Auteur/autrice : Kimberley DERUDDER

Kimberley DERUDDER est responsable marketing et communication chez GREENSPECTOR depuis plus de 3 ans. Diplômée d'un master Marketing - Communication, Kimberley s'est spécialisée en Inbound Marketing après ses deux premières années chez GREENSPECTOR. Aujourd'hui en charge de l'animation de la stratégie marketing, social media et de la génération de leads, elle s'occupe également des comparatifs et des battles d'applications.

Leroy Merlin vs ManoMano

Reading Time: 3 minutes

Nous comparons deux applications d’e-commerce françaises spécialisées dans la vente de biens pour réaliser des travaux, du jardinage, du bricolage ou de la décoration : Leroy Merlin et ManoMano. Découvrons ensemble quelle application est la moins impactante en impact carbone et la moins consommatrice pour votre smartphone.

À propos de Leroy Merlin : L’application de l’enseigne française permet d’accéder à son catalogue ainsi qu’à de nombreuses vidéos explicatives, conseils et avis d’autres clients. Il est également possible de repérer l’emplacement des produits dans un magasin.

À propos de ManoMano : Créee en 2013, l’enseigne concurrente a commencé son activité en France avant d’étendre son activité dans d’autres pays européens. Même principe que l’application Leroy Merlin, l’app propose d’accéder au catalogue.

Le combat

Toutes les lumières sont désormais sur les combattants et le match peut commencer.

La première partie de l’affrontement consiste naturellement à observer la phase de lancement de l’application. De ce côté c’est l’application ManoMano (0,187 g eqCO2) qui remporte le premier round de peu en impactant 29% moins que l’application Leroy Merlin (0,263 g eqCO2).

Lors du deuxième round qui correspond au scénario d’utilisation : la recherche d’un produit jusqu’à la consultation du panier, ManoMano prend la tête (0,922 g eqCO2) et mène face à Leroy Merlin (1,072 g eqCO2) avec un impact inférieur de 14%.

Pour mettre un terme à cette confrontation, nous avons mis en place deux rounds décisifs d’observation des phases de repos de chaque adversaire. L’application ManoMano gagne des points en affichant un impact carbone inférieur de 66% pour les phases d’inactivité en premier-plan et en arrière-plan, visiblement, après la fin du chantier, l’appli Leroy Merlin bricole encore.

La cloche retentit, fin du match pour nos compétiteurs français !

Le vainqueur

Sans grande surprise, c’est l’application ManoMano qui remporte ce match.

Si on additionne les Impacts Carbone de l’ensemble des scénarios mesurés, l’application ManoMano mène avec un impact carbone inférieur de 27% par rapport à l’application Leroy Merlin.

Plusieurs éléments de réponse peuvent expliquer les écarts d’impact et de consommation énergie et données : Leroy Merlin présente un chargement plus long de l’application avec une image tandis que ManoMano affiche un fond uni avec son logo. De plus, Leroy Merlin, lors de l’étape de consultation du panier, affiche un écran de chargement supplémentaire, avec une animation.

Pour ceux qui aiment les chiffres

ApplicationsVersionTéléchargementsNote PlaystorePoids de l’application
Leroy Merlin7.2.51 000 000+3,880MB
ManoMano1.9.150 000+4,586MB

Pour chacune de ces applications, mesurées sur un smartphone S7 (Android 8), les mesures ont été réalisées au travers de notre GREENSPECTOR Benchmark Runner, permettant la réalisation de tests automatisés.

Détail des scénarios :
– Chargement de l’application
– Inactivité application en premier-plan
– Inactivité application en arrière-plan
– Scénario utilisateur : recherche d’un produit, affichage du produit, clic sur ajout au panier, consultation du panier

Chaque mesure est la moyenne de 5 mesures homogènes (avec un écart-type faible). Les consommations mesurées sur le smartphone donné selon un réseau de type wifi peuvent être différentes sur un PC portable avec un réseau filaire par exemple. Pour chacune des itérations, le cache est préalablement vidé.

Pour évaluer les impacts des infrastructures (datacenter, réseau) dans les calculs de projection carbone, nous nous sommes appuyés sur la méthodologie Greenspector basée sur des données réelles mesurées du volume de données échangées. Cette méthodologie d’évaluation tient compte de la consommation de ressources et d’énergie en usage pour les équipements sollicités. Comme c’est une approche très macroscopique, elle est soumise à une incertitude et pourrait être affinée pour s’adapter à un contexte, à un outil donné. Pour la projection Carbone, nous avons pris l’hypothèse d’une projection 50% via un réseau Wi-Fi et 50% via un réseau mobile.

Pour évaluer les impacts du mobile dans les calculs de projections carbone, nous mesurons sur device réel la consommation d’énergie du scénario utilisateur et afin d’intégrer la quote-part d’impact matériel, nous nous appuyons sur le taux d’usure théorique généré par le scénario utilisateur sur la batterie, première pièce d’usure d’un smartphone. 500 cycles de charges et de décharges complètes occasionnent donc dans notre modèle un changement de smartphone. Cette méthodologie et mode de calcul ont été validés par le cabinet de conseil spécialiste de l’éco-conception Evea.

Lydia vs Pumpkin

Reading Time: 3 minutes

Pour cette première battle de l’année 2021, nous comparons deux applications de paiement entre proches : Lydia et Pumpkin. L’avantage de ces applications ? Le paiement et remboursement immédiat entre amis en seulement quelques clics par le biais d’un numéro de téléphone. Plus besoin de passer par les étapes fastidieuses traditionnelles de la collecte d’un IBAN, son ajout à une liste de bénéficiaires et l’action d’un ordre de virement (qui sera reçu parfois sous 48h). Découvrons ensemble quelle application est la moins impactante en impact carbone et la moins consommatrice pour votre smartphone.

À propos de Lydia : Créée en 2011, cette fintech française est spécialisée dans le paiement mobile et permet à ses utilisateurs de payer et gérer leur argent depuis l’application.

À propos de Pumpkin : Créée en 2014 également par des Français, l’application propose également le remboursement entre proches et récemment permet à ses utilisateurs de profiter de cashback.

Le combat

Toutes les lumières sont désormais sur les combattants et le match peut commencer.

La première partie de l’affrontement consiste naturellement à observer la phase de lancement de l’application. De ce côté c’est l’application Lydia (0,104 g eqCO2) qui remporte le premier round de peu en impactant 2% moins que l’application Pumpkin (0,106 g eqCO2).

Lors du deuxième round qui correspond au scénario d’utilisation : la collecte d’un paiement, Lydia prend la tête (0,181 g eqCO2) et mène face à Pumpkin (0,314 g eqCO2) avec un impact inférieur de 42%.

Pour mettre un terme à cette confrontation, nous avons mis en place deux rounds décisifs d’observation des phases de repos de chaque adversaire. Si l’application Pumpkin gagne des points en affichant un impact carbone inférieur de 8% pour la phase d’inactivité en premier-plan par rapport à Lydia, elle est la plus impactante côté phase d’inactivité en arrière-plan avec 4% de plus.

La cloche retentit, fin du match pour nos compétiteurs français !

Le vainqueur

C’est l’application Lydia qui remporte ce match.

Si on additionne les Impacts Carbone de l’ensemble des scénarios mesurés, l’application Lydia mène avec un impact carbone inférieur de 26% par rapport à l’application Pumpkin.

Plusieurs éléments de réponse peuvent expliquer les écarts d’impact et de consommation énergie et données : Pumpkin présente plusieurs écrans supplémentaires par rapport à Lydia :

  • Écran de sécurité au lancement (code pin)
  • Pop-up de synchronisation du répertoire de contacts pendant le scénario de collecte de paiement
  • Animation lors de la confirmation de validation de la transaction
  • Fil d’actualité de news sur la page d’accueil

Pour ceux qui aiment les chiffres

ApplicationsVersionTéléchargementsNote PlaystorePoids de l’application
Lydia10.101 000 000+3,8112MB
Pumpkin5.19.0500 000+4,5119MB

Pour chacune de ces applications, mesurées sur un smartphone S7 (Android 8), les mesures ont été réalisées au travers de notre GREENSPECTOR Benchmark Runner, permettant la réalisation de tests automatisés.

Détail des scénarios :
– Chargement de l’application
– Inactivité application en premier-plan
– Inactivité application en arrière-plan
– Scénario utilisateur : collecte d’un paiement (30 secondes)

Chaque mesure est la moyenne de 5 mesures homogènes (avec un écart-type faible). Les consommations mesurées sur le smartphone donné selon un réseau de type wifi peuvent être différentes sur un PC portable avec un réseau filaire par exemple. Pour chacune des itérations, le cache est préalablement vidé.

