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As Generative AI becomes increasingly integrated into real-world services, energy consumption has become a significant bottleneck—yet it remains under-measured and under-optimized in machine learning (ML) systems. This paper introduces the ML.ENERGY Benchmark and Leaderboard, an open-source suite and evaluation platform designed to measure and compare the inference energy use of AI models in realistic service environments. The authors present four core principles for effective energy benchmarking and illustrate their application within the tool. Results from the benchmark detail energy metrics for 40 popular model architectures across 6 tasks, showcase case studies on design decisions affecting energy use, and demonstrate that automatic optimizations can cut energy consumption by over 40% without sacrificing output quality. The ML.ENERGY Benchmark is extensible, making it a practical resource for both researchers and practitioners seeking to evaluate and minimize the energy footprint of their AI applications.

The 2024 CNIL Annual Report presents an overview of the state of personal data protection in France. It highlights key trends, the evolution of practices, and the main actions in regulation, enforcement, and guidance conducted by the CNIL over the past year. The report also addresses major challenges related to digital transformation, AI, cybersecurity, and the protection of citizens’ rights in the digital age.

Cette étude de Boavizta explore les indicateurs et les ressources nécessaires pour évaluer le retour sur investissement (ROI) des démarches de numérique responsable. Le rapport analyse comment les organisations peuvent justifier économiquement leurs actions en faveur d’un numérique plus durable, en identifiant des métriques pertinentes qui allient performance environnementale et bénéfices financiers. L’étude fournit un cadre méthodologique et des recommandations concrètes permettant aux décideurs de construire un argumentaire solide en faveur des initiatives de numérique responsable, facilitant ainsi leur adoption à grande échelle.

L’enquête annuelle “Pour un numérique soutenable” de l’Arcep analyse les enjeux environnementaux liés à la transformation numérique en France. Cette édition 2025 présente des données actualisées sur l’impact environnemental des infrastructures numériques, des terminaux et des usages, ainsi que les initiatives du secteur pour réduire son empreinte écologique.

Cette étude explore les raisons pour lesquelles les Français changent de smartphone, en se concentrant sur les problèmes de dysfonctionnement et d’obsolescence. L’enquête révèle que 59% des Français ont été confrontés à un dysfonctionnement de leur smartphone au cours des deux dernières années, et que dans 37% des cas, le problème s’est manifesté au cours de la première année d’utilisation. Les résultats mettent en lumière les problèmes matériels et logiciels les plus fréquents, ainsi que les comportements des consommateurs face à ces dysfonctionnements. L’étude souligne également le rôle des fabricants et des politiques publiques dans la lutte contre l’obsolescence programmée des appareils numériques.

Large language models display impressive capabilities. However, for the most part, the mechanisms by which they do so are unknown. The black-box nature of models is increasingly unsatisfactory as they advance in intelligence and are deployed in a growing number of applications. Our goal is to reverse engineer how these models work on the inside, so we may better understand them and assess their fitness for purpose. The challenges we face in understanding language models resemble those faced by biologists. Living organisms are complex systems which have been sculpted by billions of years of evolution. While the basic principles of evolution are straightforward, the biological mechanisms it produces are spectacularly intricate. Likewise, while language models are generated by simple, human-designed training algorithms, the mechanisms born of these algorithms appear to be quite complex.

Le Baromètre du numérique est une étude annuelle qui mesure la diffusion des équipements et usages numériques en France. L’édition 2025 analyse les évolutions des pratiques numériques des Français, l’équipement des foyers, l’utilisation d’Internet et des réseaux sociaux, ainsi que les enjeux liés à l’inclusion numérique. Cette enquête de référence permet de suivre les grandes tendances de la transformation numérique de la société française et d’identifier les principaux défis en matière d’accessibilité et d’appropriation des technologies.

This official report by the European External Action Service provides an up-to-date analysis of the digital threat landscape facing Europe in 2025. It reviews key state and non-state actors, evaluates emerging risks in cyberspace, and discusses the impact of disinformation campaigns, critical infrastructure vulnerabilities, and evolving digital conflict tactics. The document also includes recommendations for policy makers and digital sector stakeholders to strengthen European resilience against digital threats.

Le département de l’Ain a élaboré sa feuille de route “France Numérique Ensemble” (FNE) pour renforcer l’inclusion numérique sur l’ensemble de son territoire. Cette feuille de route départementale s’inscrit dans la continuité des initiatives nationales visant à réduire la fracture numérique et à accompagner tous les citoyens vers l’autonomie numérique. Elle présente les actions concrètes mises en œuvre dans l’Ain pour garantir l’accès aux services numériques, développer les compétences numériques des habitants et assurer un accompagnement adapté à chaque besoin.

Ce rapport intermédiaire du Shift Project examine les implications environnementales des technologies d’intelligence artificielle. L’étude analyse la consommation d’énergie, les émissions de carbone et les ressources nécessaires à l’entraînement et au déploiement des modèles d’IA. Le rapport formule des recommandations pour développer et utiliser l’IA en accord avec les objectifs de durabilité écologique et les principes de sobriété numérique.