semblent plutôt cohérentes entre elles et ne soulèvent pas d'anomalie évidente.

## 4.2 Analyse usage heures de calcul externes

L'estimation et l'analyse concernent les données récupérées dans le cadre de la collecte "Usage". Le fichier Allocation_centres_nationaux_nov2021-oct2024.xls (fourni par Fabrice Roy) indique pour le LUTH, le LERMA et le GEPI, les heures allouées dans les centres de calcul du GENCI, soit Joliot-Curie (JC) au TGCC, Jean Zay (JZ) à l'IDRIS et Adastra au CINES.

Pour cette estimation, nous avons supposé que les heures allouées correspondent aux heures consommées et avons utilisé la méthode et les facteurs mis en oeuvre dans GES1point5. Cette méthode passe par des facteurs moyens et des heures-équivalentes et est détaillée dans l'étude [3] effectuée dans le cadre de Labos 1point5, coécrite par deux auteurs de ce rapport (Gaël Guennebaud et Anne-Laure Ligozat).
<table><caption>TABLE 4 – Bilan des heures de calcul GENCI et estimation des émissions de GES associées sur la période novembre 2021 à octobre 2024.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Partitions CPU</th><th colspan="2">Partitions GPU</th><th>Total</th></tr><tr><th>Nb heures</th><th>GES (tCO2e)</th><th>Nb heures</th><th>GES (tCO2e)</th><th>GES (tCO2e)</th></tr></thead><tbody><tr><th>LUTH</th><td>35 000 000</td><td>45</td><td></td><td></td><td>45</td></tr><tr><th>LERMA</th><td>15 500 500</td><td>19</td><td></td><td></td><td>19</td></tr><tr><th>GEPI</th><td>3 600 500</td><td>5.2</td><td>800 000</td><td>28</td><td>33</td></tr><tr><th>Total</th><td>54 100 000</td><td>69</td><td>800 000</td><td>28</td><td>96</td></tr></tbody></table>

Les résultats sont résumés dans le tableau 4. Si on suppose que les données récoltées sont représentatives d'une période de 2,2 années (prise en compte des recouvrements), cela donne un ordre de grandeur de **44 tCO2e/an**. Ces chiffres annualisés peuvent être mis en perspective en les comparant à la moyenne des bilans annuels (3 dernières années) des équipements informatiques propres à ces trois sites (cf. annexe C.1). Comme le montre le tableau 5, on peut constater que les émissions de GES liées aux calculs externes sont donc loin d'être négligeables.

<table><caption>TABLE 5 – Comparaison des émissions moyenne de GES annualisées (tCOe2/an) entre les heures de calculs externes et l'ensemble des équipements informatiques propres (serveurs + postes informatique).</caption><thead><tr><th>Site</th><th>LUTH</th><th>LERMA</th><th>GEPI</th></tr></thead><tbody><tr><td>Heures de calculs externes</td><td>20</td><td>8.6</td><td>15</td></tr><tr><td>Équipements informatiques propres</td><td>15</td><td>10</td><td>3.5</td></tr></tbody></table>

Idéalement, il aurait fallu prendre en compte les heures effectuées et non allouées. Cette information n'étant accessible qu'aux directeurs et directrices d'unités (et directeurs et directrices adjoints) via l'interface edari, l'étude présentée ne prend en compte que les heures allouées. On peut raisonnablement espérer que la différence entre les heures allouées et effectuées soit inférieure à 10%. En effet, il arrive parfois de consommer moins que les heures alloués, mais aussi parfois plus, comme le montre l'exemple ci-dessous :

Votre projet GENCI A0160XXXXX sur le calculateur irene_rome a atteint plus de 80% de vos heures attribuées.

Heures attribuées : 2200000

Heures consommees : 1770899.70

Nous vous rappelons qu'au moment ou votre projet aura atteint 100% des heures attribuées, vous disposerez automatiquement de 25% d heures supplementaires (non garanties, qui ne pourront etre utilisees que si la machine est sous-utilisee).
Arrive a 125% de vos heures attribuées, votre projet sera automatiquement clos. Vous ne pourrez alors plus soumettre de jobs.

========================================================

⚠️ Ne jamais oublier que toutes ces quantifications obéissent à des règles **comptables** et non à une vérité terrain/physique inaccessible.

## 4.3 Analyse des salles serveurs / DC

La méthodologie décrite plus haut a été adaptée dans le cas de l'Observatoire, qui présente plusieurs caractéristiques :

- un grand nombre de salles

- des usages variés

- une gouvernance répartie entre équipes
De ce fait, il a été nécessaire d'enrichir la démarche par une phase de choix des cibles à étudier, une fois les données collectées en l'état. Ce choix a été effectué en concertation avec l'Observatoire, de manière à privilégier les sites en Île-de-France, visitables sur 2 jours consécutifs.
Les jours retenus pour ces visites ont été les 2 et 3 octobre 2024.

5 sites ont été retenus à Meudon et Paris : les salles A, B, C, D et G. Nous décrivons ci-dessous les observations effectuées sur chaque site.

### 4.3.1 Salle C

<table><caption>TABLE 6 – Caractéristiques de la salle C</caption><thead><tr><td>Utilisation principale</td><td>Best-effort (vieux serveurs) et Stockage Ceph</td></tr></thead><tbody><tr><td>Puissance élec.</td><td>13 kW util.</td></tr><tr><td>Nombre de baies</td><td>4</td></tr><tr><td>Climatisation</td><td>100% freecooling</td></tr><tr><td>Onduleur</td><td>Bottom of rack, total environ 15 kVA</td></tr><tr><td>Groupe électrogène</td><td>Mutualisé 50 kVA</td></tr><tr><td>Sécurité incendie</td><td>Aucune</td></tr></tbody></table>

La salle C est destinée à l'hébergement de machines anciennes en fin de vie ainsi que d'un cluster de stockage Ceph. Il s'agit d'une salle située en sous-sol et qui est inondable : une sonde permet de déclencher une alerte en cas d'inondation. Cette salle était initialement exploitée par un calculateur et son système de climatisation qui ont été évacués.

La salle est composée de 2 zones séparées par une porte coupe-feu qui ne va pas jusqu'au plafond (environ 40cm de vide au dessus de la porte).

Quatre baies (2 dans chaque zone) sont confinées à l'arrière par un système de portes APC équipées de ventilateurs évacuant l'air chaud des racks (ARU) *via* des gaines de ventilation connectées sur des soupiraux au niveau du sol, à l'extérieur du bâtiment.

L'arrivée d'air frais se fait par une ancienne gaine de ventilation venant de l'extérieur *via* un couloir et débouchant à l'intérieur de la salle, au-dessus de la porte.

La bouche d'air étant assez petite, la salle est en dépression et l'air arrive également par toutes les ouvertures disponibles, en particulier par une rigole d'écoulement d'eau équipée de grilles, reliant la salle et le couloir.

La salle est relativement poussiéreuse car l'air aspiré par les gaines et orifices divers n'est pas filtré.

La porte d'accès en bois est ancienne et peu sécurisée.

Il n'y a pas de système de détection incendie ni de système d'arrêt d'urgence des machines.

L'interrupteur d'éclairage est manuel.

On observe également qu'il manque quelques obturateurs dans les baies, mais le système d'évacuation direct par les ARU diminue très probablement l'impact de ces jours.

Il est envisagé d'effectuer une ouverture dans le mur du fond (à droite), afin d'améliorer l'arrivée d'air depuis la zone cloisonnée de l'ancien climatiseur. Cela permettrait l'installation d'une baie supplémentaire. Les soupiraux sont suffisamment larges pour accueillir de nouvelles connexions de gaines de ventilation, moyennant une réorganisation.

On peut voir qu'il n'y a pas de régulation des flux d'air, hormis par un réglage de puissance des ventilateurs des ARU.
La salle C est refroidie par ce que l'on peut qualifier de "FreeCooling direct à air", avec une arrivée d'air bénéficiant d'une sorte de "puits canadien opportuniste" bénéficiant de l'apport d'air frais des sous-sols du bâtiment. La salle bénéficie probablement aussi d'une grande inertie thermique grâce aux murs en sous-sol. Le dispositif d'ensemble limite la montée de la température en été et sa baisse en hiver.

### 4.3.2 Salle B

<table><caption>TABLE 7 – Caractéristiques de la salle B</caption><thead><tr><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>Utilisation principale</td><td>Services</td></tr><tr><td>Puissance élec.</td><td>49 kVA disp. / 17.5 kVA util.</td></tr><tr><td>Nombre de baies</td><td>13</td></tr><tr><td>Climatisation</td><td>Groupes froid + secours free cooling</td></tr><tr><td>Onduleur(s)</td><td>Bottom of rack, total environ 64 kVA</td></tr><tr><td>Groupe électrogène</td><td>Mutualisé 50 kVA</td></tr><tr><td>Sécurité incendie</td><td>Gaz, mais inactive</td></tr></tbody></table>

La salle B est historiquement une salle machine et a été rénovée. Elle dispose d'un cloisonnement d'allée chaude avec des rideaux de boucher non jointifs, laissés très "lâches" volontairement, pour permettre la dispersion du gaz en cas d'incendie. Il est à noter que le système d'extinction au gaz n'est pas actif actuellement.

La charge au sol est inconnue mais les dalles de faux plancher sont très peu surélevées et reposent sur une dalle béton "à l'ancienne".

Les 13 baies sont alignées en une seule allée.

La salle est équipée de 2 climatiseurs ayant un fonctionnement alterné en haute disponibilité, avec rotation régulière. Ils soufflent l'air froid directement dans la salle. Les relevés d'entretien signalent le rechargement de fluide frigorigène (pour l'instant aucun rechargement n'a été fait).

Les climatiseurs reprennent l'air chaud de la face arrière au fond de la salle au dessus des racks, via une gaine allant au delà du rideau de boucher, bénéficiant de la séparation en couloirs thermiques.

La température est régulée **sur la reprise** (28 degrés).

Une sonde de température de la zone froide est connectée à l'automate. Elle n'est pas utilisée directement pour la régulation, mais plus probablement seulement pour déclencher un refroidissement au-dessus d'un certain seuil. Cette sonde, installée à hauteur d'homme à côté du tableau électrique, indique en moyenne environ 22 degrés.