Pour évaluer les impacts des infrastructures (datacenter, réseau) dans les calculs de projection carbone, nous nous sommes appuyés sur la méthodologie Greenspector basée sur des données réelles mesurées du volume de données échangées. Cette méthodologie d’évaluation tient compte de la consommation de ressources et d’énergie en usage pour les équipements sollicités. Comme c’est une approche très macroscopique, elle est soumise à une incertitude et pourrait être affinée pour s’adapter à un contexte, à un outil donné. Pour la projection Carbone, nous avons pris l’hypothèse d’une projection 50% via un réseau Wi-Fi et 50% via un réseau mobile.

Pour évaluer les impacts du mobile dans les calculs de projections carbone, nous mesurons sur device réel la consommation d’énergie du scénario utilisateur et afin d’intégrer la quote-part d’impact matériel, nous nous appuyons sur le taux d’usure théorique généré par le scénario utilisateur sur la batterie, première pièce d’usure d’un smartphone. 500 cycles de charges et de décharges complètes occasionnent donc dans notre modèle un changement de smartphone. Cette méthodologie et mode de calcul ont été validés par le cabinet de conseil spécialiste de l’éco-conception Evea.

MétriquesLancementScénario : Collecter un paiementIdle ForegroundIdle Background
Lydia : consommation d’énergie (mAh)1,973,571,050,89
Lydia : données échangées (Mo)0,590,7000,01
Lydia : Impact Carbone (g eqCO2)0,1040,1810,050,043
Pumpkin : consommation d’énergie2,165,780,950,94
Pumpkin : données échangées (Mo)0,232,250,0240,02
Pumpkin : Impact Carbone (g eqCO2)0,1060,3140,040,045

Les nouveautés Greenspector : release note v.2.10.0

Reading Time: 2 minutes

L‘équipe Greenspector est fière d’annoncer la sortie de sa nouvelle release : la version 2.10.0.

Avec cette version, vous pouvez désormais surveiller votre téléphone pendant votre journée de travail sur le terrain. Avec une nouvelle application installée sur votre téléphone Android, vous pouvez commencer la surveillance, faire votre travail normalement et arrêter la surveillance. Vous pouvez ensuite récupérer les résultats et analyser les métriques. Cet outil peut être utile pour comprendre le comportement de toutes vos applications professionnelles installées sur votre téléphone (fuites d’énergie, fuites de mémoire…)

Collecte des métriques provenant d’appareils utilisés sur le terrain

  1. Mesure d’une application de demo (liste de contacts)
  2. Notre app Greenspector permet de lancer la mesure (start measure)
  3. Ou bien de l’arrêter (stop measure)
  4. Vous pouvez envoyer les données directement sur l’interface web
  5. Ou bien les générer les métriques sur un fichier CSV

Les nouveautés Greenspector : release note v.2.9.0

Reading Time: 2 minutes

L’équipe Greenspector est fière d’annoncer la sortie de sa nouvelle release : la version 2.9.0.

Afin de mesurer la consommation des applications et des sites web, vous pouvez exécuter des parcours utilisateurs sur nos fermes de smartphone. Dans ce contexte, nous avons amélioré notre langage de test simplifié (le GDSL) avec par exemple des fonctionnalités de préparation des browsers, prise en compte de Firefox… Contrairement à de nombreux outils qui vous fournissent un impact environnemental uniquement sur la page principale et sur des environnements simulés, ces capacités vous permettront d’évaluer et de suivre précisément l’impact de votre solution numérique !

API Swagger pour les routes existantes
Vous pouvez désormais changer de navigateur très facilement

Greenspector partenaire aux côtés d’Atos – EcoAct pour ChangeNOW (27-29 mai) avec une édition 100% digitale

Reading Time: 2 minutes

ChangeNOW, le plus grand rassemblement d’innovations pour la planète, se tiendra cette année sous un format 100% numérique du 27 au 29 mai 2021. Pendant 3 jours, le sommet met en lumière les solutions les plus concrètes et innovantes : plus de 1000 solutions, 500 speakers et 120 pays réunis pour faire face aux plus grands challenges environnementaux et climatiques.

Greenspector sera bien sûr présent comme en 2020 en tant qu’exposant de sa solution unique et innovante pour mesurer/analyser la consommation des services numériques. Pour cette édition, Greenspector a signé un partenariat avec ChangeNow et EcoAct et réalisera aux côtés d’EcoAct, acteur historique de la lutte contre le changement climatique, une estimation de l’empreinte carbone de l’évènement.

Pour cela, Greenspector mesurera la consommation en énergie – ressources de la plateforme web et mobile de l’évènement et estimera également l’impact carbone des sites web de l’ensemble des partenaires de l’évènement. Ces mesures, réalisées sur appareils réels grâce à l’outil Greenspector Test Runner, seront accessibles aux différents acteurs de l’évènement depuis notre site web sous la forme de tableaux de bord ou classements.

En 2021, climat, ressources, biodiversité, inclusion… sont autant de défis dont les réponses ne peuvent être décalées. Alors à tous les changemakers, investisseurs, médias, grands groupes, institutionnels ou encore talents… rejoignez-nous et de nombreux acteurs du changement pour créer des synergies et accélérer ensemble la transition !

En tant que partenaire de l’évènement, Greenspector est fier de vous offrir une réduction de 30% pour l’achat d’un pass “Business” avec le code : GREENSPECTORNOW2021.

Quelle application mobile de visioconférence pour réduire votre impact ? Édition 2021

Reading Time: 6 minutes

Pour cette nouvelle édition 2021 de notre classement, nous avons complété notre étude de 2020 avec de nouvelles solutions et même élargi à des solutions web voire même à une solution dont l’objectif principal n’est pas de faire de la visioconférence mais qui intègre cette fonctionnalité. L’objectif de ces mesures est de voir comment les solutions se situent en termes d’impact environnemental (Carbone) les unes par rapport aux autres sur des scénarios utilisateurs courants mais aussi de donner des repères sur nos usages de la visioconférence.

Nous avons donc comparé cette fois-ci 19 applications mobile : Big Blue Button, BlueJeans, Circuit by Unify, Cisco Webex Meetings, ClickMeeting, Go To Meeting, Discord, Google Meet, Infomaniak kMeet, Jitsi, Pexip, Rainbow, Skype, StarLeaf, Microsoft Teams, Tixeo, WhereBy, Zoho Meeting et Zoom.

Pour chacune de ses applications, mesurées sur un smartphone S7 (Android 8), les trois scénarios suivants ont été réalisés au travers de notre Greenspector Test Runner, permettant la réalisation de tests manuels sur une durée de 1 minute en one-to-one :

  • Conférence audio uniquement
  • Conférence audio et vidéo (caméra activée de chaque côté)
  • Conférence audio et partage d’écran

En savoir plus sur la méthodologie.

Classement projeté en impact carbone des applications de visioconférence (gEqCO2)

Impact Carbone moyen des applications de visioconférence

Voici les moyennes d’impact pour les trois scénarios :

Scénario / Année1 mn de visioconférence en audio1 mn de visioconférence en audio + caméra1 mn de visioconférence en audio + partage d’écran
20210,155 gEqCO20,403 gEqCO20,163 gEqCO2

1,38 mètres effectués en véhicule léger3,6 mètres effectués en véhicule léger1,46 mètres effectués en véhicule léger
20200,102 gEqCO20,289 gEqCO20,121 gEqCO2

En moyenne, une minute de visioconférence en audio impacte 61% moins (ou 2,6 fois moins) qu’avec les caméras activées et 5% de moins qu’en partageant un écran. D’après notre récente étude sur l’impact du streaming d’une vidéo MyCanal, en moyenne, une heure de streaming vidéo correspond à un impact de 14g eqCO2. Soit 0,233g eqCO2 par minute, soit 1,7 moins impactant qu’une minute de visioconférence en audio et caméra mais 1,5 fois plus qu’une minute de visioconférence en audio uniquement.

Le Top 3 d’une minute de visioconférence en moyenne : Google Meet (0,164 gEqCO2), Tixeo (0,166 gEqCO2) et Microsoft Teams (0,167 gEqCO2). Google Meet premier de ce classement côté impact carbone impacte 2,5 fois moins que, Discord, le dernier de ce classement. La moyenne de ce classement est de 0,237 gEqCO2, seulement 7 solutions se trouvent au-dessus.

La principale partie des impacts Carbone se situent sur la partie device utilisateur (72%), suivie par la partie Réseau (16%) et enfin la partie Serveur (12%).

Voici les trois applications les moins impactantes en termes de Carbone suivant le scénario :

Audio (Top 3)Audio + caméra (Top 3)Audio + partage d’écran (Top 3)
Microsoft TeamsBig Blue Buttons (via Chrome)Microsoft Teams
Google MeetClick MeetingGo To Meeting
Infomaniak MeetGoogle MeetTixeo

Consommation d’énergie des applications de visioconférence (mAh)

Voici les moyennes de consommation d’énergie pour les trois scénarios :

Scénario / Année1 mn de visioconférence en audio1 mn de visioconférence en audio + caméra1 mn de visioconférence en audio + partage d’écran
20219,84 mAh16,26 mAh9,98 mAh
20206,6 mAh14,24 mAh7,50 mAh

En moyenne, une minute de visioconférence en audio consomme 39% moins (ou 1,6 fois moins) d’énergie qu’avec les caméras activées et 1.5% de moins qu’en partageant un écran.

