Catégorie : Sobriété des applications

1 heure de visualisation Netflix équivaut à 100 gEqCO2. Et alors ?

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Netflix, ainsi que d’autres acteurs comme la BBC, a étudié avec l’appui de l’Université de Bristol : l’impact de son service. Les chiffres précis et la méthodologie seront publiés prochainement mais il en ressort qu’une heure de visualisation de Netflix, est équivalent à 100 gEqCO2.

À la sortie de cette communication, plusieurs acteurs du numérique ont repris ce chiffre, mais, à mon avis, pas pour de bonnes raisons. La communication de l’impact de la vidéo par le Shift Project ressort comme un point systématique de débat. En mars 2020, la publication du Shift avait été largement diffusée dans les médias avec une erreur importante d’évaluation. Cette erreur avait été corrigée en Juin 2020 mais le mal était fait.

L’IEA avait dans ce cadre réalisé une analyse contradictoire sur le sujet. Au final, de nombreuses études sur l’impact de la vidéo sont sorties (IEA, le ministère Allemand de l’environnement, nous même avec notre étude sur l’impact de la lecture d’une vidéo Canal+). Il est toujours difficile mais pas impossible de comparer les chiffres (par exemple, la prise en compte ou non de l’étape de fabrication, la représentativité des terminaux, les différentes infrastructures et optimisations entre acteurs…), cependant, si on prend des choses comparables, toutes les études ont des ordres de grandeur proches. En prenant la correction de l’erreur du Shift Project (Ratio 8 issus d’une erreur entre Byte et Bit), les chiffres sont aussi proches.

Que disent-les études ?

Mais au-delà des discussions sur les chiffres, si on examine en détail les études, les conclusions vont dans le même sens :

  • Indépendamment du coût unitaire, il y a une croissance importante des usages et de l’impact global.


Set against all this is the fact that consumption of streaming media is growing rapidly. Netflix subscriptions grew 20% last year to 167m, while electricity consumption rose 84%.

« Les abonnements Netflix ont augmenté de 20% l’an dernier pour atteindre 167 millions, tandis que la consommation d’électricité a augmenté de 84%. » (IEA)

  • L’impact des services numériques est relativement faible par rapport à l’impact d’autres activités. Il est cependant nécessaire de continuer à étudier et surveiller cet impact.

« What is indisputable is the need to keep a close eye on the explosive growth of Netflix and other digital technologies and services to ensure society is receiving maximum benefits, while minimising the negative consequences – including on electricity use and carbon emissions. »

« Ce qui est incontestable, c’est la nécessité de surveiller de près la croissance explosive de Netflix et d’autres technologies et services numériques pour s’assurer que la société en profite au maximum, tout en minimisant les conséquences négatives – y compris sur la consommation d’électricité et les émissions de carbone. » (IEA)

  • Les entreprises concernées ont pour but de mieux mesurer leur impact et d’identifier les vrais axes d’optimisation.

“Netflix isn’t the only company using DIMPACT right now, either. The BBC, ITV and Sky are also involved. A spokesperson from ITV says that, like Netflix, the tool will help it to find and target hot spots and reduce emissions. Making such decisions based on accurate data is crucial if digital media companies are to get a grip on their carbon footprints.”

« Netflix n’est pas non plus la seule entreprise à utiliser DIMPACT à l’heure actuelle. La BBC, ITV et Sky sont également impliquées. Un porte-parole d’ITV a déclaré que, comme Netflix, l’outil l’aidera à trouver et à cibler les points chauds et à réduire les émissions. Prendre de telles décisions sur la base de données précises est crucial si les entreprises de médias numériques veulent maîtriser leur empreinte carbone. » (Projet DIMPACT)

“Ces travaux nous permettent tout d’abord d’identifier les projets techniques à prioriser pour minimiser le plus fortement le bilan carbone de la consommation vidéo de myCANAL. En parallèle, les enseignements nous orientent sur les messages de sensibilisation à relayer auprès de nos utilisateur·rices, au long de nos prochaines évolutions. Cet engagement de coopération entre nos développements techniques et nos utilisateur·rices est la clé pour une consommation moins impactante pour l’environnement. “ (Témoignage du CDO de Canal+, étude Greenspector de l’impact de la lecture d’une vidéo)

  • L’impact de la vidéo peut être faible mais il est nécessaire de bien le mesurer (point précédent).

