L’électronique est aujourd’hui au cœur de nos sociétés et des solutions proposées pour répondre, entre autres, au problème du changement climatique [1]. Cependant, elle est également à l'origine de divers problèmes qui, si l'on ne s'y penche pas, dégradent plus qu'ils n'aident. Parmi ceux-ci figurent le besoin en matériaux, toujours plus rares et plus purs, ainsi que des processus de fabrication, toujours plus complexes et énergivores [2,3]. Un des défis majeurs dans le secteur de l'électronique concerne les Déchets d’Équipements Électriques et Électroniques (DEEE). Le rapport "The Global E-Waste Monitor" fournit une analyse approfondie de la quantité de déchets électroniques générée chaque année à l'échelle mondiale, ainsi que des tendances, des impacts et des défis associés [3]. La production de DEEE continue d'augmenter ; en 2022, elle a été estimée à 62 millions de tonnes (voir Figure 1). En l'espace de 12 ans, cette quantité a presque doublé, en raison des avancées technologiques, d'une consommation accrue, d'options de réparation limitées, de cycles de vie courts et d'une infrastructure de gestion des déchets souvent insuffisante.

L'Internet des Objets (IoT) satellitaire représente une évolution majeure dans la connectivité globale, permettant de connecter des millions d'objets dans les zones non couvertes par les réseaux terrestres. Cet article présente les enjeux techniques et technologiques de l'IoT satellitaire à travers l'exemple de Kinéis, opérateur français. Nous détaillons l'architecture réseau, les choix de modulation, et les perspectives d'évolution vers une constellation hybride de satellites en orbite basse (LEO) et géostationnaires (GEO). Cette étude illustre les défis de conception d'un système de communication satellitaire à faible coût et faible consommation pour des applications IoT massives.

Cette recherche d’efficacité se prolonge dans les deux derniers articles, proposés par Jules Farnault et Anthony Juton et leurs équipes, consacrés à ROS2, système d’exploitation open source pour la robotique. Le premier présente les bases de l’écosystème et montre comment la mutualisation des outils accélère le développement et améliore la fiabilité. Le second illustre son usage sur des voitures autonomes, dans le cadre de la compétition CoVAPSy, mettant en avant une robotique modulaire et durable, du simulateur au réel. Pris ensemble, ces articles défendent une vision commune : celle d’une technologie plus responsable. Écoconcevoir, réparer, connecter sobrement et partager des outils open source interrogent notre rapport au progrès. La performance ne se mesure plus seulement en puissance, mais aussi en impact environnemental, en durée de vie et en capacité de réutilisation.

Cette ressource a pour but de présenter ROS (du sigle en anglais Robotics Operating System version 2), un ensemble de bibliothèques C/C++ et python et d’outils de développement open-source pour la robotique, drones compris. Les laboratoires de robotique, les fabricants de matériel et les industriels de la robotique partagent dans une communauté dynamique leurs développements ROS, ce qui permet de réutiliser des briques logicielles de qualité [modules d’acquisition de capteurs complexes (LiDAR-Light Detection And Ranging, caméra RGBD, GPS/GNSS...), de contrôle d’actionneurs, algorithmes complexes (filtres à particules, génération de trajectoire…) et faciles à interfacer. Cette ressource présente ROS et ses différents composants et guide le lecteur à travers la documentation de la version ROS2 pour sa mise en œuvre sur deux premiers exemples. Elle est suivie de la ressource « Mise en œuvre de ROS2 pour le contrôle d’une voiture autonome simulée sous Webots et réelle » [15] présentant la mise en œuvre de ROS2 réelle et simulée.

Cette ressource fait suite à la ressource « ROS2 : bibliothèques et outils pour le développement logiciel en robotique » [1]. Pour les étudiants participant à la course de voitures autonomes de Paris Saclay CoVAPSy [13], elle guide dans la mise en œuvre de ROS2 pour la conduite d’une voiture réelle ou simulée sous Webots. Pour les autres, c’est un exemple de mise en œuvre de ROS2 pour le contrôle d’un robot réel contrôlé par Raspberry Pi et simulé sous Webots. Webots fournit un autre exemple d’utilisation de ROS2 sur un robot, pour le contrôle d’un drone simulé [10].