Une autre sonde de contrôle est disposée au plafond de la salle, et indique en moyenne 28 degrés.

La consommation des climatiseurs est inconnue. Elle pourrait être mesurée et enregistrée à condition de disposer d'une centrale ou d'un accès à l'automate : cela permettrait d'estimer le PUE de la salle.

Enfin, un extracteur d'air est intercalé dans la gaine de récupération d'air chaud des climatiseurs, avec une extension vers l'extérieur du bâtiment.

L'extracteur se met en route en cas de coupure électrique des climatiseurs, après un délai. Il fonctionne en on/off, sans aucune régulation. Il s'agit donc dispositif de secours permettant de fonctionner en free cooling direct lorsque les deux climatiseurs.

L'arrivée d'air se fait depuis l'extérieur via une gaine située au fond de la salle, munie d'un filtre G4.

Le dispositif n'est pas prévu pour fonctionner en free cooling de manière permanente, car il n'y a pas de registre de reprise de l'air chaud ni de sondes ou variateur qui permettraient une régulation de la température pour ce mode de fonctionnement.

De plus, la filtration G4 n'est pas jugée suffisante pour permettre ce fonctionnement en continu.
L'extracteur est néanmoins déclenché régulièrement manuellement, pour régénérer l'air de la salle, en particulier lorsque celui-ci devient trop sec, car l'hygrométrie est contrôlée mais n'est pas régulée automatiquement.

La salle B est refroidie classiquement par des climatiseurs et modérément cloisonnée en allée chaude. Elle dispose cependant d'un système original d'extraction d'air chaud venant en secours des climatiseurs en cas de dysfonctionnement ou de maintenance, et permettant de maintenir manuellement une hygrométrie correcte.

### 4.3.3 Salle D

<table><caption>TABLE 8 – Caractéristiques de la salle D</caption><tr><td>Utilisation principale</td><td>Mésocentre de calcul</td></tr><tr><td>Puissance élec.</td><td>97,5 kVA util. (disp. inconnue)</td></tr><tr><td>Nombre de baies</td><td>16</td></tr><tr><td>Climatisation</td><td>Freecooling + adiabatique</td></tr><tr><td>Onduleur(s)</td><td>Occasionels (<=3kVA dans certaines baies)</td></tr><tr><td>Groupe électrogène</td><td>Néant</td></tr><tr><td>Sécurité incendie</td><td>Gaz (non fiable)</td></tr></table>

La fiche DC D et l'annexe correspondante (85 pages) ont été fournies à l'équipe d'audit DC d'EcoInfo.

Cette salle est un petit bâtiment de type container installé à côté du bâtiment B15, dans une zone de verdure et à proximité d'arbres. Le bâtiment a été conçu par SGI en 2012 pour héberger des machines de calcul (Ice Cube Air de SGI) et il est utilisé principalement pour les machines de calcul de l'Observatoire (grappe tycho, machine de post-traitement Johannes, machines mesoPSL), ainsi que pour de l'hébergement sec.

Environ 15% de l'utilisation des machines de ce bâtiment ne rentrent donc pas dans le bilan environnemental de l'Observatoire.

Un TGBT a été installé à l'extérieur pour alimenter directement la salle ; la connexion électrique historique se faisait via la salle C.

Le système de refroidissement, très innovant pour l'époque, repose sur une circulation d'air aspiré par des ventilateurs du côté droit du container puis évacué du côté gauche, après avoir traversé une unique rangée de rack.

L'arrivée d'air comporte deux niveaux de filtration : un serpentin frigorifique inutilisé, et un médium adiabatique sur lequel peut être pulvérisée de l'eau par forte chaleur. La consommation d'eau de la salle est très faible (environ 66m3 sur les 2 dernières années).

Ce datacenter a fait l'objet d'une présentation aux JRES de 2013 intitulée "Hébergement haute densité dans un conteneur à free cooling à air direct". Le PUE de la solution a été évalué en moyenne à 1,02.

Des pièges à son de type "baffles" ont été rajoutés par la suite, afin de limiter la propagation du bruit des machines de calcul vers les bureaux.

Le dispositif n'est plus sous contrat de maintenance, mais l'entretien est simple et se résume actuellement au remplacement des filtres une fois par an.

La seule inquiétude réside actuellement dans le PC de contrôle, sous Windows Embedded, qui n'est ni redondé et ni mis à jour. Des démarches sont entreprises auprès du constructeur, "Saiver", pour obtenir une solution.

La sonde d'une des voies électriques semble défectueuse : elle n'indique qu'environ 10% de la puissance réellement consommée. Néanmoins, la sonde mesurant la consommation "totale" semble
indiquer des valeurs correctes.

Le système de sécurité incendie s'est déjà déclenché une fois de manière intempestive, ce qui a permis de constater que son fonctionnement serait probablement inefficace car il ne semble avoir eu aucun effet lors de son déclenchement.

Hormis les quelques détails signalés ci-dessus, le système de la salle D dans son ensemble est prévu pour durer au moins 15 ans. Il serait donc en fin de vie en 2027, mais reste néanmoins en très bon état. En prolongeant l'entretien, il pourrait certainement durer plus longtemps.

Le système de refroidissement de la salle D est remarquable par sa grande efficacité. Un entretien minimum et quelques réparations ou évolutions mineures pourraient lui permettre de fonctionner encore de nombreuses années, à condition d'y installer des serveurs acceptant d'être refroidis avec de l'air direct. L'environnement végétalisé à proximité lui permet d'être ombragé, ce qui est également positif pour son efficacité en été. Il faut néanmoins accorder de l'attention à la propreté des filtres d'admission d'air (pollens, feuilles...).

### 4.3.4 Autres salles E et H

Deux petites salles annexes et historiques sont encore en fonctionnement sur le site de Meudon :

- La salle H contient des machines non rackables et quelques serveurs NAS disposés sur des étagères. Il y a en réalité très peu de matériel encore sous-tension et en fonctionnement. Aucun cloisonnement n'a été établie et une climatisation classique split est en marche, mais la fenêtre sur le mur opposé est maintenue ouverte.

- La salle E contient également très peu de machines encore en fonctionnement, rackées dans 2 baies dont l'une est presque vide, ou installées sur des étagères, sans aucun cloisonnement. Un vieux système de climatisation ventile très fort de l'air à une température qui semble proche de la température ambiante.

Ces deux salles sont en fin de vie et notre préconisation se résume à proposer un arrêt des machines et des climatisations à court terme.

### 4.3.5 Salle A

<table><caption>TABLE 9 – Caractéristiques de la salle A</caption><tr><td>Utilisation principale</td><td>Serveurs physiques - différents services</td></tr><tr><td>Puissance élec.</td><td>40 kVA disp. / 20 kVA util.</td></tr><tr><td>Nombre de baies</td><td>8</td></tr><tr><td>Climatisation</td><td>Eau glacée / Inrow APC</td></tr><tr><td>Onduleur(s)</td><td>40kVA</td></tr><tr><td>Groupe électrogène</td><td>Prévu</td></tr><tr><td>Sécurité incendie</td><td>Détecteurs de fumée uniquement</td></tr></table>

La salle A est une salle classique, équipée de 8 baies APC en une seule rangée, avec une diffusion d'air froid en face avant par intercalaires (système inrow d'APC).

La consigne de température d'air frais est à 25 degrés, bien que les afficheurs indiquent une température de 22 degrés au moment de la visite.

La zone chaude, est cloisonnée par des vitres en haut des racks avec une bonne étanchéité. La porte d'accès à la zone chaude est constituée d'un rideau de boucher à lamelles non jointives ne touchant pas le sol (efficacité moyenne).

Quelques baies ont une densité de remplissage assez faible en raison d'une charge au sol acceptable limitée à 400kg/m2.
La température ressentie en zone chaude semble assez basse et grandement refroidie par des switches qui soufflent assez fort de l'air froid (probablement à cause de la vitesse excessive des ventilateurs, créant un déséquilibre).

Un onduleur de 40kVA est présent dans la salle en zone froide. Un groupe électrogène a par ailleurs été commandé pour augmenter le taux de disponibilité de la salle.

L'eau glacée à 13°C est produite par 2 groupes froid de 25kW installés en intérieur, dans une petite salle voisine équipée de grandes ouvertures sur l'extérieur du bâtiment. L'un des groupes froid est ancien (2012) et l'autre est plus récent (2023).

Il y a un vase d'expansion de 160L qu'il est question de remplacer par un autre, de plus grande capacité, pour réduire les cycles de mise en marche des groupes et augmenter leur durée de vie.

Il n'y a pas d'informations disponibles sur les sondes des groupes froid, hormis la consommation globale des systèmes de production de froid dans le boîtier électrique. Aucun historique ne semble avoir été enregistré.

Depuis 2023, les salles contenant les Groupes froid et les machines sont équipées de capteurs de fumée mais aucun système d'extinction incendie n'est prévu.

En ce qui concerne l'exploitation de la salle, il nous est indiqué que la plupart des services qui y sont hébergés pourraient être installés sur des machines virtuelles (cloud).

La salle A est assez standard, avec un cloisonnement en allée chaude pouvant être légèrement amélioré en allongeant les lamelles du rideau d'accès jusqu'au sol. Elle est correctement entretenue mais son efficacité est difficile à évaluer en raison du manque de sondes et d'enregistrement des mesures. L'instrumentation de cette salle permettrait d'en connaître plus, à coût relativement faible

### 4.3.6 Salle G

<table><caption>TABLE 10 – Caractéristiques de la salle G</caption><tr><td>Utilisation principale</td><td>Serveurs en haute-dispo avec la salle A</td></tr><tr><td>Puissance élec.</td><td>?</td></tr><tr><td>Nombre de baies</td><td>1</td></tr><tr><td>Climatisation</td><td>Clim split</td></tr><tr><td>Onduleur(s)</td><td>divers mini-onduleurs</td></tr><tr><td>Groupe électrogène</td><td>Avec</td></tr><tr><td>Sécurité incendie</td><td>Sans</td></tr></table>

La salle G est une salle annexe qui héberge quelques serveurs en cluster avec d'autres machines de la salle A afin d'offrir de la haute disponibilité.