« The most recent findings now show us that it is possible to stream data without negatively impacting the climate if you do it right and choose the right method for data transmission ».

« Les découvertes les plus récentes nous montrent maintenant qu’il est possible de diffuser des données sans impact négatif sur le climat si vous le faites correctement en choisissant la bonne méthode de transmission des données. »

Est-ce que les discussions vont dans le bon sens ?

Les erreurs de certaines études n’ont pas aidé à l’apaisement des discussions. La médiatisation de ces chiffres non plus. Cependant, il ne faut pas être dupe, dire que le numérique a un impact n’est pas forcément bien accepté par tous les acteurs. Cela peut être une gêne pour un domaine qui depuis 30 ans est habitué à un paradigme de développement sans très peu de contrainte et surtout très peu d’intérêt pour les problématiques environnementales internes. Rappelons que la loi de Moore qui dirige beaucoup ce monde numérique est une prophétie-autoréalisatrice et pas une loi scientifique : l’industrie met en place des moyens financiers et techniques pour que la puissance des processeurs augmente régulièrement. Il ne faut pas être dupe car se focaliser sur certaines erreurs permet de ne pas prendre en compte les problématiques. J’ai observé uniquement des citations de l’erreur Shift Project dans l’annonce DIMPACT de Netflix mais aucunement des citations sur le souhait de Netflix de mesurer et réduire son impact. Nous devons accepter les erreurs du passé si nous souhaitons avancer sur ce sujet. L’étude du Shift a le mérite d’avoir mis au-devant de la scène une problématique qui avait du mal à être visible. Et aussi accepter ces propres erreurs, combien de promesses du numérique n’ont pas été (encore) prouvées ? Est-ce que les externalités positives du numérique ont été chiffrées scientifiquement par un nombre suffisant d’étude ? Cette dernière analyse montre que les quelques études existantes (Principalement 2 études Carbon Trust et la GSMA) méritent beaucoup plus de travail pour affirmer le bénéfice énorme annoncé du numérique.

« L’étude des affirmations d’impacts positifs du numérique sur le climat permet de conclure que celles-ci ne peuvent pas être utilisées pour informer les décisions politiques ou la recherche. Elles reposent sur des données extrêmement parcellaires et des hypothèses trop optimistes pour extrapoler des estimations globales. De plus, les deux rapports étudiés ne voient pas les évitements dans les mêmes secteurs, voire se contredisent« 

Il est même dommage de se focaliser sur un aspect de l’impact en écartant la problématique globale. C’est le cas sur la discussion de l’impact du réseau sur la partie énergétique. La méthode de calcul basée sur la métrique kWh/Gb même si partagée par la quasi-totalité des études et des équipes internes des opérateurs, est critiquée par certains. Cette méthode est en effet perfectible mais il faut remettre l’église au milieu du village : l’impact du réseau est dans tous les cas plus faible que la partie Terminal, la partie fabrication du matériel n’est jamais discutée dans ces débats alors que c’est la problématique principale de l’impact du numérique. D’autant plus que l’amélioration énergétique du réseau et des datacenters se base sur un principe contraire à l’impact du matériel : le renouvellement régulier du matériel pour mettre en place de nouvelles technologies plus efficaces.