Le Top 3 (tous scénarios confondus) en consommation d’énergie : Microsoft Teams (27,27 mAh), Go To Meeting (28,79 mAh) et Google Meet (30,11 mAh). Microsoft Teams premier de ce classement côté consommation d’énergie consomme 2 fois moins que le dernier de ce classement : Discord.

Voici les trois applications les moins énergivores suivant le scénario :

Audio (Top 3)Audio + caméra (Top 3)Audio + partage d’écran (Top 3)
Microsoft TeamsZoho MeetingMicrosoft Teams
TixeoZoomTixeo
Infomaniak kMeetStarLeafGo To Meeting

Données échangées des applications de visioconférence (Mo)

Voici les moyennes des données échangées pour les trois scénarios :

Scénario / Année1 mn de visioconférence en audio1 mn de visioconférence en audio + caméra1 mn de visioconférence en audio + partage d’écran
20211,15 Mo16,01 Mo1,87 Mo
20200,806 Mo8,44 Mo1,43 Mo

C’est sur la consommation de données que les écarts se creusent entre les outils et les usages.

En moyenne, une minute de visioconférence en audio consomme 92% moins (ou 14 fois moins) de données échangées qu’avec les caméras activées et 38% de moins qu’en partageant un écran.

Le Top 3 (tous scénarios confondus) en consommation d’énergie : Big Blue Buttons (4,49 Mo), Tixeo (6,21 Mo) et Google Meet (6,30 Mo). Big Blue Buttons (via Chrome) premier de ce classement côté données échangées en consomme 10 fois moins que le dernier de ce classement : Discord.

Voici les trois applications les moins consommatrices de données suivant le scénario :

Audio (Top 3)Audio + caméra (Top 3)Audio + partage d’écran (Top 3)
Cisco Webex MeetingsBig Blue ButtonsCisco Webex Meetings
Blue JeansTixeoInfomaniak kMeet
Google MeetGoogle MeetGoogle Meet

Et pour nos usages au quotidien de la visioconférence :

Tout comme notre première étude, nous vous conseillons lors de vos conférences en ligne de :

Favorisez l’audio uniquement lors de vos réunions : le flux vidéo (caméra) aura tendance à consommer beaucoup plus. Une séance sur mobile est en moyenne 2,6 fois plus impactante pour l’environnement en impact carbone quand on ajoute la vidéo à l’audio. Ajouter un partage d’écran n’est pas trop pénalisant s’il est utile.

Optimisez les paramètres (quand c’est possible) : adoptez le thème sombre, activez les paramètres d’économie de données ou d’énergie (cas des écrans de type LED, AMOLED).

Préférez la visioconférence par rapport à un déplacement en voiture !
– Comparaison pour 2 personnes qui se parlent en séance de 3 heures en audio et caméras actives (0,403 gEqCO2 par minute) alors qu’un des deux a effectué 20 kms (112 gEqCO2 / km en France) aller-retour pour un face à face.
– En visioconférence : 180*0,403*2 = 145 gEqCO2
– En voiture : 112*20 = 2,4 kg EqCO2 soit environ, 16x plus d’impact.

Versions mesurées : Big Blue Button via Chrome (87.0.4280.101), BlueJeans (45.0.2516), Circuit by Unify (1.2.5102), Cisco Webex Meetings (41.2.1), ClickMeeting (4.4.6), Go To Meeting (4.6.0.7), Discord (62.5), Google Meet (2021.01.24.355466926), Infomaniak kMeet (2.2), Jitsi (20.6.2), Pexip (3.4.6), Rainbow (1.84.1), Skype (8.68.0.97), StarLeaf (4.4.29), Microsoft Teams (1416.1.0.0.2021020402), Tixeo (16.0.1.2), WhereBy (2.3.0), Zoho Meeting (2.1.4) et Zoom (5.5.2.1328).

Pour chacune de ses applications, mesurées sur un smartphone S7 (Android 8), les scénarios utilisateurs ont été réalisés au travers de notre Greenspector Test Runner, permettant la réalisation de tests manuels.

Une fois l’application téléchargée et installée, nous exécutons nos mesures sur les paramètres de base et d’origine de l’application. Aucune modification n’est réalisée (même si certaines options permettent de réduire la consommation d’énergie ou ressources : mode économie de données, thème sombre etc. Cependant nous vous encourageons à vérifier les paramètres de votre application favorite afin d’en optimiser l’impact.

Chaque mesure est la moyenne de 5 mesures homogènes (avec un écart-type faible). Les consommations mesurées sur le smartphone donné selon un réseau de type Wi-Fi peuvent être différentes sur un PC portable avec un réseau filaire par exemple. Pour chacune des itérations, le cache est préalablement vidé.

Pour évaluer les impacts des infrastructures (datacenter, réseau) dans les calculs de projection carbone côté France, nous nous sommes appuyés sur une méthodologie Greenspector basée sur des données réelles mesurées du volume de données échangées. Cette méthodologie d’évaluation tient compte de la consommation de ressources et d’énergie en usage pour les équipements sollicités. Comme c’est une approche très macroscopique, elle est soumise à une incertitude et pourrait être affinée pour s’adapter à un contexte, à un outil donné. Pour la projection Carbone, nous avons pris l’hypothèse d’une projection 50% via un réseau Wi-Fi et 50% via un réseau mobile.

Pour évaluer les impacts du mobile dans les calculs de projections carbone, nous mesurons sur appareil réel, la consommation d’énergie du scénario utilisateur et afin d’intégrer la quote-part d’impact matériel, nous nous appuyons sur le taux d’usure théorique généré par le scénario utilisateur sur la batterie, première pièce d’usure d’un smartphone. 500 cycles de charges et de décharges complètes occasionnent donc dans notre modèle un changement de smartphone. Cette méthodologie et mode de calcul ont été validés par le cabinet de conseil spécialiste de l’éco-conception Evea.

Dans une démarche de progrès continu, nous sommes vigilants à améliorer sans cesse la cohérence de nos mesures ainsi que notre méthodologie de projections des données en impact CO2. De ce fait, il n’est malheureusement pas possible de comparer une étude publiée un an plus tôt avec une étude récente.

Comparatif de sobriété numérique de 3 applications de communication instantanée pour entreprise.

Reading Time: 5 minutes

Introduction

Logos des applications Skype, Slack et Teams

Aujourd’hui et plus que jamais, la communication est essentielle en entreprise. Depuis le début de la crise sanitaire, beaucoup d’entreprises et salariés ont découvert le travail à distance. Cette situation exceptionnelle a engendré un changement dans nos habitudes d’interactions : faire communiquer efficacement les équipes entre-elles et ce, à distance, de manière instantanée. Nous avons décidé de comparer les 3 applications de messagerie instantanée pour entreprise les plus populaires : Skype, Slack et Teams.

6 scénarios ont été réalisés sur la base d’un parcours utilisateur moyen :
– Lancement de l’application
– Ouverture d’une conversation vierge one-to-one
– Envoi d’un message texte
– Envoi d’une image (.jpg)
– Envoi d’une pièce-jointe (.pdf)
– Envoi d’une image animée ou GIF (.gif)

Consulter la méthodologie et le détail des scénarios.

Projection en impact carbone

Impact carbone (graphique) des apps : Skype, Slack et Teams

Lors de l’étape de chargement de l’application, l’impact carbone de Skype (0,038 gEqCO2) et Slack (0,039 gEqCO2) est semblable. Teams échange 77% plus de données par rapport à Skype, augmentant donc son impact carbone là où en énergie, l’application Teams présente une consommation similaire aux deux autres.

Sur la partie envoi d’un message texte et envoi d’une image, Slack est l’application la plus efficiente oscillant entre –30% (message) et –60% (image) de moins que Skype, moins bonne application sur ces deux scénarios.

D’une manière générale, Teams consomme beaucoup plus de données. En effet, en moyenne c’est près de 196 Ko là où Skype est à 134 Ko et Slack 113 Ko.

L’application qui obtient la meilleure moyenne d’impact carbone est Slack (0,035 gEqCO2) suivi de près par Skype (0,043 gEqCO2) puis Teams (0,055 gEqCO2), une différence de 36% entre la meilleure et la moins bonne.

Zoom sur les consommations en tâche de fond

Côté arrière-plan de l’application, on remarque plusieurs choses :

Consommation de Slack en IDLE Background

La consommation de Slack en arrière-plan est plus élevée que les deux autres. Notamment en terme de données échangées où Skype et Teams n’échangent aucune donnée dans cet état. Slack consomme également en terme de CPU (1,16%) là où Skype consomme 10x moins et où Teams est une fois de plus à zéro. Cette consommation n’est pas liée à la mise en background (traitement de changement d’état) mais perdure dans le temps à la fois sur les états inactivité arrière-plan qu’en inactivité avant-plan.

