Doctorant f/h université de toulouse - les leviers de la sobriété et de la convivialité et leurs influences sur les modèles algorithmiques de décision

Contexte et atouts du poste

Contexte

Employeur université de Toulouse.

Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet ANR SOCLOUD, qui vise à étudier les possibilités de conception d’un data center sobre et ouvert, respectueux des limites planétaires et socialement équitable envers ses utilisateur·ices. L’objectif est d’aller au-delà des simples questions d’efficacité énergétique, dont les gains sont quasi-systématiquement gommés par les effets négatifs indirects de premier ordre ou d’ordre supérieur, tels que l’effet rebond.

Détails pratiques et candidature
La thèse se déroulera en co-tutelle entre l’IRIT à Toulouse et FEMTO-ST à Besançon, la personne recrutée travaillera sur le site de l’IRIT à Toulouse. L’équipe SEPIA à l’IRIT travaille sur la gestion de ressources dans les systèmes distribués et a une solide expérience sur les problématiques d’économie d’énergie et de sobriété. L’équipe DEODIS (FEMTO-ST) travaille sur la conception, l’optimisation et l’évaluation de systèmes distribués et intelligents. Elle est reconnue pour ses travaux en ordonnancement sous contraintes énergétiques et dans la gestion d’énergies renouvelables.

La personne recrutée sera encadrée par Patricia Stolf, Professeur des Universités à l’Université de Toulouse, Georges Da Costa, professeur des Universités également à l’Université de Toulouse et Veronika Sonigo, Maître de Conférences à l’Université Marie et Louis Pasteur à Besançon. Le financement sera sur le projet SOCLOUD impliquant des partenaires académiques et industriels. Le doctorant sera intégré dans un environnement de collaboration national avec des réunions de projets régulières. Le salaire mensuel brut sera de l’ordre de 2050 euros.

Mission confiée

État de l’art et position du problème
Comme de nombreux secteurs économiques, les Technologies de l’Information et de la Communication contribuent à exercer une pression considérable sur les limites planétaires, une tendance qui ne fait que s’accentuer. Les data centers sont particulièrement concernés : leur consommation en énergie, et aussi en eau et en métaux via le renouvellement des machines, ne cesse de croître. De nombreux travaux, aussi bien académiques qu’industriels, se sont penchés sur leur efficacité énergétique, que ce soit au niveau matériel, en améliorant progressivement chacun des composants individuels, ou au niveau logiciel, par exemple en optimisant l’allocation des ressources. Pourtant, les effets négatifs indirects et systémiques, tels que l’effet rebond [6], conduisent à une augmentation de la consommation énergétique globale malgré tous ces efforts.

Le projet ANR SOCLOUD cherche à dépasser cette vision purement technosolutionniste en étudiant les conditions de mise en œuvre d’un data center sobre. La sobriété ne se limite pas à l’aspect technique : elle englobe également la dimension des usages, en impliquant et en responsabilisant les utilisateurs vis-à-vis des problématiques de gestion des ressources [7]. Une manière d’appréhender un tel data center est de s’appuyer sur le concept d’« outil convivial » proposé par le philosophe Ivan Illich [5] dans les années 70 : un tel outil est respectueux des limites planétaires avec des règles d’utilisation intelligibles et facilement explicables, ouvert et transparent dans ses décisions et compromis, équitable dans les usages, et enfin il ne génère pas de dépendance irréversible.

Parmi les composants de la pile logicielle d’un data center, les gestionnaires de ressources (qu’il s’agisse d’ordonnanceurs [8, 4] ou d’orchestrateurs [3]) font l’objet d’une recherche intensive, visant à déterminer la meilleure manière d’allouer CPU/GPU, RAM ou bande passante selon un ou plusieurs critères objectifs. Les problèmes d’ordonnancement, qui constituent une classe particulière de problèmes d’allocation de ressources, sont ainsi étudiés depuis les années 60 [1]. Dans le contexte des data centers, la majorité des travaux se concentrent sur l’efficacité et la qualité de service, qui peuvent prendre différentes formes (e.g., minimisation du makespan, du flow time moyen, ou du nombre de tâches en retard vis-à-vis d’une date butoire), mais dont la finalité reste identique : allouer des tâches ou des requêtes de manière à maximiser l’utilisation de la plateforme tout en satisfaisant au mieux les besoins des utilisateurs. La question de l’efficacité énergétique est parfois prise en compte, mais généralement comme critère secondaire [2], et sans jamais remettre en question les usages qui se cachent derrière l’exécution des requêtes.