Google a été critiqué pour la politique de déchet de ses serveurs. Les pratiques ont été améliorées mais on peut se poser des questions sur cette gestion : même si les serveurs sont revendus et le coût environnemental est amorti pour l’acheteur, cela ne change rien dans le cycle trop important de renouvellement

« We’re also working to design out waste, embedding circular economy principles into our server management by reusing materials multiple times.In 2018, 19% of components used for machine upgrades were refurbished inventory. When we can’t find a new use for our equipment, we completely erase any components that stored data and then resell them. In 2018, we resold nearly 3.5 million units into the secondary market for reuse byother organizations. »

« En 2018, nous avons revendu près de 3,5 millions d’unités sur le marché secondaire pour réutilisation par d’autres organisations. » (Google Environmental Report 2019).

Une des premières explications de ces discussions tranchées vient souvent du manque de sensibilisation aux problématiques environnementales du numérique. Mais derrière cela il existe une explication aussi plus sociologique : On reproche des croyances “écologiques » à certaines organisations. Cependant on peut aussi parler de croyance chez certains acteurs du numérique quand on idolâtre sans critique les bénéfices du numérique. Dans ce cas, pas sûr que ces discussions aillent dans le bon sens. “Technophobe” contre “Techno-béa”, les raisonnés ont du mal à prendre leur place au milieu. Plusieurs pistes sont cependant utiles pour avancer sereinement sur l’impact du numérique!

Limitons les comparaisons entre domaine

Les comparaisons de l’impact environnemental du numérique avec d’autres domaines est un piège. Il est nécessaire pour comprendre un impact CO2 abstrait. Nous l’utilisons nous-même pour effectuer cette sensibilisation. Cependant cela amène à des conclusions parfois biaisées.

Voici le chapeau utilisé par les Echos ! « Netflix affirme qu’une heure de streaming sur sa plate-forme génère moins de 100gCO2e. Soit l’équivalent de l’utilisation d’un ventilateur de 75 W pendant 6 heures en Europe, ou d’un climatiseur de 1.000 W fonctionnant pendant 40 minutes.”

Donc une heure de streaming c’est faible ? Oui et non. Car il faut le voir d’un niveau “macro” : les heures de visionnage mondiales explosent. Et Netflix n’est pas le seul service numérique qu’on utilise. Est-ce possible de le comparer à du temps de ventilateur ? Un foyer va pouvoir visualiser 4 flux en même temps pendant plusieurs heures, on n’est pas sur les mêmes importances d’usage avec un ventilateur (Peut-être que si avec le réchauffement climatique…).

Ce qui est important c’est que cette métrique va permettre aux concepteurs de service de suivre leur amélioration. Avec le détail de cet impact, ils vont pouvoir identifier les hotspots. Elle va permettre de se comparer à un concurrent et de se positionner.

Utiliser ces chiffres pour dire que l’impact du numérique est énorme ou est nul ne sert pas à grand-chose dans le débat. Tous les domaines doivent réduire leurs impacts, les challenges à venir sont énormes et ce type de comparaison n’aide pas forcément dans la dynamique d’amélioration. Par contre, plus ce type d’étude sortira, plus on aura une cartographie précise de l’impact du numérique.

Collaborons

Les modèles ACV sont critiqués pour leur manque de fiabilité. Ok, est-ce une raison pour abandonner l’analyse de l’impact du numérique ? Cela en arrangerait bien certains !

Il est surtout nécessaire de les améliorer. Et cela viendra par plus de transparence : des ACV publiques des constructeurs de matériel, des métriques de consommation de l’énergie remontées par les hébergeurs et même plus d’informations sur le renouvellement des parcs… Certains acteurs jouent le jeu, c’est ce que nous avons pu faire par exemple avec Canal+ et cela a permis d’avoir des données fiables sur les parties datacenters, CDN et terminaux. Le manque de transparence est cependant important dans ce secteur quand il s’agit du domaine de l’impact environnemental.