La salle est reliée à un groupe électrogène et les machines sont protégées par des petits onduleurs disposés aux pieds du rack.

### 4.3.7 Salle du temps (Paris)

La salle du temps comporte de nombreux équipements électroniques et informatiques spécifiques à l'activité d'exploitation du temps légal français.

La salle est située en ZRR et se trouve donc hors du périmètre étudié dans ce rapport.

### 4.3.8 Salle F

La salle F est située à Nançay (à environ 200km au sud de Paris) et héberge quelques serveurs de machines virtuelles installés dans une baie classique avec filler.
<table><caption>TABLE 11 – Caractéristiques de la salle F</caption><tr><td>Utilisation principale</td><td>Serveurs en haute-dispo (0.01% d'interruption)</td></tr><tr><td>Puissance élec.</td><td>40kVA / 50% de charge par phase</td></tr><tr><td>Nombre de baies</td><td>1</td></tr><tr><td>Climatisation</td><td>Airwell X3250AR + FreeCooling</td></tr><tr><td>Onduleur(s)</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Groupe électrogène</td><td>Sans</td></tr><tr><td>Sécurité incendie</td><td>Refait récemment</td></tr></table>

La salle est reliée à un système de climatisation Airwell X3250AR d'une puissance frigorifique de 29 kW et datant de 2015. Elle est divisée en allées chaude et froide, les espaces étant bien séparés (21°C coté froid, 31°C coté chaud).

Les données disponibles remontent sur 2 ans et concernent la consommation des 3 phases, ainsi que les données des capteurs de température et d'humidité sur les zones froides et chaudes.

Le système de freecooling décrit dans la figure 26 est particulièrement performant avec une régulation en fonction des saisons (mode été, hiver et mi-saison).

Pour des raisons pratiques, la salle F n'a pas été auditée physiquement mais seulement en s'appuyant sur les éléments fournis par l'Observatoire.

Une visite pourrait être envisagée à l'occasion d'un déplacement à proximité.

## 4.4 Analyse sondage IA générative

Les résultats du sondage sont accessibles dans l'annexe E.

41 réponses complètes ont été obtenues. 51% des personnes interrogées ont déclaré utiliser des outils d'IA générative.

Un classement des besoins associés à cet usage avait été proposé.

Arrive en première place l'utilisation pour générer un texte court, suivi de l'utilisation pour générer du code, puis par la génération d'un texte long. La génération d'images n'est jamais donnée en premier et la génération de vidéos n'apparaît qu'en 5ème place, avec seulement 2 réponses sur 41 l'incluant.

Parmi les autres besoins, on retrouve celui correspondant à un moteur de recherche, qui n'avait pas été proposé dans le questionnaire mais qu'il faudra ajouter pour une réutilisation future. Cet usage concerne notamment la veille technologique, la recherche d'articles scientifiques, les traductions, le reformatage de fichiers ou la correction de textes.

L'usage de l'IA générative semble relativement modéré, c'est-à-dire inférieur à 50 requêtes par semaine en grande majorité. Les répondants et répondantes indiquent que l'outil leur donne le sentiment d'être plus efficace, avec un gain de temps moyen hebdomadaire estimé à 3h. Globalement les répondants et répondantes trouvent que l'utilisation d'un tel outil améliore la qualité de leur production.

Les commentaires mentionnent de nombreuses fois des questionnements sur l'impact écologique de ces outils. Il est également très fréquemment question des problèmes de fiabilité.

Enfin, la question des problèmes éthiques posés par ces outils est évoquée à plusieurs reprises.

## 4.5 Analyse questionnaires usages

Nous avons également analysé les réponses aux questionnaires Usage afin de mieux comprendre l'usage fait des équipements numériques, ainsi notamment que les politiques d'achat et de fin de vie de ces équipements.
### 4.5.1 Stockage

Les informations concernant le stockage des données proviennent du document Schéma stratégique du numérique de l'Observatoire de Paris. Les tableaux concernant le stockage des données labellisées (SNO) et non labellisées ont été recopiés dans l'annexe G. Comme indiqué dans la méthodologie décrite section 2.3.1, nous avons appliqué un facteur de conversion moyen de 20gCO2e / an / Go.

<table><caption>TABLE 12 – Volume stockage 2021 et projections</caption><thead><tr><td></td><td>Volume 2021 (To)</td><td>Projections (To/an)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Données labellisées</td><td>1550</td><td>+2000</td></tr><tr><td>Données non labellisées</td><td>830</td><td>+300</td></tr><tr><td>Total SNO et non SNO</td><td>2380</td><td>+2300</td></tr></tbody></table>

<table><caption>TABLE 13 – Émissions CO2e stockage 2021 et projections</caption><thead><tr><td></td><td>Émissions volume 2021 (tCO2e)</td><td>Émissions projection (tCO2e/an)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Données labellisées</td><td>31,7</td><td>+40,9</td></tr><tr><td>Données non labellisées</td><td>17</td><td>+6,1</td></tr><tr><td>Total SNO et non SNO</td><td>48,7</td><td>+47</td></tr></tbody></table>

Le chiffre total de 48,7 tCO2e 2021, est à comparer avec l'estimation globale Ecodiag de 280 tCO2 en 2021 pour le total Fabrication + Usage.

### 4.5.2 DEEE

Concernant les déchets d'équipements numériques, sur les sites de Meudon et Paris, une politique de gestion des DEEE avait été initiée en 2006 par la DIO, puis relayée par la direction immobilière.

Actuellement, des bennes DEEE sont mises à disposition par la direction immobilière et relevées par PAPREC.

Sur le site de Nançay, il est fait appel à un prestataire (non précisé) ou à la déchetterie du secteur.

La durée de vie des équipements est généralement liée à la durée de garantie de ces derniers.

### 4.5.3 Politique des achats

Les données fournies par les unités en réponses au questions "Usage" sont reprises ci-dessous.

Pour plusieurs unités (GEPI, IMCCE, LERMA, UFE et SYRTE) nous n'avons pas eu d'informations spécifiques.

Le LESIA et le LUTH achètent principalement *via* le marché Matinfo, avec les extensions de garantie maximales (7 ou 8 ans selon le lot).

La DIO a acheté les postes utilisateurs avec une garantie de 5 ans, mais ont choisi une garantie de 7 ans pour les serveurs. Il en est de même pour les serveurs de la salle F.

Le LUTH indique acheter du petit matériel et des consommables auprès de fournisseurs connus.

La DIO a mis en place le fonctionnement suivant :

- une personne nouvellement arrivée se voit affecter un poste de travail du stock sous garantie, mais pas forcément neuf, un nouvel écran, etc.

- lorsqu'une personne quitte l'unité, son matériel doit être restitué pour réaffectation.

- les PC portables hors garantie rejoignent un pool de prêt (mais avec le télétravail, de plus en plus de personnes ont un portable).

- les écrans sont utilisés jusqu'à la panne.
— les serveurs d'infrastructures critiques sortent de production après 7 ans, mais certains serveurs de calcul restent en production hors garantie jusqu'à 10 ans.

**Achats liés au télétravail** Pour le télétravail, les différentes unités indiquent équiper les agents souhaitant télétravailler d'un ordinateur portable, si la personne n'en était pas déjà équipée (en remplacement du poste de travail fixe si existant), ainsi que d'un écran, d'un dock et d'une souris si nécessaire (pour chaque site de travail), ainsi que de disques durs externes pour la sauvegarde dans le cas du LESIA.

**Estimation des durées de vie des équipements** La table 14 présente une estimation, en années, de la période de renouvellement des postes informatiques (laptops et desktops) à partir des quantités achetées (sur une période de 4 ou 5 ans selon les unités) et du nombre moyen d'agents. Cette période de renouvellement en années peut être vue comme une durée de vie *effective*. La formule utilisée est :

$$ DuréeDeVie = \frac{NbAgents \times Période}{NbLaptops + NbDesktops} $$

Ce calcul permet avant tout de vérifier la cohérence entre les nombres d'achats de laptops et desktops (utilisés dans Ecodiag) et le nombre d'agents par unité. Les valeurs obtenues pour l'UFE, le GEPI, et dans une moindre mesure l'ORN semblent en-dehors des normes actuelles, ce qui suggère de réaliser une étude plus approfondie pour confirmer ou infirmer ces chiffres et observations.

Notons que la DIO achète aussi des laptops pour la bibliothèque, la direction immobilière, la direction de la communication, les services financiers et la présidence (toute l'UAR).

<table><caption>TABLE 14 – Estimation du taux de renouvellement des ordinateurs portables (laptops) et fixes (desktops) suivant les unités</caption><thead><tr><th>Unité</th><th>nb agents</th><th>période (ans)</th><th>nb laptops + desktops</th><th>renouvellement par agent</th></tr></thead><tbody><tr><td>DIO</td><td>133</td><td>5</td><td>99 + 24</td><td>5,4 années</td></tr><tr><td>LESIA</td><td>297</td><td>5</td><td>220 + 30</td><td>5,9 années</td></tr><tr><td>ORN</td><td>45</td><td>4</td><td>19 + 8</td><td>6,6 années</td></tr><tr><td>LUTH</td><td>54</td><td>4</td><td>38 + 18</td><td>3,8 années</td></tr><tr><td>GEPI</td><td>79</td><td>5</td><td>14 + 15</td><td>13,6 années</td></tr><tr><td>IMCCE</td><td>64</td><td>5</td><td>47 + 64</td><td>2,8 années</td></tr><tr><td>LERMA</td><td>63</td><td>5</td><td>70 + 0</td><td>3,6 années</td></tr><tr><td>UFE</td><td>9</td><td>4</td><td>13 + 0</td><td>2,7 années</td></tr></tbody></table>

Toutes les données concernant le nombre d'agents correspondent aux chiffres fournis par l'Observatoire pour 2023, hormis le nombre d'agents ORN, qui doit être confirmé. En ce qui concerne le GEPI, la moyenne étant réalisée sur 5 ans, si le nombre d'agents est stable, on peut supposer qu'il y a un problème dans l'inventaire des données. Un taux de renouvellement de 13,6 années par agents ne semble pas réaliste.

