Assembler des smartphones âgés d’une dizaine d’années pour en faire une grappe de calcul, l’idée progresse dans plusieurs laboratoires, de l’Estonie à la Californie.
Des chercheurs testent ces appareils comme briques de mini centres de données capables d’exécuter des tâches légères, de l’informatique en périphérie de réseau et certains traitements localisés, avec un objectif double, réduire les déchets électroniques et limiter l’empreinte carbone associée à la fabrication de nouveaux serveurs. Le concept ne vise pas à remplacer les grands sites industriels pour l’IA ou le stockage massif, mais à proposer une option plus frugale pour des usages ciblés, dans des lieux où l’accès réseau est limité ou lorsque la proximité des données compte.
L’Université de Tartu teste des smartphones de 10 ans
En Estonie, une équipe de l’Université de Tartu a expérimenté la réutilisation de smartphones vieux d’environ 10 ans en les assemblant pour former de petits nuds de calcul. L’approche consiste à empiler plusieurs appareils, à les alimenter de manière stable et à les relier pour exécuter des traitements répartis, à la manière d’un mini cluster. Les chercheurs mettent en avant un point souvent sous-estimé, un smartphone est conçu pour fonctionner longtemps dans un volume réduit, avec une gestion thermique contrainte, ce qui en fait une plateforme intéressante pour des charges modestes.
Huber Flores, cité dans les échanges autour de ces travaux, insiste sur la robustesse de conception des téléphones, pensés pour limiter la surchauffe et encaisser des usages intensifs. Un SoC mobile de 2014 ou 2015 reste capable de faire tourner des services web simples, de la collecte de capteurs, de l’agrégation de données, ou des tâches de prétraitement, comme compresser des images, filtrer des signaux, ou exécuter des modèles légers. L’intérêt se situe dans la multiplication, plusieurs appareils peu puissants peuvent, en groupe, fournir une capacité utile pour des besoins locaux.
La difficulté, selon le chercheur, se déplace vers l’accès matériel et logiciel. Les fabricants verrouillent davantage les appareils, avec des bootloaders fermés, des firmwares propriétaires, des composants difficiles à remplacer et des chaînes de démarrage qui empêchent l’installation d’un système alternatif. Cette tendance complique la conversion d’un téléphone en nud de calcul durable, car la maintenance devient plus technique, plus longue, et donc plus coûteuse en main-d’uvre. Dans un projet qui vise le bas coût, le temps passé à contourner des verrous peut peser autant que le matériel lui-même.
Les cas d’usage évoqués par ce type de prototypes relèvent souvent de l’edge computing, par exemple un campus, une petite entreprise, un atelier, un site industriel isolé, ou un laboratoire de terrain. Là où un serveur classique impose un achat, une logistique, parfois une climatisation, une grappe de téléphones peut être déployée dans un boîtier compact, avec une consommation contenue. Le pari est de tirer parti d’un parc dormant, ces appareils qui finissent dans des tiroirs, alors que leur électronique reste fonctionnelle.
UC San Diego et Google recyclent des Pixel en mini data center
Aux États-Unis, des chercheurs de l’University of California San Diego ont collaboré avec Google autour de smartphones Pixel mis à la retraite, dans l’idée d’en faire une plateforme de calcul généraliste à bas coût. Dans la communication de Google Research, un point revient, le poids du carbone incorporé, l’embodied carbon, c’est-à-dire les émissions liées à l’extraction des matériaux, à la fabrication, au transport et à l’assemblage. Prolonger la vie d’un appareil déjà produit revient à amortir ce coût environnemental sur plus d’années de service.
Le projet s’inscrit dans un contexte où le renouvellement des mobiles, souvent tous les deux à quatre ans, alimente une part importante des déchets électroniques mondiaux. Les smartphones contiennent des métaux et des composants dont le recyclage est complexe, et la collecte reste incomplète. Réutiliser ces appareils comme unités de calcul vise donc à réduire la pression sur les filières de traitement, tout en offrant une ressource informatique pour des scénarios où l’on n’a pas besoin d’un serveur haut de gamme.
