Contribution to the modeling of technology transfer in green IT with multi-agent system

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.Over the past 5 to 10 years, research is numerous on energy reduction in IT (mainly electricity reduction). Several studies indeed alerted the stakeholders and environmental agencies on the urgency of the problem of the energy consumption of large scale infrastructures, like data centres, clouds or simply companies running servers and lots of IT equipment. This awareness moved from a non-so-important issue to major constraints on the operation of these infrastructures. In some cases, the operational costs reach the investment costs, urging new methodologies to appear in order to reduce costs and ecological impact. As of today, new hardware are developed by equipment manufacturers to decrease these costs. Only few and basic techniques are offered at the software and middleware levels out-of-the-box: But in laboratories, some techniques have proven on synthetic data, dedicated workflows or selected applications, to be able to save energy during the lifetime of an infrastructure, in several contexts, from Cloud to HPC in particular. Unfortunately, the transfer (or even the knowledge of the existence) of these techniques to industries is limited to project partners, innovative companies or large private research centres, able to invest time (thus money) on this topic. In my thesis, I investigate the reasons restraining the large adoption of several research results, from the simpler ones to more elaborated ones and I model the ties and interactions between the actors of the technological transfer. The target field has been restricted to Green IT but the methodology and the developed models can be extended to other domains as well. The idea is to identify, on the scale of technical maturity for wider adoption, what is missing and how to increase the speed of the transfer of scientific knowledge. The methodology is based on the following path: First, identifying the actors involved in the process of technology transfer, and understanding their motivations, their means of actions and their limitations. After a study of the state of the art in the domain of innovation diffusion and innovation management, this phase involved the production and the analysis of a dedicated survey targeting researchers and companies, from different size and turnover, restricted to those working in the Green IT field. Identifying each actor is not sufficient since they all interact; therefore their links and the potential of these links for technology transfer have also been studied carefully in a second phase so as to identify the most important ones, with the same methodology with the actors' identification. From these two phases, a multi-agent system (MAS) has been designed