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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.

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.

Le Baromètre Green IT 2025 présente un état des lieux complet des pratiques numériques responsables dans les organisations françaises. Cette étude analyse les tendances et l’évolution des pratiques Green IT, mesurant les progrès réalisés et identifiant les axes d’amélioration pour un numérique plus durable. Le rapport fournit des indicateurs clés et des recommandations concrètes pour améliorer la maturité des organisations en matière de numérique responsable.

Given the growing environmental concerns and significant resource consumption associated with video streaming on electronic devices, measuring the energy consumption is important to guide optimisation and to assess its relative environmental impact. In this paper, we provide comprehensive guidance to accurately measure the energy and power consumption in video communication technologies. We address the complexities inherent in measuring energy consumption across diverse software and hardware setups, with a focus on video communication tasks. We review current measurement techniques, identify limitations in existing practices, and propose a structured methodology that incorporates considerations for static and dynamic power consumption, appropriate sampling frequencies, and statistical rigor. Additionally, we introduce a reference workflow that is adaptable to various multimedia applications and demonstrate its applicability through a case study. By offering clear guidance and practical tools, this work aims to improve the reliability, reproducibility, and comparability of energy consumption measurements in video technologies, providing a strong foundation for the multimedia community to base decisions on.

Understanding the carbon footprints (CFs) within the value chains of Information and Communication Technology (ICT) multinational enterprises (IMNEs) is vital for reducing their global environmental impact. Using a multi-regional input-output model, we assess for the first time the evolution of IMNEs’ value chain CFs from 2000 to 2019 and apply structural path analysis to identify key emissions hotspots for mitigation. We found that IMNEs’ CFs accounted for over 4 % of global emissions during this period. By 2019, China became the largest host, contributing 558 MtCO2, but geopolitical shifts post-2010 led to growing emissions in India and Southeast Asia by 4.0 % and 4.8 % annually. Upstream and downstream emissions made up 94.5 %–95.8 % of total CFs respectively. ICT manufacturing multinational enterprises (MNEs) had significant upstream emissions from electricity and heavy manufacturing, while ICT services MNEs were more affected by downstream business and transportation emissions. Low-income economies contributed heavily to direct emissions, while high-income economies experienced a rise in downstream emissions, reaching 46.8 % in 2019. Middle-income economies shifted toward more downstream activities, with upstream emissions declining to 67 %. Thus, we highlight the need for targeted emissions reduction based on the distribution of value-chain CFs to maximize mitigationpotential.