ApplicationsConsommation d’énergie par seconde (µAh/s)Données échangées (Ko)CPU (%)
Skype45,1700,11
Slack57,1442,61,16
Teams44,0800

L’application Slack effectue des traitements en arrière-plan, impactant la batterie et la consommation en énergie et ressources toute la journée. Si on projette cet impact pour un utilisateur qui met son application Slack en background sur son téléphone toute une journée professionnelle (7 heures), on obtient un impact de 26 gEqCO2, soit environ l’impact Carbone d’un véhicule léger moyen conduit sur 230 mètres ! A l’échelle de l’année (220 jours) : ce comportement pour une personne équivaut à 50 km de ce même véhicule. Probablement un gâchis qui pourrait être pris en compte et évité.  

Projection en impact Carbone moyen des scénarios

Impact carbone moyen des scénarios (graphique) des apps : Skype, Slack et Teams

Le scénario présentant le plus faible impact carbone en moyenne des 3 applications mesurées est celui de l’ouverture d’une conversation (0,018 gEqCO2) consommant 69% moins que l’envoi d’une pièce-jointe (0,061 gEqCO2). L’étape d’envoi d’une image est la seconde étape la moins impactante avec +10% de plus que l’ouverture d’une conversation. Enfin, l’envoi d’un message texte et le chargement de l’app sont similaires dans leur impact (moins de 1% de différence).

Disclaimer : A noter que ces scénarios n’ont pas la même durée.

Scénarios et leur durée (en secondes)SkypeSlackTeams
Lancement de l’application4,524,135,88
Ouverture d’une conversation1,761,828,95
Envoi d’un message texte33,331,7832,19
Envoi d’une image15,169,0714,46
Envoi d’une pièce-jointe10,1312,1310,99

Ci-dessous, le classement des applications selon leur impact carbone par seconde.

Impact carbone par seconde (graphique) des apps : Skype, Slack et Teams

Projection de la Consommation d’énergie des scénarios sur 60 secondes

Consommation d'énergie (graphique) des apps : Skype, Slack et Teams

Côté chargement de l’application, Skype est en tête avec une consommation en énergie de 31 mAh suivi de Teams (32.8 mAh) puis Slack (35.5 mAh). Une différence de 12% entre la première et la dernière application pour cette étape.

Côté ouverture d’une conversation, Teams (11,3 mAh) tire largement son épingle du jeu avec une consommation inférieure de 61% par rapport à Skype et Slack aux côtes à côtes (29 mAh).

Pour les 3 scénarios d’envoi de message texte, d’image ou de pièce-jointe le classement ne change pas : Slack reste en tête suivi de Skype et Teams.

Au final, en additionnant l’ensemble des étapes, c’est l’application Teams qui est la plus efficiente (71,3 mAh) suivi de Slack en deuxième position (85,6 mAh) puis Skype, bon dernier (86,2 mAh).

Rappelons que ce classement est projeté sur une minute d’utilisation. En temps réel, Slack est l’application la plus rapide (11.7 secondes en moyenne temps de réalisation des scénarios), Teams la moins rapide (14,49 secondes) néanmoins Teams est la plus sobre en vitesse de décharge sur le smartphone (237,7 en moyenne contre 285.6 chez Slack ou 287,2 chez Skype).

En moyenne, une minute d’écriture et d’envoi d’un message texte consomme 3,33 mAh soit une consommation 2x moins élevée qu’une minute passée en visioconférence (audio uniquement : 6,60 mAh).

En moyenne, une minute d'écriture et d'envoi d'un message texte consomme 2x moins d'énergie qu'une minute passée en visioconférence

Slack vs Teams : envoi d’un GIF

Slack

Teams

Pour une même fonctionnalité de recherche et d’envoi d’un GIF via Giphy, les deux applications Slack et Teams présentent un parcours utilisateur différent.

En effet, Slack permet en une simple commande, la recherche et l’affichage d’un SEUL GIF via le(s) mot-clé(s) tapé(s) puis offre la possibilité d’en charger un nouveau si le premier ne convient pas. La commande utilisée est la suivante :

/giphy simpson

Teams quant à elle, propose une barre de recherche qui affiche des nouveaux GIFs à chaque nouvelle lettre tapée. Chargeant donc de manière inutile des dizaines et des dizaines de GIFs. Une fois le mot-clé entier “simpson” tapé, la fenêtre de résultats en affiche toujours un certain nombre. Pour ce scénario, nous avons choisi de sélectionner le premier gif des résultats.

Nous observons donc une différence (de taille) entre les deux applications :

ApplicationsDurée du scénario
(en secondes)
Consommation d’énergie
(mAh)
Données échangées
(Mo)
Projection en impact Carbone
(gEqCO2)
Slack24,842,370,3090,065
Teams24,423,9232,336

On observe que le parcours utilisateur de Slack est beaucoup plus sobre en énergie et ressources que celui de Teams. Notamment pour la partie données échangées (une différence de plus de 22 Mo !), explicable par la quantité de GIFs chargés inutilement par Teams.

La différence de consommation d’énergie entre ces deux apps est de 40% pour une durée de scénario similaire. L’impact carbone est multiplié par 36 pour l’application Teams par rapport à Slack.

Pour chacune de ses applications, mesurées sur un smartphone S7 (Android 8), les scénarios utilisateur ont été réalisés au travers de notre GREENSPECTOR Test Runner, permettant la réalisation de tests automatisés.

Détail des scénarios :
– Chargement de l’application
– Ouverture d’une conversation one-to-one
– Envoi d’un message texte de 28 caractères “Hello this is a test message”
– Envoi d’une image (.jpg) : 32 Ko (350×350)
– Envoi d’une pièce-jointe (.pdf) : 188Ko – généré depuis un fichier texte Word (format A4)
– Envoi d’une image animée ou GIF (.gif) : GIF utilisé pour Slack – 225Ko – 500×375 ; GIF utilisé pour Teams – 600Ko – 500×352

Chaque mesure est la moyenne de 3 mesures homogènes (avec un écart-type faible). Les consommations mesurées sur le smartphone donné selon un réseau de type wifi peuvent être différentes sur un PC portable avec un réseau filaire par exemple. Pour chacune des itérations, le cache est préalablement vidé.

Pour évaluer les impacts des infrastructures (datacenter, réseau) dans les calculs de projection carbone, nous nous sommes appuyés sur la méthodologie OneByte basée sur des données réelles mesurées du volume de données échangées. Cette méthodologie d’évaluation tient compte de la consommation de ressources et d’énergie en usage pour les équipements sollicités. Comme c’est une approche très macroscopique, elle est soumise à une incertitude et pourrait être affinée pour s’adapter à un contexte, à un outil donné. Pour la projection Carbone, nous avons pris l’hypothèse d’une projection 50% via un réseau Wi-Fi et 50% via un réseau mobile.

Pour évaluer les impacts du mobile dans les calculs de projections carbone, nous mesurons sur device réel la consommation d’énergie du scénario utilisateur et afin d’intégrer la quote-part d’impact matériel, nous nous appuyons sur le taux d’usure théorique généré par le scénario utilisateur sur la batterie, première pièce d’usure d’un smartphone. 500 cycles de charges et de décharges complètes occasionnent donc dans notre modèle un changement de smartphone. Cette méthodologie et mode de calcul ont été validés par le cabinet de conseil spécialiste de l’éco-conception Evea.

L’impact environnemental des moteurs de recherches

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Introduction

Près de 93% de l’ensemble du trafic internet provient des moteurs de recherche. On estime que Google reçoit 80 000 requêtes par seconde, soit 6,9 milliards de requêtes par jour. (Source: Blog du modérateur). Au niveau mondial, si Google détient près de 91% des parts de marché, depuis quelques années, de nouvelles solutions alternatives essaient de perturber ce quasi-monopole de la recherche internet.

Quels sont les impacts de nos activités sur les applications web ou mobile de moteurs de recherche ? Quelles sont les solutions les plus/moins impactantes pour l’environnement, l’encombrement des réseaux et l’autonomie de nos smartphones ? Quels sont les paramètres qui peuvent faire varier cet impact et comment nous, consommateurs, pouvons mieux limiter notre impact carbone et environnemental ?

Pour cette étude, nous avons choisi de mesurer 8 applications de moteurs de recherche parmi les plus populaires en France sur les versions web et mobile sur Android : Bing, DuckDuckGo, Ecosia, Google, Lilo, Qwant, StartPage et Yahoo.