Il est de plus nécessaire d’éviter de toujours rejeter la faute sur les autres secteurs. Dans ces discussions sur l’impact de la vidéo, et plus globalement du numérique, je vois continuellement des arguments “c’est pas moi c’est lui”. Par exemple, c’est sur le matériel qu’il faut agir, sous-entendu le logiciel n’est pas responsable de l’impact. Encore une fois, le contexte environnemental est critique, il n’y a pas de solution miracle et tout le monde doit agir. S’affranchir des actions en pointant du doigt d’autres acteurs n’est pas sérieux. L’idée de la mesure de l’impact du numérique n’est pas de faire du “numérique bashing » mais bien de l’améliorer. Donc il n’y a aucune raison de ne pas prendre en compte ces problématiques, à moins d’aller dans une démarche de lobbying et vouloir aller vers une libéralisation totale du numérique.

Pour avoir vu ce domaine évoluer depuis 10 ans, je peux dire qu’il y a une réelle prise de conscience de certains acteurs. Il est possible de nier encore l’impact du numérique, mais c’est un risque dangereux. Dangereux car il est clair que les objectifs environnementaux vont être de plus en plus contraignants, que cela plaise ou non. Ne pas prendre en main cette problématique, c’est la laisser à d’autres personnes. C’est ce que l’on voit aujourd’hui : certains se plaignent des législations sur le numérique. Mais qu’ont-ils fait ces 10 dernières années alors que cette problématique était connue ? Par crainte que cela ne freine le développement du numérique français par rapport à d’autres pays? Et pourquoi ne pas plutôt voir la sobriété numérique comme un facteur concurrentiel de notre industrie ? On voit d’ailleurs que la sobriété est prise en compte par de nombreux pays (Le projet DIMPACT en est un exemple). La France a une avance avec de nombreux acteurs qui traitent de la sobriété. Il est temps d’agir, de collaborer sur ces sujets, de critiquer les méthodes pour les améliorer, de se mesurer, que chacun agisse sur son domaine d’expertise.

C’est cela qui guide notre stratégie R&D, fournir un outil de mesure précis de la consommation d’énergie et de l’impact des terminaux. Nous travaillons à améliorer la fiabilité des mesures dans ce domaine, pour tenter d’apporter des éléments de réflexions et des métriques. En espérant que les débats soient non manichéens et plus constructifs et que le domaine du numérique prenne pleinement en compte la problématique environnementale

Quels sont les meilleurs navigateurs web Android à utiliser en 2021 ?

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Le navigateur internet est l’outil primordial sur un appareil mobile. Il est le moteur pour naviguer sur internet. Plus uniquement pour les sites web mais aussi maintenant pour les nouveaux types d’applications basées sur les technologies web (progressive web app, jeux…).

Pour cette nouvelle édition de notre classement, réalisé en 2018 et en 2020, nous avons choisi de comparer 16 applications mobiles : Brave, DuckDuckGo, Chrome, Ecosia, Edge, Firefox, Firefox Focus, Firefox Nightly (anciennement Preview), Kiwi, Mint, Opera, Opera Mini, Qwant, Samsung, Vivaldi et Yandex.

L’objectif de ces mesures est de voir comment les solutions se situent en termes d’impact environnemental (émission Carbone) les unes par rapport aux autres sur des scénarios utilisateurs courants mais aussi de donner des repères sur nos usages des navigateurs.

Pour chacune de ces applications mesurées sur un smartphone Galaxy S7 (Android 8), les scénarios intégrant le lancement du navigateur, la navigation sur 7 sites web différents, les périodes d’inactivité etc. ont été réalisés au travers de notre Greenspector Test Runner, permettant la réalisation de tests automatisés.

En savoir plus sur la méthodologie

Consommation d’énergie tous parcours confondus (en mAh)

La moyenne de consommation d’énergie est de 49 mAh (pour rappel, la moyenne du classement 2020 était de 47mAh, soit +4,2% en 2021).

Voici l’évolution par rapport à l’année dernière.