## 4.6 Bilan carbone du numérique

Le tableau 15 présente la comparaison entre l'estimation des émissions carbone des équipements informatiques (fabrication et transport + usage) effectuée avec la méthode stock Ecodiag (avec extrapolation temporelle pour les unités hors DC et sans extrapolation pour le DC DIO et la salle F), et les émissions globales estimées dans les bilans GES de l'Observatoire de Paris en 2019 et 2022, disponibles dans [2].
<table><thead><tr><th></th><th></th><th>Total Obs hors DC DIO et salle F</th><th>DC DIO</th><th>Salle F</th><th>Total Obs</th><th>BGES</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">2019</td><td>Fab.</td><td>115</td><td>58</td><td>5</td><td>178</td><td>-</td></tr><tr><td>Usage</td><td>19</td><td>24</td><td>1</td><td>44</td><td>-</td></tr><tr><td>Total</td><td>134</td><td>82</td><td>6</td><td>222</td><td>5 966</td></tr><tr><td rowspan="3">2022</td><td>Fab.</td><td>112</td><td>66</td><td>8</td><td>186</td><td>-</td></tr><tr><td>Usage</td><td>16</td><td>36</td><td>3</td><td>55</td><td>-</td></tr><tr><td>Total</td><td>128</td><td>102</td><td>11</td><td>241</td><td>4 134</td></tr><tr><td rowspan="3">2023</td><td>Fab.</td><td>105</td><td>61</td><td>9</td><td>175</td><td>-</td></tr><tr><td>Usage</td><td>16</td><td>37</td><td>3</td><td>56</td><td>-</td></tr><tr><td>Total</td><td>121</td><td>98</td><td>12</td><td>231</td><td>-</td></tr></tbody></table>

TABLE 15 – Bilan carbone en tCO₂e du numérique à l'Observatoire de Paris (2019, 2022 et 2023) - méthode stock. Les émissions sont décomposées en fabrication + usage.

Les chiffres de la première colonne du tableau 15 ont été calculés à partir des résultats de la figure 6 pour l'année 2019. Les chiffres des colonnes DC DIO et Salle F proviennent des données des figures de l'annexe C.2 pour les années 2019 et 2022. Pour l'année 2023, les chiffres DC DIO et salle F proviennent de la figure 7.

La colonne Total Obs Fabrication correspond à la somme des trois premières colonnes. A noter que l'inventaire de l'équipement informatique de l'unité Syrte n'a pas été fourni par l'Observatoire (à cause d'un manque de ressource humaine).

Le total fabrication + usage des DC (110 tCO₂e) est à comparer au total de (44 tCO₂e) des émissions estimées pour les heures de calcul externes pour les données LUTH, LERMA et GEPI, pour un an, selon la méthode décrite en section 4.2.

Il semblerait que l'absence de données concernant les heures de calcul externes pour les autres unités corresponde vraiment au fait que le personnel de ces unités n'utilise pas les centres du Genci. La récupération des données sur la plate-forme edari pourrait permettre de confirmer cette information.

**Estimation de l'empreinte par agent** On peut donc faire une estimation de l'empreinte carbone liée au numérique pour l'année 2023, par agent, en prenant la somme des émissions liées à la fabrication et usage des équipement internes avec le total lié aux heures de calcul externe, divisé par le nombre de personnel de l'Observatoire en 2023 (sans le Syrte, approximation à 700 personnes).

$$ \begin{aligned} \text{Empreinte par agent} &= \frac{\text{EquipementsInternes (231)} + \text{HeuresCalculExternes (44)}}{\text{NbAgents (700)}} \\ &= 0.39 \text{ tCO}_2\text{e} \end{aligned} $$

Ce chiffre est à comparer à l'empreinte carbone d'un français estimée par l'ADEME en 2023 [15]. Les experts estiment qu'il faudrait limiter ce chiffre à 2 tonnes de CO₂e (ordre de grandeur là encore) par an pour réussir à atteindre la neutralité carbone et à limiter le réchauffement de la planète à +1,5° en 2050.

**Estimation de l'empreinte liée à la consommation électrique** Le tableau 16 présente la comparaison entre l'estimation des émissions carbone liées à la consommation électrique des équipements informatiques. En 2019, cette consommation correspondrait à environ 17% des émissions liées au poste consommation électrique globale du BGES de l'Observatoire. En 2022, elle atteignait 29%. La proportion a augmenté légèrement en valeur absolue, mais surtout en valeur relative, le bilan global de l'Observatoire pour ce poste ayant beaucoup diminué entre 2019 et 2022.
<table><caption>TABLE 16 – Consommation d'électricité en tCO2eq (2019, 2022 et 2023)</caption><thead><tr><th></th><th>All Obs Hors DC</th><th>DC DIO + salle F</th><th>All élec numérique</th><th>All élec BGES ADEME</th></tr></thead><tbody><tr><td>2019</td><td>19</td><td>25</td><td>44</td><td>253</td></tr><tr><td>2022</td><td>16</td><td>39</td><td>55</td><td>189</td></tr><tr><td>2023</td><td>16</td><td>40</td><td>56</td><td>NA</td></tr></tbody></table>

Ces données sont bien sûr à interpréter avec les précautions habituelles.

La comparaison avec le bilan global du BGES ADEME est d'autant plus approximative que nous n'avons pas le détail de la méthodologie de l'estimation.

# 5 Préconisations

## 5.1 Préconisations pour l'amélioration de l'efficacité énergétique des salles serveurs / DC

L'inventaire des salles serveurs résumé plus haut, dans la section 4.3, montre que l'Observatoire de Paris a déjà de très bonnes pratiques en matière de gestion de l'énergie. La gestion est remarquable tant par l'optimisation des salles en elle-même que par l'efficacité des systèmes de refroidissements mis en place.

Quelques améliorations restent cependant possibles, et quelques pistes déjà envisagées par la DIO sont à poursuivre. En voici une liste non exhaustive.

Pour la salle C :

- l'idée d'ajouter une arrivée d'air dans la seconde partie de la salle C est à poursuivre car elle permettra d'ajouter une baie supplémentaire dans cette salle déjà très efficace car totalement en freecooling. Il faudra néanmoins vérifier que la bouche d'arrivée principale est assez grande pour le débit d'air demandé car elle semble actuellement légèrement sous-dimensionnée. Bien sûr, cela n'est à faire que si le besoin d'ajouter une baie est justifié, et seulement si les contraintes actuelles de la salle sont satisfaisantes pour les équipements à y installer : pas de sécurité incendie, inondabilité, porte d'accès peu sécurisée...

- sécuriser l'accès de la salle annexe en remplaçant la porte d'entrée vétuste.

Pour la salle B :

- envisager une évolution du système d'extraction d'air chaud de secours vers un véritable fonctionnement en free cooling, plus permanent au moins pendant la période hivernale.

- mettre en service le système d'extinction incendie

- s'assurer de la cohérence de fonctionnement des deux sondes de température

- s'assurer d'ombrager au maximum la zone de la prise d'air extérieur permettant le free cooling, afin que ce dernier puisse être utilisé le plus possible hors période hivernale, adjoindre un système de filtration adapté sur les prises d'air extérieures

- monitorer la salle afin de pouvoir calculer le PUE (manque la consommation de la climatisation externe)

Pour la salle D :

- monitorer la salle afin de pouvoir recalculer le PUE (calcul date de 2013). Un des compteurs est à réparer.

Pour la salle A :

- monitorer la salle afin de pouvoir calculer le PUE (info non enregistrée).

Pour les salles H et E :
— ces deux salles sont en fin de vie et notre préconisation se résume à proposer un arrêt des machines et des climatisations à court terme.

Pour toutes les salles :

— calculer régulièrement le PUE pour l'ensemble des salles

— évaluer le taux d'utilisation des serveurs et discuter, si cela est pertinent, de solutions d'extinction automatique de serveurs en période d'inactivité. D'après le questionnaire Usage DIO, c'est déjà le cas pour les machines DIO gérées avec slurm. Il est préconisé d'étendre cette politique d'extinction à l'ensemble des serveurs, pour les différentes salles.

— identifier les serveurs pouvant être définitivement éteints et non remplacés

— identifier les données froides pouvant être stockées sur des serveurs pouvant être allumés exclusivement à la demande

— fermer les salles les moins utilisées.

## 5.2 Préconisations pour la gestion des moyens de calcul

Le document "ObsParis-Usages-DIO" montre des taux d'utilisation des machines de calcul assez faibles et une fragmentation des usages.

Il semblerait que chaque laboratoire ou équipe dispose d'une file d'attente exclusive garantissant une certaine disponibilité des ressources.

Bien que cette pratique soit confortable pour les utilisateurs et utilisatrices, elle implique aussi une sous-utilisation des machines qui sont souvent en attente. Les impacts sont limités par la mise hors tension automatique des nœuds de calcul non-utilisés, qui est une bonne pratique déjà en place à l'observatoire (pour DIO), mais cela n'influe que sur la consommation électrique du calculateur, et non sur la partie "achats" (impacts liés à la fabrication).

Il est fortement recommandé de banaliser les nœuds de calcul et de mettre en place une politique de "fairsharing" pour augmenter le taux d'utilisation des serveurs tout en gardant un partage équitable des ressources sur une année. Ce type de configuration peut être réglé finement pour donner un avantage à certaines équipes proportionnellement à leur contribution financière à l'achat des infrastructures de calcul, par exemple.

En outre, il a été évoqué au cours de l'audit des data centres le fait que certaines ressources de calcul ne sont pas mutualisées pour des raisons de licences logicielles ou autres impossibilités de mise en commun. Ces aspects sont probablement à étudier au cas par cas pour identifier si la mutualisation est effectivement impossible, ou pour établir un plan de migration vers des infrastructures mutualisées.

Dans tous les cas, il semble important de consigner ces décisions dans des rapports de suivi et de les réviser régulièrement.

## 5.3 Préconisations pour la gestion des équipements informatiques hors DC

Les préconisations ci-dessous découlent des réponses aux questionnaires "usages" concernant la politique des achats et la fin de vie (gestion des déchets d'équipements électriques et électroniques, DEEE).