Techniquement, l’intérêt des Pixel et d’autres modèles comparables tient à l’intégration, CPU, mémoire, stockage, Wi-Fi, parfois 4G, gestion d’énergie, le tout dans un format standardisé. En grappe, ces appareils peuvent héberger des microservices, des caches locaux, des services de synchronisation, ou des traitements par lots, à condition de bien gérer l’orchestration, la supervision et les pannes. La maintenance change de nature, on remplace un nud complet plutôt qu’un composant, ce qui peut simplifier l’exploitation dans certains contextes.
Les limites sont clairement identifiées, le stockage est réduit, la mémoire aussi, et la bande passante réseau dépend de l’interface disponible. Pour des tâches lourdes, IA générative, bases de données à forte concurrence, calcul scientifique, ces grappes ne rivalisent pas avec des racks de serveurs. Mais pour des services de proximité, un relais de données, une passerelle IoT, un serveur web local, ou un traitement de capteurs, elles peuvent suffire. Le modèle ressemble à une informatique distribuée, où l’on place le calcul au plus près des usages au lieu de tout centraliser.
Jennifer Switzer chiffre le Junkyard Computing face à Amazon S3
À l’UC San Diego, la chercheuse Jennifer Switzer travaille sur le concept de Junkyard Computing, traduit parfois par informatique de la casse. L’idée consiste à bâtir des infrastructures à partir de matériel déclassé, smartphones, mini PC, équipements réseau, pour réaliser des services informatiques à coût réduit. Dans les éléments présentés autour du projet, une estimation théorique a marqué les esprits, des fermes basées sur de vieux téléphones pourraient revenir jusqu’à 40 fois moins cher que des services de stockage type Amazon S3, en se concentrant sur des besoins spécifiques et en acceptant des compromis.
Ce type de comparaison doit être lu avec prudence, S3 inclut une durabilité multi-sites, des garanties de disponibilité, une sécurité et une conformité qui ont un coût. Une grappe de téléphones ne fournit pas nativement ces propriétés, il faut les reconstruire via la redondance, des copies, des mécanismes de réparation et une supervision. Mais l’intérêt de l’exercice est de montrer qu’une partie des usages attribués au cloud public n’exige pas toujours le même niveau de service, surtout pour des données temporaires, des caches, des sauvegardes locales, ou des contenus non critiques.
Un autre aspect mis en avant est la gestion énergétique. Les smartphones intègrent des batteries, ce qui ouvre des stratégies de charge et de décharge, par exemple charger lorsque l’électricité est la moins carbonée, puis utiliser la réserve pour lisser la consommation. Dans un micro data center local, cette flexibilité peut réduire les pointes et s’adapter à une production intermittente, comme le solaire. Le bénéfice dépend du vieillissement des batteries et des contraintes de sécurité, mais l’idée d’utiliser l’électronique existante comme tampon énergétique fait partie des pistes explorées.
Sur le terrain, le Junkyard Computing vise aussi des zones où l’accès Internet est limité ou coûteux. Placer des services localement permet de continuer à traiter des données même lorsque la connectivité vers un cloud central est instable. Un exemple typique est une collecte de données de capteurs dans une zone rurale, avec synchronisation différée. Dans ce scénario, la grappe de téléphones sert de serveur local, stocke, filtre, compresse, puis envoie le strict nécessaire lorsque le réseau revient.
Des tiny data centers pour la mer, l’industrie et les zones mal connectées
Les prototypes de tiny data centers basés sur des téléphones ont déjà été testés dans des contextes concrets. Une équipe a notamment utilisé un ensemble de quatre appareils pour de la surveillance sous-marine, un cas d’usage où l’encombrement, l’énergie disponible et la robustesse comptent plus que la performance brute. Dans ce type de mission, le calcul local sert à prétraiter des mesures, détecter des événements, ou réduire le volume de données à transmettre, ce qui économise de l’énergie et du temps de communication.
Dans l’industrie, des scénarios similaires existent, maintenance prédictive, vision simple, agrégation de capteurs, journalisation locale. Des machines peuvent produire des flux continus, et envoyer tout vers un data center est parfois inutile. Un nud local, même modeste, peut filtrer, détecter des anomalies, et ne remonter que les alertes. Les smartphones, déjà dotés de capteurs et de connectivité, peuvent aussi servir de passerelles, à condition d’être intégrés dans un boîtier adapté et alimentés proprement.