Logos applications moteurs recherche

Sommaire de l’article :

  1. Comparaison d’une recherche d’un site web vs URL
  2. Comparaison entre les moteurs d’une recherche locale
  3. Comparaison entre les moteurs d’une recherche ciblée
  4. Comparaison entre les moteurs d’une recherche basique suivant plusieurs critères
    (auto-complétion, thème sombre, fil d’actualité)
  5. Comparaison entre les moteurs d’une recherche via un navigateur web
  6. Nos conseils pour une recherche “eco-responsable” sur mobile
  7. Méthodologie

Disclaimer : nous mesurons uniquement l’activité du device utilisateur, ses entrées/sorties et projetons les impacts réseau et serveur sur la base d’une méthodologie moyenne d’impact (voir partie méthodologie). Nous savons que certains moteurs font appel à des serveurs sobres en énergie, un refroidissement optimisé, de l’électricité « verte »… Que d’autres protègent mieux votre vie privée ou encore financent des associations et causes importantes… Nous n’avons pas eu accès au data center de nos examinés et nous avons donc pris des hypothèses basées sur des projections d’activités basées sur la volumétrie échangée. Néanmoins comme il s’agit d’un sujet qui possède un impact économique direct, nous imaginons que ces sociétés ont conçu des systèmes optimisés pour que l’achat des machines et leur exploitation ne leur coûte pas trop cher !


Quel impact carbone pour une recherche d’un site web vs URL ?

Capture d'écran du scénario de recherche
Capture d'écran du scénario de recherche

Pour cette première comparaison, deux scénarios sont ici réalisés : d’un côté nous lançons une recherche du mot-clé “Fnac” et de l’autre nous lançons une recherche par URL “Fnac.com”, nous permettant d’accéder directement au site, sans passer par les résultats de recherche. Seules deux applications ne proposent pas d’accès URL direct : StartPage et Yahoo. StartPage n’apparaît pas dans ce classement en raison d’un défaut d’affichage du site Fnac.

Graphique impact carbone d'une recherche basique vs URL

Ce n’est pas une surprise et c’est toujours mieux de le mesurer, nous observons qu’une recherche par URL consomme beaucoup moins sur l’ensemble des applications de moteurs de recherche mesurées. En moyenne, on remarque une réduction de 35% de l’impact carbone. Privilégiez donc une recherche par URL (si vous la connaissez !) sans passer par la page des résultats de recherche afin d’économiser en énergie et en données !

Pour cette première comparaison, nous conseillons d’utiliser Ecosia qui est le moteur ici le plus efficient toutes recherches confondues (0,167 gEqCO2) avec un écart type de 0,377 gEqCO2 avec le moins sobre du classement DuckDuckGo (0.5433 gEqCO2). La seconde place est attribuée à Google (0,192 gEqCO2) qui consomme 13% de plus qu’Ecosia.

Ces résultats sont néanmoins très disparates entre les différentes solutions puisque si sur Ecosia les 2 types de recherche ont quasiment le même impact, il est 2,3 fois plus important pour Google et 4,4 fois plus pour Lilo par exemple.

Sur une recherche basique, il vous en coûtera un impact batterie 50% supérieur avec DuckDuckGo et 6 fois plus de données reçues qu’avec Ecosia. Néanmoins, nous remarquons que la consommation de mémoire utilisée par Ecosia est 1,5 fois plus important sur le smartphone de l’utilisateur dans ce scénario que la moyenne des autres moteurs. Sur ce même parcours, on peut noter également que la consommation d’énergie la plus faible pour vos batterie est celle de Qwant (à égalité avec Ecosia) due à un parcours plus rapide. Ici efficience et performance du scénario utilisateur vont de pair. A noter également que pour le moteur le plus utilisé sur la planète, Google est aussi celui qui a le plus d’impact d’autonomie sur la recherche basique, soit 28% de plus que la moyenne des autres moteurs. Mention spéciale pour Yahoo qui arrive à concilier un impact faible et la moins forte consommation de mémoire (non prise en compte dans le calcul de l’impact Carbone).

Sur une recherche par URL, l’impact carbone de DuckDuckGo est 2,2 fois supérieur à la moyenne des autres moteurs et quasiment 4 fois plus important que Google le plus vertueux sur ce scénario. Ceci s’explique par une faible consommation d’énergie sur le device utlisateur mais surtout avec une consommation de données 7,3 fois moins importante que la moyenne des moteurs et quasiment 15 fois moins importante que DuckDuckGo ! Petite consolation pour DuckDuckGo, il est aussi le moins consommateur de mémoire sur le device utilisateur avec 50% de moins que la moyenne des moteurs et jusqu’à 93% de moins qu’Ecosia le plus gourmand en mémoire de ce scénario à nouveau.

Privilégiez la recherche par URL sans passer par les résultats de recherche ! En moyenne, une recherche par URL consomme 35% de moins en impact carbone qu'une recherche basique passant par la page résultats

Recherche locale, l’impact carbone d’une carte interactive

Capture d'écran du scénario de recherche locale

Pour ce scénario, nous lançons une recherche locale aussi appelée “de proximité”. Les mots-clés “Restaurant Nantes” sont recherchés, la plupart des moteurs affichent alors une carte interactive avec une sélection de restaurants.

Graphique impact carbone d'une recherche locale

Pour cette recherche locale, quatre applications se démarquent en n’affichant pas de carte interactive sur la page de résultats : Ecosia, StartPage, Lilo (affichage d’une liste Pages Jaunes) et Yahoo. Bien que moins pratique pour découvrir en un coup d’œil les suggestions, on remarque que ces applications sont moins “carbonivores“. On peut donc en conclure et sans surprise que l’affichage d’une représentation cartographique de présentation nuit à l’impact environnemental.

Si on prend les moyennes des applications qui n’affichent pas de carte (0,076 gEqCO2) à celles qui en affichent une (0,161 gEqCO2) : on obtient une différence d’impact carbone de 52%. Peut-être que ces solutions pourraient proposer un affichage cartographique en 2 étapes et l’afficher uniquement la carte détaillée sur demande de l’utilisateur ?

Sur ce classement, Ecosia est également en tête (0,055 gEqCO2) suivi de près par StartPage (0,078 gEqCO2). Les moins bons élèves sont Google (0,178 gEqCO2) et Qwant (intégration d’une carte PagesJaunes, 0,216 gEqCO2).

L’écart d’impact carbone entre la meilleure et moins bonne application est de 74%. Toutefois et à nouveau Ecosia est aussi celle qui consomme le plus de mémoire sur le device utilisateur, 50% de plus que la moyenne des moteurs pour une recherche locale. Au final, seul StartPage arrive à allier un faible impact carbone et une moindre consommation de ressources mémoire.

Pour expliciter ces écarts, on peut citer l’impact data 10 fois supérieur pour Qwant par rapport à Ecosia et 2,7 fois supérieur par rapport à la moyenne des autres moteurs. Sur la partie énergie, les écarts mesurés sont moins importants, Google et Yahoo sont les pires ennemis de votre batterie et d’impact carbone sur le device utilisateur avec 28% en moyenne de consommation en plus par rapport à la moyenne des autres moteurs.

En moyenne, l’impact carbone d’une page de résultats affichant une carte interactive lors d’une recherche locale est 52% plus élevé qu’une page n’en affichant pas.

Recherche ciblée, l’impact carbone d’un widget météo

Capture d'écran du scénario de recherche ciblée météo

Pour ce scénario, nous lançons une recherche ciblée des mots-clés “Météo Nantes”. Tous les moteurs fonctionnent avec un widget météo. Seuls les moteurs Lilo et Qwant n’en affichent pas et ne permettant pas une vue directe sur la météo actuelle. Cependant Qwant affiche en partenariat avec Pages Jaunes, l’organisme de météorologie le plus proche, faussant les résultats.

Graphique impact carbone d'une recherche ciblée météo

On remarque pour cette comparaison de recherche ciblée sur la météo, que l’application Lilo (0,045 gEqCO2) qui n’affiche pas de widget météo, est en tête du classement. Suivie par Ecosia (0,062 gEqCO2), l’application la plus sobre de celles qui affichent un widget météo. Entre Lilo et Ecosia, la différence d’impact carbone s’élève à 26%.

Si l’on compare Lilo à la moyenne des applications affichant le widget météo (0,083 gEqCO2), la différence d’impact carbone s’élève alors à 45%.

Le moteur le plus impactant avec le widget météo est DuckDuckGo (0,118 gEqCO2) soit 1,9 fois plus que Ecosia.

Pour Qwant (0,199 gEqCO2), la recherche n’est pas concluante puisque le moteur n’affiche pas de widget mais la station de météorologie la plus proche sous forme de représentation business et cartographique Pages Jaunes. Cette pratique est clairement plus consommatrice / impactante, 2,5 fois plus impactante que la moyenne des autres moteurs, et 4 fois plus impactant que le moteur Lilo.

L'impact carbone du widget météo est en moyenne 48% plus élevé qu'un affichage de résultats basique

Côté facteurs explicatifs, Lilo consomme peu d’énergie sur le device utilisateur et peu de données. Sur cet indicateur, il consomme plus de 4 fois moins de données que la moyenne des moteurs et jusqu’à 11 fois moins que Qwant !