— une partie des achats se fait avec des recommandations d'utilisation jusqu'à la fin de la garantie (au moins). Certains laboratoires achètent systématiquement des extensions de garantie. La durée de vie des machines étant une clé essentielle de la diminution des impacts du numérique, la recommandation est d'étendre cette approche (garantie maximale) à tous les laboratoires. Le prochain marché MatInfo 6 devrait permettre d'aller jusqu'à 10 ans de garantie et donc de réduire encore les impacts des achats.

— dans le même état d'esprit, il est crucial de continuer à utiliser les machines au-delà de leur période de garantie, notamment si ces dernières ne sont pas critiques. Un système de sauvegarde
automatisé (type Borg par exemple) peut rassurer les utilisateurs et utilisatrices et permettre
de faciliter cet usage étendu.

— Une autre piste intéressante permettant de faire vivre plus longtemps les machines est d'appli-
quer pour l'ensemble de l'Observatoire la stratégie de la DIO et de mettre les machines qui ne
sont plus utilisées au quotidien (hors garantie, donc) dans un pool de prêt.

— avoir une politique d'achat claire et largement diffusée permettrait d'expliciter les processus.
Dans le cas d'un achat pour un équipement supplémentaire ou pour remplacer du matériel
encore sous garantie, une justification pourrait accompagner la demande d'achat.

— pour la gestion des DEEE, il est impératif de passer par un éco-organisme bien identifié et certifié.

— avant de passer par un éco-organisme, il conviendrait de réfléchir à un possible réemploi du matériel en interne (machines pour stagiaires, salles d'enseignements, faire durer une machine sur plusieurs thèses...) ou externe (dons à une association locale, aux personnels, etc.). Le guide pratique gestion des DEEE d'EcoInfo [8] donne plus d'informations sur ces possibilités.

— de même, il serait probablement profitable de dédier une personne à l'échelle de l'observatoire pour gérer les réparations, le "recyclage" interne, un suivi de l'inventaire et des usages de l'ensemble du matériel. Cette gestion permettrait d'avoir un inventaire précis, et donc, de mieux identifier les pratiques, les achats multiples (multi-tutelles et organismes extérieurs) qui ne sont pas identifiés pour l'instant. Cela permettrait également d'augmenter la durée d'usage (et donc de vie) des machines, de manière générale.

— mettre en place une ressourcerie commune à tout l'Observatoire, en s'appuyant sur l'inventaire commun décrit ci-dessus.

5.4 Préconisations pour la gestion des données

Les données ont un rôle dans les impacts du numérique : le matériel est utilisé pour les acquérir, les traiter, les manipuler, les archiver et les réutiliser.

Dans le cadre des activités spatiales, la gestion ouverte et la pérennisation des données sont en
général des réflexes plutôt bien acquis car les coûts d'acquisition ont depuis longtemps motivé la
communauté à agir dans ce sens. Les volumes de données en jeu sont importants et le stockage requis
est déjà bien supérieur au Po (1.5 Po environ). Les projections des seuls SNO pour les 5 ans à venir
représentent plus de 2Po de données par an. Ces données seront manipulées tout au long de leur cycle
de vie et auront à chaque fois des impacts spécifiques liées à l'étape considérée : coût de stockage,
de transport, d'extraction des informations pertinentes via des algorithmes de traitement, et enfin,
archivage pour réutilisation ultérieure. Plusieurs études ont essayé d'estimer le coût du stockage [9], le
coût du calcul [3] ou le coût du transport [7].

Ces estimations permettent de se faire une idée des impacts, mais il s'agit ici d'une simple logique attributive. Ne pas transporter de données *via* le réseau n'effacera en rien l'impact du réseau. En effet, si on y transporte un seul Go dans la journée, le coût de ce Go deviendra le coût journalier total du réseau. On voit bien ici les limites de ce genre de chiffrage.

Ainsi, le principal problème environnemental est la croissance permanente des infrastructures (ré-
seau, nouveaux disques, nouvelles technologies, nouveaux serveurs) et les dommages environnementaux
associés à la fabrication des matériels. Le coût du numérique reste majoritairement concentré sur sa
phase de fabrication et non sur la phase d'usage (même si cette tendance générale est bien sûr dépen-
dante de la durée de vie des équipements et qu'elle est plus nuancée pour les serveurs qui consomment
24x7).

Il est donc nécessaire de faire durer le matériel dont on dispose et d'éviter d'augmenter l'infra-
structure de base : il faut donc gérer les données dans une optique de sobriété, en n'hésitant pas à
enlever les jeux de données inutilisables ou en utilisant du stockage froid à haute capacité pour archiver
rapidement ce dont on ne sert pas à chaud.
On pourra se référer au guide de bonnes pratiques sur la gestion des données de la recherche produit par la Mission pour les Initiatives Transverses Interdisciplinaires du CNRS [1].

## 5.5 Préconisations pour le suivi du bilan carbone du numérique

Afin de permettre de reproduire la production d'un bilan carbone du numérique à des fins de comparaisons pour un suivi de la trajectoire, nous préconisons les actions suivantes :

- afin de pouvoir utiliser les outils mis à disposition (ecodiag et notebook) d'une façon optimale, nous préconisons de maintenir un fichier d'inventaire des serveurs commun à toutes les unités, avec une colonne usage (stockage padc, mesopsl, hors obs, etc...) et localisation (salle et baie) à jour,

- les émissions liées aux heures de calcul externes effectives étant loin d'être négligeables (et parfois supérieures à celles des équipements internes, cf section 4.2), il est préconisé de récupérer l'ensemble des heures effectives sur la plateforme edari<fnref n="3" /> (accès restreint) et de sensibiliser le personnel à cet impact.

- les facteurs d'émissions correspondant à ces heures de calcul peuvent être estimés en utilisant les ressources exploitées dans ce rapport, notamment la méthodologie [3]. Des outils de type wattmètres logiciels et matériels peuvent également être utilisés pour estimer la consommation électrique des équipements numériques. Cependant, chacun de ces outils a sa propre granularité et son périmètre d'application ; le choix de l'outil dépend donc de l'usage prévu des résultats qu'il fournit [14].

## 5.6 Préconisations pour la sensibilisation à l'impact environnemental du numérique

De nombreux articles et guides sont accessibles, entre autres, sur le site EcoInfo, comme le guide de bonnes pratiques liées au développement logiciel [4] ou le guide DEEE évoqué section 5.3.

Le guide des bonnes pratiques de développement donne des conseils pour optimiser les calculs tout en rappelant les dangers de l'effet rebond.

Pour sensibiliser le personnel à l'impact des heures de calcul interne de manière pratique et concrète, nous préconisons d'utiliser des outils de mesure et d'estimation des émissions carbone liées aux calculs en interne. Des TP sur l'écoconception logicielle organisés par EcoInfo permettent aussi de mieux comprendre la consommation liée à un noeud de calcul en fonction du code exécuté [12]. Ils sont facilement rejouables en une demi-journée.

Pour une sensibilisation plus générale aux impacts environnementaux du numérique, des ressources diverses peuvent être utilisées telles que celles détaillées dans le référentiel de connaissances élaboré par EcoInfo [5], ou encore le MOOC sur les impacts environnementaux du numérique [10].

Dans le cadre d'une interrogation plus large sur les impacts de la recherche en général, l'atelier SEnS [13] permet d'aider à se positionner sur ces enjeux environnementaux, au delà du calcul de l'empreinte environnementale.

## 5.7 Utilisation de l'IA générative

L'impact d'une requête faite à une IA générative étant bien supérieur à celui d'une requête avec un moteur de recherche standard [11], il est préférable, dans le cas d'une recherche d'information, d'utiliser un moteur de recherche standard plutôt qu'une IA. Cela permet également d'éviter les "hallucinations" de ces dernières, qui nécessitent de contrôler de près les contenus générés pour vérifier la véracité des informations. Il est donc indispensable de s'assurer de vérifier systématiquement la pertinence des informations et des données générées dans tous les cas d'utilisation. Le rapport [6] propose un chapitre

<footnote n="3">3. https://www.edari.fr</footnote>
étayé sur ce sujet. Ce rapport rappelle également que même s'il est encore compliqué de mesurer précisément l'impact d'une requête IA, la difficulté n'exclut pas les efforts d'évaluation ni de réduction. L'autorisation de l'utilisation de l'IA générative dans un contexte professionnel est un sujet sensible qui doit prendre en compte tous les impacts, pas seulement environnementaux mais aussi sociaux.

Ces aspects environnementaux et éthiques ont d'ailleurs été soulignés par les personnes ayant répondu au sondage. Cependant, le nombre de réponses au sondage sur les usages de l'IA n'a pas permis de réaliser un bilan exhaustif des utilisations actuelles de l'IA à l'observatoire ni d'estimer le bilan carbone actuel lié à ces utilisations. Il serait intéressant de suivre l'évolution de ces usages dans le futur, notamment afin d'estimer leur impact dans le futur bilan carbone.
# 6 Conclusion

Dans le contexte environnemental actuel, il devient indispensable de diminuer fortement les impacts environnementaux de la recherche, ce qui inclut les impacts liés au numérique et à ses usages.

La démarche de bilan carbone entamée ici s'inscrit dans cet objectif et permet de mieux connaître les impacts des activités de recherche de l'Observatoire de Paris. Les résultats observés et les outils mis en place doivent permettre un suivi futur des réalisations de l'Observatoire pour aller dans une direction plus soutenable.

Il est possible de tirer plusieurs éléments de cette étude :

- le travail à mener pour obtenir des estimations plus précises en termes de bilan reste soumis à la précision des informations d'inventaire mais aussi d'usage (ce qui est utilisé et par qui). Les résultats sont ici des ordres de grandeur qui pourraient être affinés mais qui permettent déjà d'agir de manière concrète sur les principaux postes (achats en lien avec les impacts dus à la fabrication des équipements informatiques, durée de vie, serveurs).

- ce travail sur le numérique est à mettre en lien avec des réflexions sur les activités de recherche en elles-mêmes et leurs impacts environnementaux.

