Publications de l'équipe NeS

2024

  • Benaben D., Berthoud F., Guennebaud G., Ligozat A.-L., Valcke S. (2024). Estimation de l’empreinte carbone d’une heure de calcul sur un cœur CPU ou sur un GPU. Rapport de recherche
  • Guennebaud G., Berthoud F., Benaben D., Guerin P.-E., Leoni M., Odunlami M. (2024). Rapport MesoNET - GT GES
  • Bouveret S., Bugeau A., Orgerie A.-C., Quinton S. (2024). De l’eau dans les nuages. Annales des Mines - Enjeux Numériques, (27):40-47
  • Bugeau A., Ligozat A.-L. (2024). How digital will the future be? Analysis of prospective scenarios. Workshop on Computing within Limits
  • Bugeau A., Ligozat A.-L. (2024). Analysing ICT in prospective scenarios to help reveal undone computer science, Undone Computer Science conference
  • Bugeau A., Bonichon N., Guennebaud G. (2024). Cours Sensibilisation à l’écologie et à l’impact du numérique - UF Informatique - Université de Bordeaux. Journal Enseigner les Enjeux Socio-Écologiques dans le Supérieur. doi: https://doi.org/10.53480/jeeses.90b1
  • Guennebaud G., Bugeau A. (2024). Energy consumption of data transfer: Intensity indicators versus absolute estimates. Journal of Industrial Ecology. doi: https://doi.org/10.1111/jiec.13513
  • Rocca P. L., Guennebaud G., Bugeau A., Ligozat A.-L. L. (2024). Estimating The Carbon Footprint Of Digital Agriculture Deployment: A Parametric Bottom-Up Modelling Approach. Journal of Industrial Ecology. doi: https://doi.org/10.1111/jiec.13568. ArXiv: 2409.17617

2023

  • Bouza Heguerte L., Bugeau A., Lannelongue L. (2023). How to estimate carbon footprint when training deep learning models? A guide and review. Environmental Research Communications. doi: https://doi.org/10.1088/2515-7620/acf81b. ArXiv: 2306.08323
  • Bugeau A., Ligozat A.-L. (2023). How digital will the future be? Analysis of prospective scenarios. ArXiv: 2312.15948
  • Lefèvre L., Ligozat A.-L., Trystram D., Bouveret S., Bugeau A., Combaz J., Frenoux E., Guennebaud G., Lefèvre J., Nicolaï J.-P., Dassas K. (2023) Environmental assessment of projects involving AI methods, rapport de recherche
  • Guennebaud G., Bugeau A., Dudouit A. (2023). Assessing VoD pressure on network power consumption, International Conference on Information and Communications Technology for Sustainability (ICT4S)
  • Lefèvre L., Ligozat A.-L., Trystram D., Bouveret S., Bugeau A., Combaz J., Frenoux E., Guennebaud G., Lefèvre J., Nicolaï J.-P., Dassas K. (2023). Environmental assessment of projects involving AI methods
  • Lefevre J., Bugeau A., Combaz J., Lefèvre L., Ligozat A.-L., Trystram D. (2023). Impacts environnementaux de l’IA: quels réels bénéfices ? Collection numérique de l’AMUE, Agence de mutualisation des universités et établissements d’enseignement supérieur
  • Foujols M.-A., Guennebaud G., Ridel M. (2023). Urgence sur les sobriétés numériques !: Des méthodologies de mesures d’empreinte pour différents usages du numérique en recherche. Collection numérique de l’AMUE, Agence de mutualisation des universités et établissements d’enseignement supérieur, (29):32-35

2022

  • Guennebaud G. (2022). Empreinte carbone des heures de calculs: limites et paradoxes, JSMCIA 2022 - Journée scientifique 2022 du Mésocentre de Calcul Intensif Aquitain, url: https://jsmcia2022.sciencesconf.org/
  • Lefèvre L., Ligozat A.-L., Trystram D., Bouveret S., Bugeau A., Combaz J., Frenoux E., Guennebaud G., Lefèvre J., Nicolaï J.-P. (2022). Proposition de document de cadrage Évaluation environnementale de projets impliquant des méthodes d’IA
  • Ligozat A.-L., Bugeau A., Lefèvre J., Combaz J. (2022). Comment évaluer les bénéfices nets des solutions d’IA pour l’environnement ? Interstices
  • Ligozat A.-L., Marquet K., Bugeau A., Lefèvre J., Boulet P., Bouveret S., Marquet P., Ridoux O., Michel O. (2022). How to Integrate Environmental Challenges in Computing Curricula?, ACM Technical Symposium on Computer Science Education (SIGCSE). doi: https://doi.org/10.1145/3478431.3499280
  • Ligozat A.-L., Lefèvre J., Bugeau A., Combaz J. (2022). Unraveling the Hidden Environmental Impacts of AI Solutions for Environment Life Cycle Assessment of AI Solutions. Sustainability, 14:5172. doi: https://doi.org/10.3390/su14095172

2021

  • K. Bigot, G. Bourgeois, A. Bugeau, A. Ciocan, V. Courboulay, G. Guennebaud, S. Maisonneuve, R. Ribault , et al. - {\em Numérique et Environnement}, Cahiers Thématiques Acclimaterra , 2021

2020

  • Boulet P., Bouveret S., Bugeau A., Emmanuelle F., Lefevre J., Ligozat A.-L., Marquet K., Marquet P., Michel O., Ridoux O. (2020). Référentiel de connaissances pour un numérique éco-responsable, Rapport de recherche
  • Charret G., Arnaud A., Berthoud F., Bzeznik B., Defize A., Delay Y., Drago F., Feltin G., Gibelin N., Guennebaud G., Marchal W. (2020). Estimation de l’empreinte carbone du stockage de données. Rapport de recherche