Sur la partie Empreinte mémoire et consommation de batterie utilisateur, pour la recherche ciblée, c’est à nouveau StartPage le plus sobre avec 47% de moins que la moyenne de consommation d’énergie des autres moteurs mais aussi 44% de moins de mémoire que la moyenne. Yahoo, Qwant et Google sont aussi les plus énergivores avec une consommation moyenne supérieure avec 13% de plus que les autres moteurs. Côté mémoire, c’est à nouveau Ecosia qui sur-consomme avec 50% de plus que la moyenne de ses concurrents et quasiment 2 fois plus que DuckDuckGo !


Recherche basique d’une définition

Dans cette partie, nous analysons différentes façons d’aborder une recherche basique d’une définition. Nous avons choisi LA définition la plus recherchée sur Google en 2019 en France, celle du mot “Procrastination”. Par ailleurs, afin de vous économiser une recherche, nous vous en donnons dès maintenant la signification : Procrastination (nom féminin) “tendance à ajourner, à remettre systématiquement au lendemain“. Nous vérifierons dans une prochaine étude les grandes tendances de recherche de 2020 !

Recherche d’une définition, quel impact environnemental ?

Capture d'écran du scénario de recherche de définition du mot procrastination

Ce scénario nous servira de base pour les prochains, nous lançons une recherche des mots-clés “définition procrastination”.

Graphique de l'impact carbone d'une recherche de définition du mot procrastination

Pour une simple recherche, notre top 3 côté impact carbone est constitué de : Lilo (0,065 gEqCO2), Ecosia (0,068 gEqCO2) et StartPage (0,076 gEqCO2). Qwant est désavantagé par sa trop forte consommation de données, il est plus économe en énergie consommée sur le device, puisque second côté consommation d’énergie.

StartPage, en plus de posséder un faible impact est également moins “ressourcivore” en mémoire que les autres moteurs et 2 fois moins qu’Ecosia notamment sur ce use case. StartPage est également le moins énergivore et 2 fois moins que Yahoo sur le même scénario de recherche.

Qwant est à nouveau dernier de ce classement en terme d’impact carbone car trop dispendieux en données, presque 3 fois plus que la moyenne des autres moteurs et jusqu’à 6 fois plus qu’Ecosia.

Sur cette même recherche basique et sur la base de la moyenne d’impacts des 8 moteurs, la part de l’impact lié au réseau et au mobile sont prépondérants et à part égale par rapport à la part d’impact sur le serveur qui reste faible.

Part en pourcentage de l'impact lié au réseau, au mobile et au serveur

Cette projection doit cependant faire l’objet d’une analyse plus profonde en posant des sondes dans les datacenters notamment.

En moyenne, l’impact carbone tous moteurs de recherche confondus est de 0,106 gEqCO2. Celui de Google, le moteur le plus utilisé au monde, est de 0,108 gEqCO2 soit l’équivalent en impact carbone d’un mètre (0,96m) effectué en véhicule léger.

Si l’on projette sur la base des statistiques d’utilisation de Google, voici quelques chiffres intéressants :

L’impact carbone des 80 000 requêtes effectuées en 1 seconde (si toutes ces requêtes étaient des requêtes basiques lancé depuis un smartphone de moyenne gamme) dans le monde est de : 8 660 gEqCO2 soit l’équivalent de 77 km effectués en véhicule léger. L’impact carbone d’un jour de requêtes Google est un équivalent carbone de 6,7 millions de km en véhicule léger.

L'impact carbone moyen d'une recherche Google sur mobile est de 0,108 gEqCO2 par requête

Recherche d’une définition avec auto-complétion

Capture d'écran du scénario de recherche de définition du mot procrastination en auto-complétion

Pour ce scénario d’auto-complétion ou de “suggestion”, nous lançons une recherche des mots-clés “définition pro”, le moteur nous affiche alors une suggestion “définition procrastination” nous cliquons sur cette proposition. Pour évaluer ce scénario, nous avons du activer un paramètre qui nous permettait de désactiver le mode auto-complétion sur les différents moteurs, seuls 2 moteurs le permettent et sont  donc ici comparés sur ce scénario.

Graphique de l'impact carbone d'une recherche de définition basique vs en auto-complétion

Seules deux applications de moteurs de recherche permettent de supprimer complètement les suggestions ou auto-complétion (Ecosia et DuckDuckGo). On remarque que pour Ecosia pour une consommation d’énergie équivalente, une recherche basique sans suggestions, la consommation de données échangées est réduite de 11% par rapport à une recherche proposant des suggestions. Côté DuckDuckGo, une recherche sans suggestions permet de réduire de 22% la consommation d’énergie et 14% le volume de données échangées.

On observe en moyenne qu’une recherche utilisant l’auto-complétion permet de réduire de 14% l’impact carbone.

Une recherche utilisant l'auto-complétion peut aider à réduire l'impact carbone

Recherche d’une définition avec un thème sombre

Capture d'écran du thème sombre de Qwant

Pour ce scénario, nous activons le thème sombre depuis les paramètres des deux seules applications le proposant : DuckDuckGo et Qwant et lançons la même recherche de définition du mot procrastination.

Graphique de l'impact carbone d'une recherche thème sombre vs thème clair

Pour ces deux applications proposant le thème sombre sur mobile, en moyenne le thème sombre permet de réduire l’impact carbone de 3%. Et un peu plus optimisé pour DuckDuckGo que pour Qwant avec un gain de 8% sur le thème par défaut.

Recherche d’une définition avec fil d’actualité actif

Capture d'écran du scénario de recherche avec newsfeed actif

Pour ce scénario, nous activons le fil d’actualité ou “newsfeed” présent sur la page d’accueil de certaines applications et comparons avec la version désactivable sans newsfeed.

Graphique de l'impact carbone d'une recherche avec et sans fil d'actualité

3 applications permettent l’activation et la désactivation du fil d’actualité présent sur la page d’accueil : Google, Bing et Qwant. Celui-ci a pour effet d’augmenter de seulement 3% en moyenne l’impact carbone de ces trois applications avec en moyenne une augmentation de la donnée de 4% sur ces 3 moteurs et une légère augmentation de la consommation d’énergie en local (1%)


Quel impact carbone pour une recherche via un navigateur web ?

Capture d'écran de l'application Chrome

Pour ce scénario, nous lançons le navigateur web Chrome (version 83.0.4103.106), le moteur de recherche mesuré est préalablement défini comme étant celui par défaut. La recherche de définition est toujours celle du mot procrastination.

Graphique de l'impact carbone d'une recherche application vs navigateur Chrome sur mobile

Nous avons choisi de comparer une recherche via l’application et une recherche via un navigateur. Pour cette mesure, nous avons choisi le navigateur Chrome, l’un des plus utilisés. Vous pouvez par ailleurs découvrir notre article sur les meilleurs navigateurs à utiliser en 2020 où nous avons comparé les principaux du marché. Pour deux des applications mesurées : DuckDuckGo et Bing, la recherche via Chrome est moins impactante en moyenne de 8%. Pour les autres applications, pour lesquelles la navigation sur Chrome est plus impactante, il s’agit d’un écart en moyenne de 116% mais qui va jusqu’à multiplier l’impact par 5,3 pour Lilo. Au global et en moyenne, la recherche via un navigateur sur tous ces moteurs est 64% plus impactante que par l’application mobile.

Pour l’ensemble de ces moteurs,

  • la consommation d’énergie est stable et légèrement inférieure en web de 2% mais avec de grandes disparités : + 48% pour StartPage et moins 28% pour Yahoo.
  • La consommation de data est en forte progression pour la recherche Web avec un volume qui double (+119 %). Il existe de fort contraste néanmoins : quand Bing consomme 12 % de moins (le seul moins “datavore”), d’autres consomment davantage avec un pic pour Lilo notamment (13 fois plus) et Ecosia (4 fois plus). Google reste dans la moyenne de 2 fois plus de données en Web.
  • La consommation de mémoire en local augmente également sensiblement pour une recherche Web mobile versus recherche application mobile avec +48%. Là encore de fort contraste avec Ecosia dernier sur ce critère pour l’application mobile et premier sur ce critère recherche web avec une diminution de 2%. Pour tous les autres, c’est une augmentation forte avec notamment pour  DuckDuckGo (+115%) et StartPage (107%).
  • A noter que les temps de parcours ont diminué de 6% expliquant partiellement  une plus faible consommation énergétique en recherche web.

Nos conseils pour une utilisation éco-responsable

Quand on observe l’impact environnemental d’une recherche, il est difficile de donner avec certitude les meilleurs conseils, un lien sauvegardé dans vos favoris pour aller directement sur la bonne information, le bon contenu sera toujours moins impactant que de lancer une nouvelle recherche.  Nous n’avons pas testé d’autres domaines connexes que sont la sécurité/ l’utilisation de vos données ou l’accessibilité des solutions, Voici quelques informations néanmoins que nous pourrions synthétiser :

Conseils de GREENSPECTOR pour une recherche éco-responsable
  • Un procédé de recherche moins long occasionne moins d’impact énergétique/batterie sur le smartphone de votre utilisateur et peut contribuer à réduire l’impact carbone global sur toute la chaîne.
  • Les impacts carbone de nos recherches sont principalement répartis entre la partie réseau et la partie mobile de l’utilisateur à part égale.
  • Une recherche est plus impactante via un navigateur mobile  qu’avec une application sur mobile (64% de gain carbone en moyenne).
  • Pour les moteurs les moins impactants en terme carbone, optez pour StartPage ou Ecosia même si ce dernier est très consommateur de mémoire, un point à corriger.
  • Pour économiser votre batterie et votre forfait data, privilégier StartPage.
  • Si vous rencontrez des problèmes de mémoire sur un smartphone plus ancien, privilégiez DuckDuckGo.
  • Si vous n’en voyez pas l’utilité, désactivez les widgets de fil d’actualité, l’affichage de carte interactives et autres widgets météo. Gain carbone moyen de 48% à 52%.
  • Adoptez les affichages sombres aux clairs, quand ceux-ci sont disponibles. Gain carbone moyen de 3%.