Classement 2021Classement 2020Évolution
Firefox Focus1109
Vivaldi242
DuckDuckGo352
Firefox Nighly4106
Yandex53-2
Kiwi682
Opéra72-5
Brave87-1
Ecosia91-8
Chrome106-4
Samsung119-2
Firefox12131
Edge1311-2
Qwant1413-1
Opera Mini1514-1
Mint1612-4

Firefox Focus et la meilleure solution en termes de consommation énergétique de notre comparatif. La version évaluée en 2020 était une des premières versions et il semble que les équipes Firefox ont travaillé sur l’optimisation de la consommation d’énergie de leur navigateur depuis. Ecosia perd sa place de leader sur cet indicateur et se retrouve en milieu de classement. Du côté des navigateurs les plus énergivores on retrouve Mint et Opera Mini. À noter que les navigateurs les plus répandus : Edge, Firefox, Chrome et Samsung, sont assez mal classés.

Cette consommation totale d’énergie peut être évaluée et analysée en 2 domaines : la consommation d’énergie de la navigation pure et la consommation d’énergie liée aux fonctionnalités du navigateur. 

Consommation d’énergie de la navigation (en mAh)

La navigation est la consommation uniquement associée à la visualisation de la page (pas de prise en compte du lancement du navigateur, des fonctionnalités…).

La plupart des navigateurs ont une consommation d’énergie sur la navigation “pure” qui est assez proche. Ceci s’explique principalement sur l’usage des moteurs de visualisation. La plupart des navigateurs utilisent le moteur de visualisation Chromium.

Par rapport au classement 2020, il semble que le moteur Firefox se soit amélioré. Qwant, utilisant ce moteur aussi.

Consommation d’énergie des fonctionnalités (en mAh)

Les fonctionnalités intègrent les états du navigateur comme les périodes d’inactivités (idle), le lancement du navigateur, l’écriture des URLs dans la barre de navigation.

En gardant le même classement que pour l’énergie totale, on voit que les fonctionnalités hors navigation (écriture d’URL, inactivité du navigateur…) ont un impact non négligeable sur la consommation totale.

Autonomie (heures)

L’autonomie est le nombre d’heures pendant lesquelles l’utilisateur peut surfer avant que la batterie ne soit complètement déchargée. Le classement ne change pas par rapport à celui de l’énergie, l’autonomie étant directement liée à l’énergie.

On observe que l’autonomie peut doubler de 5h à 10h entre le navigateur le plus consommateur (Mint) et le moins consommateur (Firefox Focus).

Données (Volume de données échangées) (Mo)

Certaines applications ne gèrent pas du tout le cache pour des raisons de protection et de confidentialité des données, utilisent des proxy qui optimisent les données, ont une différence d’implémentation de la gestion du cache. De plus, si un navigateur est performant, la contrepartie est que beaucoup plus de données sont potentiellement chargées en arrière-plan. Dans notre méthodologie, on le constate pour le site New York Times plus volumineux en termes de données.

Voici un exemple des itérations de mesure sur le site Amazon (Amazon.com) qui montre la différence de traitement des données entre différents navigateurs.

Mémoire consommée (RAM) par le processus navigateur (Mo)

La consommation de mémoire est importante à prendre en compte dans un service numérique car même la variation de la consommation de mémoire n’influe pas sur l’impact énergétique, elle reste très importante à intégrer car des effets de surconsommations sur des smartphones déjà bien encombrés en mémoire, ou plus anciens, moins puissants, cela peut créer des instabilités ou des applications qui ne peuvent pas fonctionner simultanément car en concurrence. En terme écologique, cela peut bien sûr procurer un changement de smartphone prématuré côté utilisateur pour un modèle plus puissant pour satisfaire à un bon confort d’usage.

La variation va de 400 Mo à 1,8Go (soit environ la moitié de la RAM du Samsung Galaxy S7).

Observons plus précisément le comportement de la mémoire suite à la séquence :

1. Lancement navigateur
2. Inactivité Navigateur
3. Navigation (Moyenne de la consommation mémoire)
4. Inactivité suite à la navigation
5. Système après fermeture navigateur

Au lancement des navigateurs, on a une médiane d’utilisation de la mémoire de 413Mo. Edge consomme beaucoup plus avec 834Mo.