Il est également possible de retenir quelques préconisations générales :

- affecter des ressources au suivi des activités de l'Observatoire, à la réalisation de bilans réguliers. Les outils mis en place lors de cette étude et adaptés à l'Observatoire sont laissés à disposition pour pouvoir faire ce bilan chaque année.

- adopter une politique RSE ambitieuse sur la partie numérique : réduction des achats en augmentant au maximum la durée de vie des équipements et notamment au delà des périodes de garantie, mutualisation plus poussée (salles machines par exemple), décroissance globale (données, matériel, ...).

- continuer à optimiser l'usage des moyens de calcul (mutualisation, fairsharing) pour éviter des taux d'utilisation des machines trop bas, vigilance par rapport au nombre d'heures de calcul externes.

- continuer à sensibiliser le personnel de l'Observatoire aux impacts du numérique, avec un effort particulier sur les impacts liés au calcul scientifique.

- améliorer encore l'efficacité énergétique des salles serveurs.
## A Calcul de l'empreinte carbone Ecodiag

La figure 8 montre la chaîne de traitements permettant d'aboutir aux résultats.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>FIGURE 8 – Chaîne de traitements</figcaption></figure>
## B Exemples fiches PCF

Exemples de fiches PCF (*Product carbon footprint*) de matériel de l'Observatoire utilisés dans Ecodiag pour l'estimation du coût carbone de la phase de fabrication.

Dell Latitude 5400
315 kgCO2e +/- 65 kgCO2e

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Assumptions for calculating product carbon footprint:

<table><tr><td>Product Weight</td><td>1.55 kg</td><td>Screen Size</td><td>14"</td><td>Assembly Location</td><td>China</td></tr><tr><td>Product Lifetime</td><td>4 years</td><td>Use Location</td><td>EU</td><td>Energy Demand (Yearly TEC)</td><td>22.07 kWh</td></tr></table>

[Source: Product Carbon Footprint Dell Latitude 5400, 2019]

FIGURE 9 – Fiche PCF PC Portable Dell Latitude 5400 https://www.delltechnologies.com/asset/fr-fr/products/laptops-and-2-in-1s/technical-support/latitude-5400.pdf

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

*Toutes les estimations concernant le bilan carbone sont incertaines. Le bilan carbone moyen pour ce produit est de 4 930 kg équivalent CO₂ avec un écart standard de 783 kg CO₂. L'écart standard est une mesure de la variation autour de la moyenne. Il s'agit d'un indicateur d'incertitude.

<table><thead><tr><th>Stade du cycle de vie</th><th>Composant</th><th>Valeur</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="6">Chaine logistique</td><td>Type de serveur</td><td>Rack</td></tr><tr><td>Poids du produit</td><td>23,6 kg</td></tr><tr><td>Lieu du montage</td><td>UE</td></tr><tr><td>Quantité CPU (carte mère)</td><td>2</td></tr><tr><td>Capacité DRAM (carte mère)</td><td>64 Go</td></tr><tr><td>Quantité baie SSD (stockage)</td><td>4</td></tr></tbody></table>

<table><tr><td rowspan="3">Usage</td><td>Durée de vie du produit</td><td>4 ans</td></tr><tr><td>Consommation énergétique totale par an</td><td>2 044,9 kWh</td></tr><tr><td>Lieu de l'utilisation</td><td>UE</td></tr><tr><td>Fin de vie</td><td>Pourcentage recyclé</td><td>95 %</td></tr></table>

[Source: Empreinte carbone des produits HPE - Serveur HPE ProLiant DL385 Gen10, 2020]

FIGURE 10 – Fiche PCF Serveur HPE ProLiant DL385 Gen10 https://www.hpe.com/psnow/downloadDoc/Empreinte%20carbone%20des%20produits%20HPE%20A0%20T1%20textemdash%20Fiche%20technique%20HPE%20A0ProLiant%20DL385-a50002756fre.pdf?id=a50002756fre
# C Résultats Ecodiag

## C.1 Total hors DC : Embodied GHG + Usage (stock method, extrapolated)

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>FIGURE 11 - Fabrication et usage par unité en tCO2eq</figcaption></figure>
C.2 Total DC 2019 2022 : Embodied GHG + Usage (stock method)

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Embodied+use GHG (tCO2e) room F</figcaption></figure>

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Embodied+use GHG (tCO2e) DIO_DC</figcaption></figure>

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Embodied+use GHG (tCO2e) room F</figcaption></figure>

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

FIGURE 12 – Empreinte carbone annuelle pour fabrication + usage (version stock, sans extrapolation) pour le DC DIO et la salle F en 2019 et en 2022
### C.3 Elec hors DC : stock method (extrapolated)

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>FIGURE 13 – Consommation électrique par unité en MWh</figcaption></figure>
C.4 Embodied GHG : flux method

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>FIGURE 14 - Fabrication + transport avec la méthode flux par unité en tCO2eq</figcaption></figure>
<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>FIGURE 15 – Fabrication + transport avec la méthode flux DC DIO et salle F en tCO2eq</figcaption></figure>
# D Questionnaire Usages IA

- Quelle est votre fonction (p. ex. personne administrative, chercheuse, ingénieure, étudiante, etc.) ? Vous êtes libre de la définir.

- Utilisez-vous un outil d'intelligence artificielle (IA) générative grand public dans le cadre professionnel ? Si oui lequel (ChatGPT, CoPilot, autres) Pour répondre principalement à quel besoin ? (classez svp vos réponses dans l'ordre décroissant, si autre, précisez)

- Quel est le volume hebdomadaire d'usage estimé (en nombre de requêtes par semaine) ?

- Utiliser une IA générative vous donne-t-il le sentiment d'être plus efficace ?

- Si oui, quel volume horaire cela vous fait-il gagner par semaine ? Donnez svp un nombre en h/sem (max 35)

- Utiliser une IA générative vous permet-il vraiment d'améliorer la qualité de votre production ?

- N'hésitez pas à nous en dire plus sur votre utilisation d'une IA générative (IAG). Quelques exemples pour vous donner des idées : Avez-vous complètement arrêté d'utiliser des moteurs de recherche standard ? Pour quelle tâches précises utilisez-vous de l'IAG ? Estimez-vous que ces outils fournissent trop de réponses non pertinentes (« hallucinations ») ? Hésitez-vous à utiliser ces outils à cause de leur impact écologique ? etc.

- Commentaire bonus pour les personnes utilisant des bibliothèques d'IA scientifiques (Machine Learning, Deep Learning, etc.) ou des modèles d'IA développés en interne : pourriez-vous nous préciser leurs usages dans vos calculs scientifiques (proportion, bénéfices, etc.) ?
## E Résultats sondage IA novembre 2024

Utilisez-vous un outil d'intelligence artificielle (IA) générative grand public dans le cadre professionnel ?

<table><caption>FIGURE 16 – UsageIA Obs Paris sur 41 réponses</caption><thead><tr><td>Réponse</td><td>Décompte</td><td>Pourcentage</td></tr></thead><tbody><tr><td>Oui (Y)</td><td>21</td><td>51.22%</td></tr><tr><td>Non (N)</td><td>20</td><td>48.78%</td></tr></tbody></table>

<table><caption>FIGURE 17 – Besoin Classement 1</caption><thead><tr><td>Réponse</td><td>Décompte</td><td>Pourcentage</td></tr></thead><tbody><tr><td>pour générer un texte court (p. ex. traduire une phrase, reformuler, etc.) (AO06)</td><td>10</td><td>47.62%</td></tr><tr><td>pour générer un texte long (p. ex. lettre de recommandation, résumé de documents, etc.) (AO07)</td><td>3</td><td>14.29%</td></tr><tr><td>pour générer du code (ou résoudre des bugs informatiques) (AO08)</td><td>8</td><td>38.10%</td></tr><tr><td>pour générer une image (AO09)</td><td>0</td><td>0.00%</td></tr><tr><td>pour générer de la vidéo (AO10)</td><td>0</td><td>0.00%</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>FIGURE 18 – Besoin Classements</figcaption></figure>

## F Documents Annexe DC

Les documents suivants sont extraits des annexes associées aux fiches DC.
Si c'est pour d'autres besoins, quels sont-ils ?

<table><thead><tr><td>Réponse</td><td>Décompte</td><td>Pourcentage</td></tr></thead><tbody><tr><td>Réponse</td><td>12</td><td>57.14%</td></tr><tr><td>Sans réponse</td><td>9</td><td>42.86%</td></tr></tbody></table>

<table><caption>FIGURE 19 – Autres besoins</caption><thead><tr><td>Identifiant (ID)</td><td>Réponse</td></tr></thead><tbody><tr><td>41</td><td>Faire des recherches internet, des articles scientifiques notamment</td></tr><tr><td>45</td><td>pour réaliser un compte-rendu d'avancement</td></tr><tr><td>45</td><td>pour démarrer une veille techno ou sur l'état de l'art</td></tr><tr><td>51</td><td>audio et vidéo a venir quand un modèle local sera pertinent pour cet usage. Pour le moment le résultat n'est pas pertinent.</td></tr><tr><td>53</td><td>Pour obtenir des information</td></tr><tr><td>54</td><td>me faire un avis personnel de cet outil dont beaucoup de monde parle sans tester ...</td></tr><tr><td>55</td><td>Excellent produit pour les traductions en anglais. Bien meilleur que DeepL ou Linguee</td></tr><tr><td>63</td><td>Pour traduire une équation en format Latex.</td></tr><tr><td>92</td><td>résumer des informations - donner des explications sur des points particuliers -</td></tr><tr><td>98</td><td>Super-moteur de recherche</td></tr><tr><td>101</td><td>pour corriger un texte déjà écrit</td></tr><tr><td>107</td><td>Idéation / avis sur des productions texte</td></tr><tr><td>114</td><td>transcrire des données tabulaires contenues dans des articles PDF en un format voulu (csv, latex...)</td></tr></tbody></table>

Quel est le volume hebdomadaire d'usage estimé (en nombre de requêtes par semaine) ?