Quant à Google qui domine le marché, il est dans la moyenne de l’empreinte Carbone mais est aussi celui qui en moyenne consomme le plus de mémoire (40% de plus que les autres moteurs sur l’ensemble de ces usages). Retenons en équivalence qu’une requête google en moyenne, c’est équivalent à l’impact carbone d’un parcours de 1 mètre véhicule léger moyen.


Méthodologie

Pour chacune de ses applications, mesurées sur un smartphone S7 (Android 8), le scénario utilisateur a été réalisé au travers de notre GREENSPECTOR Test Runner, permettant la réalisation de tests automatisés.

Chaque mesure est la moyenne de 4 mesures homogènes (avec un écart-type faible). Les consommations mesurées sur le smartphone donné selon un réseau de type wifi peuvent être différentes sur un PC portable avec un réseau filaire par exemple.

Pour évaluer les impacts des infrastructures (datacenter, réseau) dans les calculs de projection carbone, nous nous sommes appuyés sur la méthodologie OneByte basée sur des données réelles mesurées du volume de données échangées. Cette méthodologie d’évaluation tient compte de la consommation de ressources et d’énergie en usage pour les équipements sollicités. Comme c’est une approche très macroscopique, elle est soumise à une incertitude et pourrait être affinée pour s’adapter à un contexte, à un outil donné. Pour la projection Carbone, nous avons pris l’hypothèse d’une projection 50% via un réseau wifi et 50% via un réseau mobile.

Pour évaluer les impacts du mobile dans les calculs de projections carbone, nous mesurons sur device réel la consommation d’énergie du scénario utilisateur et afin d’intégrer la quote-part d’impact matériel, nous nous appuyons sur le taux d’usure théorique généré par le scénario utilisateur sur la batterie, première pièce d’usure d’un smartphone. 500 cycles de charges et de décharges complètes occasionnent donc dans notre modèle un changement de smartphone. Cette méthodologie et mode de calcul ont été validés par le cabinet de conseil spécialiste de l’éco-conception Evea.

Moteurs de rechercheVersionPoids (Mo) depuis Samsung S7Note Playstore au 21/07/2020TéléchargementsParts de marché (France)
Bing11.3.2820730292,84,55 000 000+3,83%
DuckDuckGo5.55.134,14,710 000 000+0,86%
Ecosia3.8.11374,65 000 000+1,11%
Google11.10.11.214184,35 000 000 000+ 91,68%
Lilo1.0.2286,74,3100 000+N/C
Qwant3.5.01794,01 000 000+0,79%
StartPage2.1.574,4500 000+N/C
Yahoo5.10.51114,31 000 000+1,32 %

L’impact environnemental des fonctionnalités d’Instagram

Reading Time: 4 minutes
Instagram logo

Vous êtes-vous déjà demandé quel était le coût environnemental d’une publication, d’une story, du visionnage d’un live ou du fil d’actualité d’Instagram ?

L’application lancée en 2010 comptabilise 1 milliard d’utilisateurs actifs mensuels (Source) dont 28 millions de visiteurs uniques par mois. En France, il s’agit de 11 millions de visiteurs uniques par jour. Instagram est le réseau social le plus fréquenté derrière Facebook.

Pour cette étude, nous avons choisi de mesurer l’impact carbone, la consommation d’énergie et de données sur 5 parcours utilisateur sur l’application mobile Instagram (version 148.0.0.33.121) :

  • La publication d’une photo en story
  • La publication d’une photo avec filtre et description en profil
  • Le visionnage d’un direct / live Instagram
  • L’hébergement d’un direct / live Instagram
  • Le défilement du fil d’actualité

L’impact carbone des fonctionnalités d’Instagram par unité de temps de 1 minute

Impact carbone des fonctionnalités d'Instagram

La fonctionnalité la moins impactante pour l’environnement sur une minute est la publication d’une photo (0,154 gEqCO2), c’est l’équivalent carbone de 1,3 mètres effectués par un véhicule léger / minute. Cette fonctionnalité consomme 10 fois moins que la plus impactante de nos mesures.

La fonctionnalité la plus impactante sur une minute est celle du défilement ou scroll du fil d’actualité (1,549 gEqCO2). Sur une minute, c’est l’équivalence de 13 mètres effectués en véhicule léger. À la fois composée de photos, vidéos et publicités (pour un compte actif), la fonctionnalité n’est pas la plus consommatrice en énergie (voir graphiques suivants), mais côté données échangées, c’est celle qui affiche la valeur la plus élevée (14,63 Mo pour une minute).

Pour ce qui est de la fonctionnalité “Live”, que ce soit côté spectateur ou hébergeur, l’impact est quasiment le même (13% de moins pour le spectateur). La consommation d’énergie est similaire, néanmoins la partie spectateur échange moins de données.

Si l’on considère que la moyenne de l’impact carbone d’Instagram est de 0,664 gEqCO2 / minute (moyenne non pondérée de ces 5 usages) et que ses utilisateurs passent en moyenne 28 minutes / jour sur le réseau social (Source). Alors l’impact moyen d’un utilisateur sur Instagram est de 18,6 gEqCO2 / jour soit l’équivalent de 166 mètres effectués par un véhicule léger.

Impact carbone moyen d'un(e) utilisateur(trice) d'Instagram par jour

Consommation d’énergie des fonctionnalités Instagram pour 1 minute

Consommation d'énergie des fonctionnalités d'Instagram

Publier une photo sur son compte Instagram consomme 1,8 fois moins d’énergie que de publier une photo en Story (ramené sur un parcours utilisateur d’une minute) et 2,4 fois moins que d’héberger un Live. Les fonctionnalités liées aux Live / direct sont ici très consommateurs puisqu’il s’agit d’un flux vidéo en continu.


Données échangées des fonctionnalités Instagram pour 1 minute

Données échangées des fonctionnalités d'Instagram

L’association de photos, vidéos et publicités de la fonctionnalité du fil d’actualité impacte beaucoup son échange de données puisqu’elle doit charger de nouveaux éléments lors du défilement. Elle consomme d’ailleurs 2,6 fois plus de données que l’hébergement d’un live et 16 fois plus que la publication d’une photo (les parcours utilisateurs ramenés sur une minute d’utilisation)/


Méthodologie

L’application est mesurée sur un smartphone S7 (Android 8), les scénarios utilisateurs ont été réalisés au travers de notre GREENSPECTOR Test Runner, permettant la réalisation de tests automatisés.

Chaque mesure est la moyenne de 3 mesures homogènes (avec un écart-type faible). Les consommations mesurées sur le smartphone donné selon un réseau de type Wi-Fi peuvent être différentes sur un PC portable avec un réseau filaire par exemple.

Pour évaluer les impacts des infrastructures (datacenter, réseau) dans les calculs de projection carbone, nous nous sommes appuyés sur la méthodologie OneByte basée sur des données réelles mesurées du volume de données échangées. Cette méthodologie d’évaluation tient compte de la consommation de ressources et d’énergie en usage pour les équipements sollicités. Comme c’est une approche très macroscopique, elle est soumise à une incertitude et pourrait être affinée pour s’adapter à un contexte, à un outil donné. Pour la projection Carbone, nous avons pris l’hypothèse d’une projection 50% via un réseau wifi et 50% via un réseau mobile.

Pour évaluer les impacts du mobile dans les calculs de projections carbone, nous mesurons sur device réel la consommation d’énergie du scénario utilisateur et afin d’intégrer la quote-part d’impact matériel, nous nous appuyons sur le taux d’usure théorique généré par le scénario utilisateur sur la batterie, première pièce d’usure d’un smartphone. 500 cycles de charges et de décharges complètes occasionnent donc dans notre modèle un changement de smartphone.


Pour ceux qui aiment les chiffres

Parcours utilisateurConsommation d’énergie (mAh)Données échangées (Mo)Mémoire occupée (Mo)Durée du test (seconde)Impact Carbone (gEqCO2) / minuteÉquivalence en mètres de voiture moyenne en France / minute
Publication d’une story3,320,522410220,2772,47
Publication d’une photo4,750,806425590,1541,37
Défilement du fil d’actualité9,714,63460631,54913,83
Hébergement d’un direct / live23,8410,554471190,7166,39
Visionnage d’un direct / live23,398,785221190,6225,55

Quel impact carbone pour les applications réseaux sociaux ?

