Adaptive Battery sous Android 9 Pie : Votre application risque d'être fortement impactée

Olivier Philippot

Android 9 Pie (API level 28) introduit une nouvelle fonctionnalité de gestion de la batterie : l’Adaptive Battery. En fonction de l’usage des applications par l’utilisateur, le système va restreindre certains mécanismes pour ces applications.

Nouveauté Android 9 : Adaptive Battery

Le système priorise l’usage des ressources d’après la fréquence d’usage des applications ainsi que le temps écoulé depuis leur dernière utilisation. 5 classes d’applications (buckets) ont été mises en place :

  • Active : L’utilisateur utilise fréquemment l’application. Certains critères d’architecture sont également pris en compte : lancement d’une activité, service foreground [premier-plan], utilisateur qui clique sur une notification…

  • Working set : L’application est utilisée fréquemment mais n’est pas tout le temps active. Une application de type réseau social sera par exemple assignée en Working set. Une application utilisée indirectement sera aussi dans cette classe.

  • Frequent : L’application est utilisé fréquemment mais pas forcément quotidiennement.

  • Rare : Une application utilisée de façon irrégulière. Par exemple une application de réservation de vol d’avion pour un particulier.

  • Never : L’application a été installée mais jamais utilisée.

L’algorithme se base sur l’intelligence artificielle (IA), il est probable que l’apprentissage de l’usage prenne plusieurs jours. Il est probable que beaucoup d’applications seront attribuées à la classe Frequent voire Rare. Les applications system ou Google (Maps, Appareil photo…) seront probablement en Working Set et les applications usuelles (banque, voyage…) risquent d’être classées comme Frequent. L’implémentation pourra aussi dépendre du constructeur du smartphone.

Restrictions liées à l’Adaptive Battery

En fonction des buckets, plusieurs restrictions seront mise en place :

  • Job
  • Alarm
  • Network
  • Firebase Cloud Messaging

Cela signifie plusieurs fonctionnalités de vos applications pourraient être impactées :

  • Requête réseau pour mettre à jour des ressources
  • Téléchargement d’information
  • Tâche de fond
  • Appel périodique d’API système

Les restrictions seront les suivantes :

Buckets Job Alarm Network FCM
Active Pas de restriction Pas de restriction Pas de restriction Pas de restriction
Working set Décalé jusqu’à 2 heures Décalé jusqu’à 6 minutes Pas de restriction Pas de restriction
Frequent Décalé jusqu’à 8 heures Décalé jusqu’à 30 minutes Pas de restriction High priority: 10/jour
Rare Décalé jusqu’à 24 heures Décalé jusqu’à 2 heures Décalé jusqu’à 24 heures High priority: 5/jour

Comment améliorer le classement de son application ?

L’une des manières d’éviter d’être déclassé est l’attribution est que l’utilisateur place votre application dans la whitelist Doze. En effet, les applications figurant sur cette liste blanche sont exemptées des restrictions.

  • Si votre application n’a pas de launcher activity, il faut penser à en implémenter une si possible.
  • Il est important que vos utilisateurs puissent interagir avec les notifications.
  • N’encombrez pas votre utilisateur de trop de notifications, sinon ce dernier pourrait les bloquer et votre application serait déclassée.

La difficulté de tester

Il va être difficile de prévoir dans quelle classe votre application sera affectée. Il est probable que l’usage des utilisateurs sera fragmenté et votre application pourra se retrouver dans chacune des 5 classes. Si vous souhaitez connaître la classe de votre application (mais dans le cas de votre usage), vous pouvez utiliser l’API :

Il est cependant nécessaire de tester votre application dans les différents cas. Pour cela vous pouvez placer l’application dans la classe voulue avec ADB :

adb shell am set-standby-bucket packagename active|working_set|frequent|rare

Il est évident que la durée des tests va être plus longue.

À noter que si vous avez une application multi-apk, il est possible que tous les APK n’aient pas la même classe. Il est alors important de réfléchir à une stratégie de test adaptée.

L’Adaptive battery réduit-elle réellement la consommation de batterie ?

Avec l’annonce de cette nouvelle feature (associée au buzzword d’Intelligence Artificielle) de nombreuses spéculations sur le fonctionnement ont été entendues : Android mettrait en mémoire les applications les plus utilisées, permettrait des gains importants en énergie… Google annonçait 30% de gain CPU sur le lancement de l’application. Or ce chiffre correspondait en fait plus à des mesures réalisées dans le contexte Google. On est plus probablement autour de 5% de réduction. L’implémentation de l’Adaptive battery est en effet plus restreint : en fonction de l’usage, certains traitements, surtout en tâche de fond, sont décalés. Cela permet par exemple dans certains cas où l’utilisateur n’aurait plus de batterie de les reporter à une période où l’appareil sera branché. On décale donc le traitement, mais il n’est en aucun cas supprimé. (Source). L’Adaptive battery permettra probablement plus de gain au fur est à mesure que les développeurs utiliseront les alarms et les jobs. L’Intelligence Artificielle qui réduirait drastiquement la consommation d’énergie est une cible pour Android mais nous n’assistons qu’à ces débuts.

On le voit, les différentes versions Android amènent de plus en plus des fonctionnalités de gestion d’énergie (Doze, Adaptive battery…). Les gains pour les utilisateurs sont en revanche difficilement chiffrables. En tout cas, nous n’assistons pas à une explosion de la durée d’autonomie des smartphones. Cependant, cela amène une visibilité supplémentaire pour les applications qui sont détectées en tant que trop consommatrices par le système. Et l’impact est alors fort pour l’application, car l’utilisateur, une fois prévenu, risque tout simplement de la désinstaller.

Au final, que faire ?

Il est difficile de prévoir comment le système va percevoir une application donnée (Fréquemment utilisée, rarement…). Cependant trois axes sont importants :

  • Une application efficiente, fluide et bien conçue sera probablement plus souvent utilisée. Au-delà des bonnes pratiques que l’on donne dans cet article, il est important d’avoir un niveau de qualité élevée pour son application. Cela implique plus de test, un contrôle élevé de la qualité, la mesure des métriques de consommation de ressources et d’énergie…

  • Les traitements en tâches de fond via Alarmes et Jobs ainsi que les traitements réseaux sont ciblés par Android. Il est important de concevoir une architecture d’application efficace et de tester le comportement de ces tâches. Et cela dans diverses conditions : connexions réseau différentes, plateformes fragmentées….

  • Les OS et constructeurs continuent de rechercher des mécanismes pour éviter que les applications n’utilisent trop de batterie. En tant que développeur d’application il est critique d’anticiper cette problématique. En effet, la clé du problème est la conception des applications. Sans un meilleur comportement des applications, les systèmes risquent de continuer à mettre des mécanismes peu efficaces mais contraignants.


À propos de l'auteur