<table><caption>FIGURE 20 – nombre requêtes hebdomadaire</caption><thead><tr><td>Réponse</td><td>Décompte</td><td>Pourcentage</td></tr></thead><tbody><tr><td>1-10 req/sem (AO01)</td><td>14</td><td>66.67%</td></tr><tr><td>10-50 req/sem (AO02)</td><td>5</td><td>23.81%</td></tr><tr><td>50-100 req/sem (AO03)</td><td>1</td><td>4.76%</td></tr><tr><td>100-500 req/sem (AO04)</td><td>0</td><td>0.00%</td></tr><tr><td>plus de 500 req/sem (AO05)</td><td>1</td><td>4.76%</td></tr><tr><td>Sans réponse</td><td>0</td><td>0.00%</td></tr></tbody></table>

Utiliser une IA générative vous donne-t-il le sentiment d'être plus efficace ?

<table><thead><tr><td>Réponse</td><td>Décompte</td><td>Pourcentage</td></tr></thead><tbody><tr><td>oui (AO01)</td><td>19</td><td>90.48%</td></tr><tr><td>non (AO02)</td><td>2</td><td>9.52%</td></tr><tr><td>Commentaires</td><td>7</td><td>33.33%</td></tr><tr><td>Sans réponse</td><td>0</td><td>0.00%</td></tr></tbody></table>

<table><caption>FIGURE 21 – Ressenti 1 (efficacité)</caption><thead><tr><td>Identifiant (ID)</td><td>Réponse</td></tr></thead><tbody><tr><td>41</td><td>Pour le moment, assez peu mais parce que je pense que je ne l'utilise pas suffisamment bien.</td></tr><tr><td>51</td><td>je qualifierai l'ia d'outil complémentaire. Difficile de quantifier un gain de temps.</td></tr><tr><td>54</td><td>pas vraiment</td></tr><tr><td></td><td>et je suis surpris du nombre de réponses abracadabrantesques que je réussis à faire générer !</td></tr><tr><td>63</td><td>Mais cela est très ponctuel.</td></tr><tr><td></td><td>Utilisation environ 1 fois / mois.</td></tr><tr><td>98</td><td>en recoupant les questions</td></tr><tr><td>114</td><td>sur l'aide à la rédaction ou au resumé</td></tr><tr><td>124</td><td>Pour l'analphabète en python que je suis, il y a un vrai de temps avec les codes</td></tr></tbody></table>
Si oui, quel volume horaire cela vous fait-il gagner par semaine ? Donnez svp un nombre en h/sem (max 35 ) :

<table><thead><tr><td>Calcul</td><td>Résultat</td></tr></thead><tbody><tr><td>Décompte</td><td>18</td></tr><tr><td>Somme</td><td>54</td></tr><tr><td>Écart type</td><td>2.29</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>3</td></tr><tr><td>Minimum</td><td>1.0000000000</td></tr><tr><td>1er quartile (Q1)</td><td>1</td></tr><tr><td>2ème quartile (Médiane)</td><td>2</td></tr><tr><td>3ème quartile (Q3)</td><td>5</td></tr><tr><td>Maximum</td><td>10.0000000000</td></tr></tbody></table>

Les valeurs nulles sont ignorées dans les calculs
Q1 et Q3 sont calculés en utilisant méthode minitab

FIGURE 22 – Nombre d'heures gagnées par semaine pour les personnes ayant répondu oui à la question sur l'efficacité

Utiliser une IA générative vous permet-il vraiment d'améliorer la qualité de votre production ?

<table><thead><tr><td>Réponse</td><td>Décompte</td><td>Pourcentage</td></tr></thead><tbody><tr><td>oui (AO01)</td><td>11</td><td>52.38%</td></tr><tr><td>non (AO02)</td><td>4</td><td>19.05%</td></tr><tr><td>peut-être (AO03)</td><td>6</td><td>28.57%</td></tr><tr><td>Commentaires</td><td>6</td><td>28.57%</td></tr><tr><td>Sans réponse</td><td>0</td><td>0.00%</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><td>Identifiant (ID)</td><td>Réponse</td></tr></thead><tbody><tr><td>45</td><td>je peux consacrer plus de temps à remplir manuellement les formulaires de la fonction publique, paraît-il indispensables: notes de frais, demande de devis, enregistrement d'un nouveau fournisseur, réservation d'un train et d'un hôtel... toutes ces tâches que l'ingénieur est seul à pouvoir réaliser. SVP, posez-nous les bonnes questions.....</td></tr><tr><td>63</td><td>Mais c'est très ponctuel.</td></tr><tr><td>86</td><td>Juste gain de temps sur des tâches non essentielles</td></tr><tr><td>98</td><td>ça améliore mes recherches d'information</td></tr><tr><td>114</td><td>Oui, mais seulement la où je suis expert: car je peux facilement décider si le contenu produit est ce que j'attendais.</td></tr><tr><td>124</td><td>Tests de réponse à certains AO - apparemment ça permet la mise en place initiale dans certains cas, en tout cas ça remonte des arguments à ne pas oublier.<br/>Test d'analyse de données, pas convaincu pour l'instant<br/>ChatGPS gratuit est un peu léger pour faire de la biblio sur un sujet donné - ou bien je n'ai pas tout vu</td></tr></tbody></table>

FIGURE 23 – Ressenti 2 (amélioration qualité)

N'hésitez pas à nous en dire plus sur votre utilisation d'une IA générative (IAG). Quelques exemples pour vous donner des idées : Avez-vous complètement arrêté d'utiliser des moteurs de recherche standard ?

Pour quelle tâches précises utilisez-vous de l'IAG ? Estimez-vous que ces outils fournissent trop de réponses non pertinentes (« hallucinations ») ? Hésitez-vous à utiliser ces outils à cause de leur impact écologique ? etc.

<table><thead><tr><td>Réponse</td><td>Décompte</td><td>Pourcentage</td></tr></thead><tbody><tr><td>Réponse</td><td>22</td><td>53.66%</td></tr><tr><td>Sans réponse</td><td>19</td><td>46.34%</td></tr></tbody></table>

FIGURE 24 – Proportion Commentaires IA générative
Commentaire bonus pour les personnes utilisant des bibliothèques d'IA scientifiques (Machine Learning, Deep Learning, etc.) ou des modèles d'IA développés en interne : pourriez-vous nous préciser leurs usages dans vos calculs scientifiques (proportion, bénéfices, etc.) ?

<table><caption>FIGURE 25 – Proportion Commentaires IA scientifique</caption><thead><tr><td>Réponse</td><td>Décompte</td><td>Pourcentage</td></tr></thead><tbody><tr><td>Réponse</td><td>8</td><td>19.51%</td></tr><tr><td>Sans réponse</td><td>33</td><td>80.49%</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>FIGURE 26 – Freecooling salle F (extrait annexe salle F)</figcaption></figure>
<table><caption>FIGURE 27 – Consommation salle A (extrait annexe salle A)</caption><thead><tr><th>111 A</th><th>W</th><th>A Total</th><th>W Total</th><th>PDU</th><th>Puissance</th><th>Labo</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>4,5</td><td>1000</td><td></td><td>Normal</td><td>32A</td><td>lerma1</td></tr><tr><td>1</td><td>5,1</td><td>1173</td><td>9,6</td><td>2173 Ondulé</td><td>32A</td><td>lerma1</td></tr><tr><td>2</td><td>5,28</td><td>1173</td><td></td><td>Normal</td><td>32A</td><td>lerma2</td></tr><tr><td>2</td><td>5,1</td><td>1150</td><td>10,38</td><td>2323 Ondulé</td><td>32A</td><td>lerma2</td></tr><tr><td>3</td><td>9,4</td><td>2162</td><td></td><td>Normal</td><td>32A</td><td>Imcce1</td></tr><tr><td>3</td><td>6,8</td><td>1563</td><td>16,2</td><td>3725 Ondulé</td><td>32A</td><td>Imcce1</td></tr><tr><td>4</td><td>7,8</td><td>1794</td><td></td><td>Normal</td><td>32A</td><td>Imcce2</td></tr><tr><td>4</td><td>9,6</td><td>2208</td><td>17,4</td><td>4002 Ondulé</td><td>32A</td><td>Imcce2</td></tr><tr><td>5</td><td>5,7</td><td>1311</td><td></td><td>Normal</td><td>32A</td><td>dio1</td></tr><tr><td>5</td><td>5,7</td><td>1310</td><td>11,4</td><td>2621 Ondulé</td><td>32A</td><td>dio1</td></tr><tr><td>6</td><td>7,11</td><td>1592</td><td></td><td>Normal</td><td>32A</td><td>dio2</td></tr><tr><td>6</td><td>7</td><td>1611</td><td>14,11</td><td>3203 Ondulé</td><td>32A</td><td>dio2</td></tr><tr><td>7</td><td>5</td><td>1149</td><td></td><td>Normal</td><td>32A</td><td>syrte1</td></tr><tr><td>7</td><td>4,3</td><td>987</td><td>9,3</td><td>2136 Ondulé</td><td>32A</td><td>syrte1</td></tr><tr><td>8</td><td>2,3</td><td>529</td><td></td><td>Normal</td><td>32A</td><td>syrte2</td></tr><tr><td>8</td><td>3,19</td><td>734</td><td>5,49</td><td>1263 Ondulé</td><td>32A</td><td>syrte2</td></tr><tr><td>9</td><td>7,7</td><td>1771</td><td></td><td>Normal</td><td>32A</td><td>baie9</td></tr><tr><td>9</td><td>7,9</td><td>1817</td><td>15,6</td><td>3588 Ondulé</td><td>32A</td><td>baie9</td></tr><tr><td>TOTAL A 111</td><td>109,48</td><td>25034</td><td>109,48</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

## G Données stockage

Données extraites du document Schéma stratégique du numérique de l'Observatoire de Paris (date 2022)