Reading Time: 6 minutes

Le contexte du confinement a augmenté mécaniquement l’usage des applications mobiles de type réseau social afin de garder du lien entre les personnes. Tout comme l’usage professionnel des outils de visioconférence, ces usages ont apporté une pression supplémentaire sur le réseau et sur les serveurs de ces solutions.

Quels sont les impacts de nos activités sur les réseaux sociaux ? Quelles sont les solutions les plus/moins impactantes pour l’environnement, l’encombrement des réseaux et l’autonomie de nos smartphones ?

Pour cette étude, nous avons choisi de mesurer le fil d’actualité des 10 applications réseaux sociaux les plus populaires : Facebook, Instagram, LinkedIn, Pinterest, Reddit, Snapchat, TikTok, Twitch, Twitter, Youtube. Bien que ces applications soient différentes en termes de fonctionnalités, nous avons choisi de les comparer en termes d’impact carbone, de consommation d’énergie et de données échangées.

Pour chacune de ses applications, mesurées sur un smartphone S7 (Android 8), le scénario utilisateur d’une durée de 1 minute a été réalisé au travers de notre GREENSPECTOR Test Runner, permettant la réalisation de tests manuels. Pour chacune de ses applications, le scénario utilisateur correspond à un défilement des contenus du fil d’actualité d’un compte actif.

Chaque mesure est la moyenne de 3 mesures homogènes (avec un écart-type faible). Les consommations mesurées sur le smartphone donné selon un réseau de type wifi peuvent être différentes sur un PC portable avec un réseau filaire par exemple.

Pour évaluer les impacts des infrastructures (datacenter, réseau) dans les calculs de projections carbone , nous nous sommes appuyés sur la méthodologie OneByte basée sur des données réelles mesurées du volume de données échangées. Cette méthodologie d’évaluation tient compte de la consommation de ressources et d’énergie en usage pour les équipements sollicités. Comme c’est une approche très macroscopique, elle est soumise à une incertitude et pourrait être affinée pour s’adapter à un contexte, à un outil donné. Pour la projection Carbone, nous avons pris l’hypothèse d’une projection 50% via un réseau wifi et 50% via un réseau mobile.

Pour évaluer les impacts du mobile dans les calculs de projections carbone, nous mesurons sur device réel la consommation d’énergie du scénario utilisateur et afin d’intégrer la quote-part d’impact matériel, nous nous appuyons sur le taux d’usure théorique généré par le scénario utilisateur sur la batterie, première pièce d’usure d’un smartphone. 500 cycles de charges et de décharges complètes occasionnent donc dans notre modèle un changement de smartphone.

Projection des données mesurées en impact Carbone (gEqCO2)

Youtube (0,66 gEqCO2) est premier du classement, suivi de près par Facebook (0,73 gEqCO2) et LinkedIn (0,75 gEqCO2). Cela s’explique facilement, puisque les seules vidéos se lançant lors du fil d’actualité pour Youtube sont des miniatures et ce, après 2 secondes. Il est à noter que dans notre test, le balayage du fil d’actualité est suffisamment lent pour lancer des vidéos selon ce principe de tempo.

Côté Impact Environnemental des applications, le réseau social dont le fil d’actualité est le plus impactant est Tik Tok. Sans surprise puisque ce réseau social se base exclusivement sur le visionnage de vidéos et précharge les vidéos du fil d’actualité au démarrage. Le Shift Project présente d’ailleurs les plateformes de streaming telles que Netflix, Youtube et Tik Tok comme étant responsables de 80% de la consommation électrique du numérique. Nous avions déjà constaté cet impact important notamment au lancement de l’application dans une mesure de 2019.

Seulement 4 applications (Tik Tok, Reddit, Pinterest et Snapchat) se trouvent au-dessus de la moyenne de l’impact carbone (2.1 qEqCO2) observée pour ce comparatif de fil d’actualité. D’ailleurs, le fil d’actualité Tik Tok a un impact carbone de 7,4 fois plus important que celui de Youtube.

Et si nous projetions tout cela à l’échelle d’un utilisateur ?

Si nous projetions cet usage “affichage et déroulement du fil d’actualité” comme étant représentatif sur la durée d’usage quotidien / utilisateur, nous obtiendrons ces données.

Selon le Global Web Index 2019, nous passons en moyenne 2 heures et 22 minutes sur les réseaux sociaux. Si on projette la moyenne des impacts carbone des 10 applications mesurées (2,10 gEqCO2) sur 60 secondes au temps moyen passé par utilisateur, on obtient pour un utilisateur / jour : 280,5 gEqCO2. Soit l’équivalent de 2,50 km effectués en véhicule léger. Cela correspond également à 102 kgEqCO2 par utilisateur par an, soit l’équivalent de 914 km effectués en véhicule léger moyen en France. Ce qui équivaut à 1,5% de l’impact carbone d’un(e) français(e) (7 Tonnes).

Et à l’échelle mondiale ?

Si nous projetions cet usage “affichage et déroulement du fil d’actualité” comme étant représentatif sur la durée d’usage quotidien / utilisateur, nous obtiendrons ces données.

Les chiffres 2019 de LyfeMarketing et Emarsys annoncent 3,2 milliards d’utilisateurs des réseaux sociaux (42% de la population mondiale) dont 91% accèdent aux réseaux sociaux via un appareil mobile. 80% du temps passé (2 heures et 22 minutes) sur les réseaux sociaux se fait via un appareil mobile. Si l’on projette notre impact carbone / utilisateur à ces données, nous obtenons : 262 millions Tonnes EqCO2 par an pour les 3,2 milliards d’utilisateurs sur mobile soit l’équivalent de 56% des impacts EqCO2 en France.

Mesure de la consommation d’énergie (mAh)

En termes de consommation d’énergie, les mauvais élèves sont les fils d’actualités des applications Snapchat, Tik Tok et Pinterest. Les bons élèves côté énergie, sont Youtube, LinkedIn et Reddit. Le fil d’actualité Snapchat consomme ici 1,6 fois plus d’énergie que celui de Youtube.

La moyenne établie pour la consommation d’énergie est de 10,6 mAh, seulement 4 applications sont au-dessus.

Si l’on part du principe que l’application tourne en continu sur le smartphone, nous pouvons alors projeter le temps d’autonomie batterie restant (graphique ci-dessous). On constate alors que Snapchat décharge la batterie en 3,45 heures. Côté Youtube, l’application la décharge en 5,46 heures soit un rapport de 1,5 (ou une différence de 2 heures) entre la meilleure et la moins bonne application de ce classement. La moyenne étant de 4,8 heures pour l’ensemble de ces applications. La mesure de référence du smartphone de test étant de 1,32 mAh, sa capacité de batterie de 3000 mAh, on peut estimer son autonomie à 18 heures. L’usage des applications de réseaux sociaux impacte donc grandement l’autonomie de votre batterie.

Mesure des données échangées (Mo)

En termes de données échangées, les mauvais élèves sont les fils d’actualités des applications Tik Tok, Reddit et Pinterest. Les bons élèves côté données échangées, sont Youtube, Facebook et LinkedIn. Tik Tok consomme 9 fois plus de données que l’application Youtube.

La moyenne établie pour les donnés échangées est de 19,2 Mo pour cet usage. Attention à vos forfaits data ! Projection en 1 mois, vous aurez consommé 74 Go !

En prenant compte les réels temps moyens passés par réseau social selon le blog de Visionary Marketing : si vous utilisez uniquement Tik Tok en réseau social (à hauteur de 52 minutes par jour projeté), vous consommerez près de 71 Go par mois, tandis qu’Instagram (à hauteur de 53 minutes par jour) vous fera consommer 25.6 Go ! Vous êtes plutôt branché Facebook ? Celui-ci vous fera consommer près de 10 Go (à hauteur de 58 minutes par jour) par mois.

Pour ceux qui aiment les chiffres

ApplicationVersionTéléchargementsNote du Google Play StoreConsommation énergie (mAh)Données échangées (Mo)Mémoire occupée (Mo)Impact Carbone (qEqCO2)
Facebook270.1/0.66.1275 000 000 000+4,29,551845870.73
Instagram142.0.34.1101 000 000 000+4,510,917,2503,21.91
LinkedIn4.1.451 500 000 000+4,39,26,15492,40.75
Pinterest8.17.0100 000 000+4,611,133,2432,73.53
Reddit2020.18.010 000 000+4,69,243,4414,04.54
Snapchat10.82.5.0 1 000 000 000+4,314,418505,82.03
Tik Tok16.0.43 1 000 000 000+4,312,146,9385,54.93
Twitch9.1.1100 000 000+4,69,69,4374,41.09
Twitter8.45.0 500 000 000+4,510,76,6421,10.83
Youtube15.19.34 5 000 000 000+4,19,15,1379,30.66