La comparaison avec un data center traditionnel éclaire la logique. Un site industriel comme ceux opérés par Microsoft ou d’autres acteurs concentre des milliers de serveurs, des systèmes de refroidissement, des alimentations redondées et une sécurité physique. Cela répond à des besoins de haute disponibilité et de charges massives. Les grappes de téléphones visent autre chose, des micro-infrastructures, proches des données, qui réduisent le trafic réseau et évitent de surdimensionner. Le gain environnemental potentiel vient du réemploi, mais aussi du fait que l’on n’installe pas un serveur complet pour une tâche modeste.
La question de la fiabilité reste centrale. Les téléphones ont été conçus pour un usage personnel, pas pour une exploitation 24/7 dans un rack. Les connecteurs peuvent s’user, les batteries gonfler, les écrans se fissurer, et les composants vieillir. Les projets répondent souvent par la redondance, on accepte qu’un nud tombe et on le remplace, comme dans certains systèmes distribués. Cela implique une couche logicielle de supervision, des métriques, et des mécanismes de reprise, qui font partie du coût réel.
Dans les zones mal connectées, l’intérêt est aussi social et économique. Une petite structure, école, centre de santé, association, peut héberger des services locaux, bibliothèque numérique, partage de fichiers, outils pédagogiques, sans dépendre en permanence d’un cloud distant. Le modèle n’élimine pas les besoins de réseau, mais il réduit la dépendance à une connexion stable et diminue la latence pour les usages locaux.
Verrous des fabricants, coûts de main-d’uvre et limites techniques
Le principal frein cité par plusieurs chercheurs tient aux verrous imposés par les fabricants. Sur le plan logiciel, l’accès au bootloader, la possibilité d’installer un système alternatif, ou de maintenir des correctifs de sécurité sur des appareils anciens conditionnent la viabilité du projet. Un téléphone qui ne reçoit plus de mises à jour officielles peut devenir risqué s’il est exposé à un réseau, même local. Les équipes doivent donc soit isoler ces grappes, soit développer des images système maintenues, ce qui demande des compétences et du temps.
Sur le plan matériel, les pièces ne sont pas prévues pour être remplacées facilement. Une batterie vieillissante, un port de charge fragile, une surchauffe due à la poussière, peuvent immobiliser un nud. Pour un centre de calcul, même petit, la standardisation est un avantage, alors que les parcs de smartphones sont hétérogènes. Mélanger des modèles différents complique l’exploitation, car les performances, la mémoire et les versions logicielles varient. Beaucoup de projets privilégient donc des lots homogènes, issus d’un même modèle, ce qui suppose une filière d’approvisionnement.
Le coût total ne se limite pas au matériel récupéré. Il faut des cartes d’interconnexion ou des hubs, des alimentations, des supports physiques, parfois un boîtier imprimé en 3D ou usiné, et un réseau local fiable. Il faut aussi du temps pour tester chaque appareil, remplacer ceux qui sont défectueux, et automatiser le déploiement. Si le piratage devient trop difficile, comme le souligne Huber Flores, la main-d’uvre peut annuler le gain économique. Dans un calcul réaliste, le prix de l’heure d’ingénierie devient déterminant.
Les limites de performance imposent un cadrage des usages. Ces grappes sont adaptées à des tâches légères, mais elles ne peuvent pas servir de base à des workloads massifs. La mémoire limitée et l’absence d’accélérateurs modernes réduisent les possibilités, même si certains SoC restent étonnamment capables pour de l’inférence légère. Le stockage flash intégré n’a pas été conçu pour des écritures intensives en continu, et l’usure peut devenir un problème si l’on journalise trop. Les projets doivent donc choisir des charges qui minimisent les écritures et privilégient des traitements en mémoire.
Enfin, l’argument environnemental demande une mesure rigoureuse. Réutiliser un téléphone évite la fabrication d’un serveur, mais si l’on doit ajouter beaucoup d’accessoires, multiplier les alimentations inefficaces ou remplacer fréquemment des appareils, le bénéfice se réduit. Les chercheurs plaident pour des analyses de cycle de vie, et pour des designs sobres, mutualisation de l’alimentation, ventilation passive, et orchestration qui éteint des nuds quand ils ne sont pas nécessaires. Le sujet s’inscrit dans une réflexion plus large sur la sobriété numérique et sur la place de l’edge computing dans les architectures modernes.
Source : Tom’s Hardware