<table><caption>Table 4: *Les Services Nationaux d'Observations (SNO) à l'Observatoire de Paris (projection val- able sur les 5 ans à venir).* Les SNO sont classés par Action Nationale pour l'Observation (ANO), puis au sein de chaque ANO, par ordre alphabétique. Sont précisées le laboratoire d'accueil du SNO, le lieu d'hébergement des données (soit le laboratoire d'accueil, soit PADC), le volume de stockage et sa prévision d'augmentation annuelle. Les volumes de stockage sont écrits en vert ou en rouge en fonction de l'unité, Go ou To.</caption><thead><tr><th>Service</th><th>Laboratoire</th><th>Hébergement</th><th>Stockage (Go / To)</th><th>Évolution</th></tr></thead><tbody><tr><td>ANO1 ICRS-PC</td><td>SYRTE</td><td>SYRTE</td><td>100 Go</td><td>négligeable</td></tr><tr><td>ANO1 IERS</td><td>SYRTE</td><td>SYRTE</td><td>10 Go</td><td>+0,2 Go/an</td></tr><tr><td>ANO1 IVS</td><td>SYRTE</td><td>SYRTE</td><td>250 Go</td><td>+50 Go/an</td></tr><tr><td>ANO1 POLAC</td><td>SYRTE</td><td>SYRTE</td><td>200 Go</td><td>+5 Go/an</td></tr><tr><td>ANO1 ILRS ref. verticales</td><td>IMCCE</td><td>IMCCE</td><td>800 Go</td><td>+170 Go/an</td></tr><tr><td>ANO1/5 Ephémérides</td><td>IMCCE</td><td>IMCCE</td><td>1,6 To</td><td>négligeable</td></tr><tr><td>ANO2 CTA</td><td>LUTH</td><td></td><td>pas encore de données</td><td>+ 20 To/an</td></tr><tr><td>ANO2/3 SKATE (dont NenuFAR)</td><td>LESIA/LERMA</td><td>CDN</td><td>1000 To</td><td>+2000 To/an</td></tr><tr><td>ANO3 IRAM (dont ALMA)</td><td>LERMA</td><td>LERMA</td><td>118 To</td><td>+ 6 To/an</td></tr><tr><td>ANO4/1 GAIA</td><td>GEPI</td><td>DIO/GEPI/PADC</td><td>110 To</td><td>+10 To/an</td></tr><tr><td>ANO4 Pulsars</td><td>USN</td><td>USN</td><td>20 To</td><td>+3 To/an</td></tr><tr><td>ANO5 3S/BASS2000</td><td>LESIA</td><td>PADC</td><td>50 To</td><td>+1 To/an</td></tr><tr><td>ANO5 APIS</td><td>LESIA</td><td>PADC</td><td>600 Go</td><td>+5-50 Go/an</td></tr><tr><td>ANO5 Exoplanètes</td><td>LESIA</td><td>PADC</td><td>0,2 Go</td><td>+0,02 Go/an</td></tr><tr><td>ANO5 MASER (dont NDA)</td><td>LESIA</td><td>PADC/CDN</td><td>70 To/120 To</td><td>+15 To/an</td></tr><tr><td>ANO5 MIS Jets</td><td>LERMA</td><td>LERMA/DIO</td><td>100 To</td><td>+20 To/an</td></tr><tr><td>ANO5 SEISMIC+</td><td>LESIA</td><td>PADC</td><td>10 Go</td><td>négligeable</td></tr><tr><td>ANO5 VAMDC</td><td>LERMA</td><td>LERMA</td><td>qq 100 Go</td><td>+5 Go/an</td></tr><tr><td>ANO5 VESPA</td><td>LESIA</td><td>PADC</td><td>qq To</td><td>+qq 0,1 To/an</td></tr><tr><td>ANO5 VOSolar</td><td>IMCCE</td><td>IMCCE</td><td>7,4 To</td><td>négligeable</td></tr><tr><td>ANO6 3S/NRH+ORFEES</td><td>LESIA</td><td>USN</td><td>35 To</td><td>+3 To/an</td></tr><tr><td>ANO6 3S/Spectrohélio.</td><td>LESIA</td><td>LESIA</td><td>11 To</td><td>+2,5 To/an</td></tr><tr><td>ANO6 CERCLE</td><td>LESIA</td><td>LESIA</td><td>3 Go</td><td>+0,25 Go/an</td></tr><tr><td>ANO6 Radio mon.</td><td>LESIA</td><td>LESIA</td><td>10 To</td><td>+1 To/an</td></tr><tr><td>ANO6 FRIPON</td><td>PYTHEAS</td><td>PYTHEAS/IMCCE</td><td>40 To (réplication)</td><td>+3 To/an</td></tr><tr><td>TOTAL SNO</td><td></td><td></td><td>1550 To</td><td>+2000 To/an</td></tr></tbody></table>

<caption>FIGURE 28 – Données labellisées</caption>
<table><caption>Table 5: Données non labellisées (non rattachées à un SNO) stockées à l'OP. Les données GAIA listées ici correspondent à l'exploitation scientifique des catalogues publics, et ne font donc pas partie des données GAIA labellisées évoquées dans le tableau 4. Le projet SPIAKID est un finance-ment ERC (PI P. Bonifacio, GEPI) qui génèrera 5To en 2022, 10To en 2023, puis 20To par an entre 2024 et 2026 selon les projections actuelles.</caption><thead><tr><th>Expérience</th><th>Hébergement</th><th>Volume (To)</th><th>Évolution</th></tr></thead><tbody><tr><td>Codalema</td><td>CDN</td><td>30 To</td><td>négligeable</td></tr><tr><td>MeerKAT</td><td>CDN</td><td>4 To</td><td>peu prévisible</td></tr><tr><td>NSA</td><td>CDN</td><td>1 To</td><td></td></tr><tr><td>GAIA</td><td>GEPI/DIO</td><td>150 To</td><td>+10 To / an</td></tr><tr><td>COS</td><td>LUTH</td><td>500 To</td><td>+200 To / an</td></tr><tr><td>ORAGE</td><td>LERMA</td><td>150 To</td><td>+100 To / an (sur 2 ans)</td></tr><tr><td>SPIAKID</td><td>DIO</td><td>pas encore de données</td><td>+10 To / an</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td></td><td>830 To</td><td>+300 To/an</td></tr></tbody></table>

FIGURE 29 – Données non labellisées

Références

[1] Groupe de travail inter-réseaux "ATELIER DONNÉES". Guide de bonnes pratiques sur la gestion des données de la recherche. Consulté le 12 février 2025. 2023. URL : https://mi-gt-donnees.pages.math.unistra.fr/guide/00-introduction.html.

[2] ADEME OBS PARIS. Tableau de déclaration - Bilan des émissions de gaz à effet de serre. Consulté le 25 janvier 2025. 2023. URL : https://bilans-ges.ademe.fr/bilans/consultation/49fa9438-2da8-48d8-8630-3ee124bfdef8/tableau-declaration.

[3] David BENABEN, Françoise BERTHOUD, Gaël GUENNEBAUD, Anne-Laure LIGOZAT et S. VALCKE. Estimation de l'empreinte carbone d'une heure de calcul sur un cœur CPU ou sur un GPU. Rapport de recherche hal-04738556. Labos 1point5, 2024.

[4] Cyrille BONAMY, Cédric BOUDINET, Laurent BOURGÈS, Karin DASSAS, Laurent LEFÈVRE et al. Je code : les bonnes pratiques en éco-conception de service numérique à destination des développeurs de logiciels. (hal-03009741v5). 2022. URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03009741v5.

[5] Pierre BOULET, Sylvain BOUVERET, Aurélie BUGEAU, Frenoux EMMANUELLE, Julien LEFEVRE, Anne-Laure LIGOZAT, Kevin MARQUET, Philippe MARQUET, Olivier MICHEL et Olivier RIDOUX. Référentiel de connaissances pour un numérique éco-responsable. Research Report. EcoInfo, 2020. URL : https://hal.science/hal-02954188.

[6] DATA FOR GOOD. IA Générative. Consulté le 13 janvier 2025. 2023. URL : https://dataforgood.fr/iagenerative/.

[7] Marion FICHER, Françoise BERTHOUD, Anne-Laure LIGOZAT, Patrick SIGONNEAU, Badis TEBBANI et Maxime WISSLÉ. Évaluation de l'empreinte carbone de la transmission d'un gigaoctet de données sur le réseau RENATER. Rapport de recherche hal-04197870. RENATER - EcoInfo, 2023.

[8] Emmanuelle FRENNOUX et Anne-Laure LIGOZAT. flyer guide DEEE. 2024. URL : https://ecoinfo.cnrs.fr/wp-content/uploads/2024/08/flyer_deee_ecoinfo_2024.pdf.

[9] Gaël GUENNEBAUD, Françoise BERTHOUD, David BENABEN, Pierre-Emmanuel GUERIN, Marco LEONI et al. Rapport MesoNET - GT GES. Rapport technique hal-04728710v2. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-04728710v2. GENCI, 2024.
[10] INRIA. MOOC sur les impacts environnementaux du numérique. Consulté le 25 janvier 2025. URL : https://www.fun-mooc.fr/fr/cours/impacts-environnementaux-du-numerique/.

[11] Sasha LUCCIONI, Yacine JERNITE et Emma STRUBELL. « Power hungry processing : Watts driving the cost of AI deployment ? » In : The 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. 2024, p. 85-99.

[12] Vladimir OSTAPENCO et Laurent LEFÈVRE. Travaux Pratiques ANF 2023. Consulté le 10 février 2025. 2023. URL : https://gricad gitlab univ-grenoble-alpes fr/ecoinfo ecolang /blob/master/tp/TP_ANF 2023.pdf.

[13] Atelier Impacts de la RECHERCHE. Site web de l'atelier impacts de la recherche. Consulté le 11 février 2025. 2024. URL : https://sens-gra.gitlabpages.inria.fr/atelier-impacts-recherche/.

[14] Matthieu SIMONIN et Anne-Cécile ORGERIE. « Méthodologies de calculs de l'empreinte carbone sur une plateforme de calcul - L'exemple du site de Rennes de Grid'5000 ». In : JRES 2024 – Journée Réseaux de l'Enseignement Supérieur. 2024, p. 1-13. URL : https://hal.science/hal-04762718.

[15] Ministère de la TRANSITION ÉCOLOGIQUE. Chiffres clés du climat France, Europe et Monde - Édition 2024. https://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/chiffres-cles-du-climat-france-europe-et-monde-edition-2024. Consulté le : 2025-02-14. 2024.