LogoLogo

Herzog, Christina. Contributions à la modélisation avec un système multi agent du transfert technologique en Green IT

Herzog, Christina (2015). Contributions à la modélisation avec un système multi agent du transfert technologique en Green IT.

[img]
Preview
PDF - nécessite un logiciel de visualisation PDF comme GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
1618Kb

Résumé en francais

Depuis 5 à 10 ans, les recherches sont nombreuses sur la réduction de l'énergie en l'informatique (principalement sur la réduction de l'électricité). Plusieurs études ont en effet alerté les intervenants et les organismes environnementaux sur l'urgence du problème de la consommation d'énergie des infrastructures à grande échelle, comme les centres de données, l'informatique en nuage ??ou simplement les sociétés exploitant des serveurs et de nombreux équipements IT. Cette prise de conscience est passée d'un problème peu important à une contrainte majeure sur le fonctionnement de ces infrastructures. Dans certains cas, les coûts d'exploitation surpassent les coûts d'investissement, et de nouvelles méthodologies sont nécessaires pour réduire les coûts et l'impact écologique. De nouveaux matériels sont développés par les fabricants d'équipements pour diminuer ces coûts. Seules quelques techniques de base sont offertes aux niveaux logiciels et intergiciels, par les éditeurs. Mais dans les laboratoires, certaines techniques ont prouvé leur efficacité sur des données synthétiques, des tâches dédiées ou des applications sélectionnées, pour être en mesure d'économiser de l'énergie au cours de la vie d'une infrastructure, dans plusieurs contexte, depuis le Cloud au HPC. Malheureusement, le transfert (ou même la connaissance de l'existence) de ces techniques aux industries est limité à des partenaires de projets, des entreprises innovantes ou de grands centres de recherche privés, capables d'investir du temps (et donc de l'argent) sur ce sujet. Dans ma thèse, je m'intéresse sur les raisons de la faible adoption de plusieurs résultats de la recherche, des plus simples aux plus élaborés et je modélise les liens et les interactions entre les acteurs du transfert technologique. Le champ cible a été limité au Green IT (ou informatique éco-responsable), mais la méthodologie et les modèles développés peuvent être étendus à d'autres domaines. L'idée est d'identifier ce qui manque et comment augmenter la vitesse du transfert des connaissances scientifiques. La méthodologie est basée sur le cheminement suivant: d'abord, identifier les acteurs impliqués dans le processus de transfert technologique, comprendre leurs motivations, leurs moyens d'actions et leurs limites. Après une étude de l'état de l'art dans le domaine de la diffusion de l'innovation et de la gestion de l'innovation, cette phase a consisté à la production et l'analyse d'une enquête dédiée ciblant des chercheurs et des entreprises, de tailles et de chiffre d'affaire différentes, restreinte à ceux qui travaillent dans le Green IT. Identifier chaque acteur ne suffit pas, car ils interagissent, et par conséquent, leurs liens et le potentiel de ces liens pour le transfert technologique ont également été étudiés avec soin dans une deuxième phase afin d'identifier les plus importants, avec la même méthodologie que l'identification des acteurs. A partir de ces deux phases, un système multi-agents (SMA) a été conçu. A ma connaissance, ce travail est l'un des rares à essayer de modéliser l'interaction complexe des acteurs pour le transfert technologique: Seulement des études limitées (deux acteurs, un seul type d'interaction) existait. Les agents sélectionnés pour être inclus dans le modèle sont les chercheurs, les centres de recherche, les entreprises, les bureaux de transfert de technologie (BTT) et les organismes de financement. Ces agents évoluent indépendamment et interagissent au sein de partenariats directs et de projets (impliquant plus de 3 acteurs). Les algorithmes de leur évolution et de la construction de projets sont proposés et les principaux paramètres de leur évolution identifiés, avec chaque acteur ayant ses propres objectifs (à savoir les chercheurs ont besoin de publier, les entreprises veulent augmenter leur chiffre d'affaires, etc.). Une métrique globale est proposée pour relier l'indicateur de performance en matière de durabilité (SPI) du SMA. Il est basé sur le SPI de chaque acteur individuel. Il représente pour chaque acteur ses efforts vers la durabilité, c'est l'agrégation des indicateurs de performance écologiques, économiques et sociétaux. Par exemple, d'une part, l'emploi généré par l'activité de l'acteur est un mouvement positif vers plus de responsabilité sociétale, mais d'autre part elle réduit l'indicateur de l'environnement puisqu'un nouvel équipement IT sera probablement utilisé par les nouveaux employés. La comparaison de différents comportements des acteurs vers leur objectif individuel est important en utilisant des conditions opérationnelles diverses. Par exemple, changer le montant d'argent que les organismes de financement mettent dans des projets pourrait avoir une influence sur chaque acteur. La modification de la probabilité de succès d'un projet changera le chiffre d'affaires des entreprises qui peuvent investir plus ou moins dans la recherche. Je compare donc le comportement du SMA (à savoir les objectifs des acteurs et les changements SPI globaux) en faisant varier plusieurs paramètres de la simulation: le montant maximal de financement, le taux de conversion d'un projet vers un brevet, l'incitation qu'un centre de recherche peut offrir à ses chercheurs, la présence d'un BTT et sa part sur le résultat des projets. En outre, une proposition est donnée à intégrer les valeurs SPI dans le comportement de chaque acteur, de sorte qu'il ait un comportement plus écologique. L'impact de cette intégration est comparé avec les mêmes paramètres qu'auparavant. La mise en œuvre du SMA a été développé en utilisant NetLogo, un environnement bien connu de simulation de système multi agent. La polyvalence du modèle développé permet d'étendre son utilisation vers un autre domaine, explorant différents comportements des acteurs impliqués dans le transfert de technologie et, enfin, en ajoutant facilement de nouveaux acteurs de l'innovation (étudié dans le mémoire, mais non inclus dans le modèle). Enfin, les contributions de cette thèse sont: - Une étude approfondie de l'interaction complexe des acteurs du transfert technologique dans le domaine du Green IT et de la durabilité - Une transposition du modèle en algorithmes pour les comportements des acteurs et leurs évolutions au cours du temps - Un outil développé qui peut être testé sur plusieurs paramètres, ce qui permet, par exemple, à un organisme de financement de comprendre l'impact de sa décision (montant consacré au projet, le taux de financement, etc.), ou à une société de l'impact de participer à des projets ou collaborations directes (montant consacré à la recherche, les efforts pour convertir le projet aux produits réels, etc.).

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Pierson, Jean-Marc
Lefèvre, Laurent
Ecole doctorale:Mathématiques, informatique, télécommunications de Toulouse (MITT)
laboratoire/Unité de recherche :Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), UMR 5505
Mots-clés libres :Informatique durable - Transfert de technologie Système - Green IT - Multi-agents - Technology transfer - Multi-agent systems
Sujets :Sciences de l'environnement
Informatique
Déposé le :12 Feb 2016 10:08