Si on laisse le navigateur inactif, la consommation mémoire de la plupart des navigateurs reste assez stable. Ce qui est plutôt bon et normal. Par contre, on voit que Edge et Ecosia ont une forte augmentation de la mémoire.

Ensuite, avec la navigation, la mémoire consommée augmente de façon importante. Cela s’explique par la consommation des moteurs de navigation pour analyser et stocker les éléments. La gestion des onglets va aussi jouer. Si le navigateur déleste la mémoire pour les onglets non actifs, alors la consommation sera plus faible.

On peut noter que Firefox Focus, Mint, Duck Duck go, Opéra Mini et Qwant consomment globalement peu de mémoire.

À la fermeture du navigateur, presque tous les onglets ne sont plus en mémoire. Firefox reste cependant avec 1Go ainsi que Chrome et Mint avec 100Mo environ. Probablement un bug mais qui est gênant car des éléments occupent encore la mémoire et des traitements peuvent aussi exister : les traitements sont confirmés sur Firefox et Mint avec le taux de CPU consommé par le processus du navigateur qui reste élevé.

On peut aussi regarder l’impact mémoire de la consultation de Wikipédia (La consommation de base du navigateur est ici soustraite).

On comprend bien la différence de gestion mémoire entre navigateurs et la potentielle entropie sur des sites plus lourds.

Performance

Nous avons mesuré le temps d’écriture de l’URL dans la barre d’adresse.

Cette différence de performance s’explique par plusieurs facteurs : échanges réseau lors de la saisie (auto-complétions), traitement lors de la saisie, recherche en base des adresses connues… Au final, pour l’utilisateur le temps pour avoir accès au site va être plus ou moins long. Exemple sur l’entrée de l’url Wikipédia sur Duck Duck Go: beaucoup d’échanges réseau et de traitements CPU (pic à 22% de CPU).

Contrairement à Edge plus rapide qui a des traitements plus faible en terme de CPU.

Au passage, on pourrait avoir une optimisation de tous les navigateurs en limitant ses traitements (par exemple en regroupant et espaçant les traitements).

Impact environnemental

L’impact environnemental est calculé en fonction des facteurs d’émission Greenspector prenant en compte l’énergie consommée et l’usure de la batterie (impact sur la fabrication). L’impact du réseau et du data center est pris en compte avec l’intensité internet.

Cet impact est ramené à la consultation d’une page.

Firefox Focus par sa faible consommation est premier. Samsung qui a une consommation d’énergie dans la moyenne est à la deuxième place grâce à bonne gestion des données.

Les navigateurs les plus impactants (Esosia, Edge, Mint et Opera Mini) ont une consommation d’énergie élevée et une mauvaise gestion des données.

Navigateurs évalués

Versions mesurées : Brave (1.18.75), Chrome (87.0.4280.101), DuckDuckGo (5.72.1), Ecosia (4.1.3), Edge (45.12.4.5121), Firefox (84.1.2), Firefox Focus (8.11.2), Firefox Nightly 201228), Kiwi (Git201216Gen426127039), Opera (61.2.3076.56749), Opera Mini (52.2.2254.54723), Qwant (3.5.0), Vivaldi (3.5.2115.80), Yandex (20.11.3.88), Mint (3.7.2), Samsung (13.0.2.9).

Scénario

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 automatisés.

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. Voici le scénario évalué :

· Évaluation des fonctionnalités
o Lancement du navigateur
o Ajout d’un onglet
o Écriture d’une URL dans la barre de recherche
o Suppression des onglets et nettoyage du cache

· Navigation
o Lancement de 7 sites et attente pendant 30 secondes pour être représentatif d’un parcours utilisateur

· Benchmark navigateur
o Le benchmark Mozilla Kraken permet de tester la performance JavaScript

· Évaluation des périodes d’inactivité du navigateur
o Au lancement (cela permet d’évaluer la page d’accueil du navigateur)
o Après navigation
o Après fermeture du navigateur (pour identifier des problèmes de fermeture)

Pour chaque itération, on réalise les tests suivants :
· Suppression du cache et des onglets (sans mesure)
· Première mesure
· Deuxième mesure pour mesurer le comportement avec cache
· Suppression du cache et des onglets (avec mesure)
· Fermeture système du navigateur (et pas uniquement une fermeture par l’utilisateur pour s’assurer une réelle fermeture du navigateur)

La moyenne de mesure prend donc en compte une navigation avec et sans cache.