Objectifs de la thèse
Le but de cette thèse est d’étudier le comportement des utilisateurs dans leurs habitudes de soumission de tâches et d’utilisation de services face à des incitations visant à modifier ces comportements. Dans un data center classique, les utilisateurs soumettent leurs tâches à tout moment de la journée sans tenir compte de critères tels que la disponibilité de ressources de calcul, le coût de l’électricité, la disponibilité d’énergie verte, etc. En revanche, les utilisateurs d’un data center sobre sont signataires d’une charte où ils s’engagent à respecter certaines règles visant à réduire l’impact environnemental et à accepter un certain niveau de dégradation de performance dans le traitement de leurs tâches. Cette thèse s’intéresse ainsi à l’influence de la signature d’une telle charte sur le comportement des utilisateurs. L’étude portera sur l’évolution dynamique de ce comportement en fonction des habitudes, des incitations, de la charte et des algorithmes d’allocation. L’étude d’apparition de comportements émergents, d’impact sur les ressources utilisées et sur les métriques de qualité de service, la résilience ou la robustesse seront le cœur de la thèse. Les méthodes d’incitation devront être alignées avec la notion de convivialité telle que définie par Illich.


Dans un premier temps, il s’agira d’étudier différents mécanismes de régulation. Pour commencer il sera question de comparer des méthodes incitatives (récompenses) et des méthodes coercitives (quotas) afin d’évaluer leur influence sur le comportement des utilisateurs. À cette fin, nous analyserons :

1. L’interprétation de métriques quantitatives et leur agrégation sous forme de scores.
2. La pertinence de différents indicateurs (par exemple, un carbon-score ou un service-score) pour mesurer l’impact des incitations.

Dans un second temps, il s’agira d’analyser l’influence des algorithmes d’allocation utilisés sur les scores et métriques, en fonction de plusieurs modèles comportementaux des utilisateurs. On peut par exemple imaginer des comportements plus ou moins vertueux. Dans ce contexte, il sera également envisageable de viser une forme de strategyproofness. En conception de mécanismes, un mécanisme strategyproof est une forme de jeu dans lequel chaque joueur dispose d’une stratégie faiblement dominante, de sorte qu’aucun joueur ne peut tirer avantage en espionnant les autres pour connaître leurs coups. Dans notre cadre, l’objectif sera d’étudier si des solutions peuvent être trouvées où les utilisateurs ne pourraient pas adopter un comportement égoïste les avantageant au détriment des autres et des principes de convivialité. Les différentes méthodes de régulation seront implémentées dans le framework mise en place dans le projet SOCLOUD.

Références
[1] Alessandro Agnetis et al. “Fifty Years of Research in Scheduling — Theory and Applications”. In : European Journal of Operational Research 327.2, p. 367-393. doi : 10.1016/j.ejor. 2025.01.034.
[2] Susanne Albers et Hiroshi Fujiwara. “Energy-efficient algorithms for flow time minimization”. In : ACM Transactions on Algorithms (TALG) 3.4, 49-es. doi : 10.1145/1290672.1290686.
[3] Eric A Brewer. “Kubernetes and the path to cloud native”. In : Proceedings of the sixth ACM symposium on cloud computing. 2015, p. 167-167. doi : 10.1145/2806777.2809955. [4] Nicolas Capit et al. “A batch scheduler with high level components”. In : CCGRID 2005. T. 2. 2005, p. 776-783. doi : 10.1109/CCGRID.2005.1558641.
[5] Ivan Illich. La convivialité. Editions du Seuil, 1973.
[6] Steffen Lange et al. “The Jevons paradox unravelled : A multi-level typology of rebound effects and mechanisms”. In : Energy Research & Social Science 74, p. 101982. doi : 10.1016/j.erss.2021.101982.
[7] Maël Madon, Georges Da Costa et Jean-Marc Pierson. “Characterization of different user behaviors for demand response in data centers”. In : European Conference on Parallel Processing. 2022, p. 53-68. doi : 10.1007/978-3-031-12597-3_4.
[8] Joseph Skovira et al. “The easy—loadleveler api project”. In : Workshop on Job Scheduling Strategies for Parallel Processing. 1996, p. 41-47. doi : 10.1007/BFb0022286.

Principales activités

3. Etat de l’art des mécanismes de régulation
4. Modélisation du comportement d’utilisateurs
5. Définition de scores
6. Mesures de pertinence
7. Analyse des comportements face aux algorithmes d'allocation
8. Implémentation dans le framework de SOCLOUD

Avantages

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