Les métriques principales analysées sont les suivantes : performance d’affichage, consommation d’énergie, échange de données. D’autres métriques telles la consommation CPU, la consommation mémoire, des données systèmes… sont mesurées mais ne seront pas affichées dans ce rapport. Contactez Greenspector pour en savoir plus.

Afin d’améliorer la stabilité des mesures, le protocole est totalement automatisé. Nous utilisons un langage abstrait de description de test Greenspector qui nous permet une automatisation poussée de ce protocole. Les configurations des navigateurs sont celles par défaut. Nous n’avons changé aucun paramètre du navigateur ou de son moteur de recherche.

Chaque mesure est la moyenne de 5 mesures homogènes (avec un écart-type faible).=

Évaluation de l’impact

Pour évaluer les impacts des infrastructures (datacenter, réseau) dans les calculs de projection carbone, nous nous sommes appuyés sur notre base de facteur d’émission (issus de notre R&D, comme par exemple l‘Étude d’impact de la lecture d’une vidéo Canal+ – Greenspector) avec en entrée les données réelles mesurées du volume de données échangées. 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 est difficilement possible de comparer une étude publiée un an plus tôt avec une étude récente.

Étude d’impact de la lecture d’une vidéo Canal+

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Introduction

Cette étude a été réalisée par Greenspector, société spécialisée dans l’impact du numérique, et EVEA, spécialisée dans les analyses de l’impact environnemental de produit. Cette étude se base sur :

  • une méthodologie de calcul initiée dans le cadre du projet CONVINcE sur la consommation d’énergie de la vidéo. Projet ayant impliqué plusieurs acteurs tels que Orange, Sony…
  • des mesures d’énergie et de consommation de ressource réalisée sur l’application myCANAL pour étayer des hypothèses
  • une collecte de données sur l’usage et l’infrastructure de Canal+
  • une étude bibliographique pour identifier et corréler des facteurs d’émission et des consommations d’énergie

Sommaire de l’étude :
Méthodologie
Résultats : consommations, impact global et projection
Axes d’améliorations
Conclusion – points à retenir
Témoignage du Chief Digital Officer de Canal+

Méthodologie

L’unité fonctionnelle de cette étude est définie telle que suit : “Visionner 1h de vidéo, en live ou en replay, sur les interfaces de Canal+”.

Disclaimer : Cette étude a pour but d’estimer, par des ordres de grandeur, l’impact carbone de la lecture d’une vidéo sur les interfaces de Canal+. À date, elle s’appuie sur des sources fiables et robustes et se veut représentative de la réalité de l’infrastructure de Canal+. Cependant, ce n’est pas une Analyse du Cycle de Vie (ACV) complète. Nous nous appuyons sur les méthodologies ACV mais nous n’avons par exemple pas effectué d’analyse de sensibilité qui permettrait d’avoir des écarts min-max sur les valeurs. Cependant, cette étude a permis de formaliser un référentiel d’analyse pour l’empreinte carbone d’un service de vidéo, et il pourra servir pour suivre l’évolution de l’empreinte carbone dans le temps. Et tout ceci n’enlève en rien à la cohérence des données pour son utilisation principale.

Moyen d’accès aux services

Nous avons listé les différentes manières d’accéder aux services vidéo de myCANAL. En fonction de ce type d’accès, il est nécessaire d’avoir plus ou moins de matériel(s). Cet inventaire est nécessaire pour évaluer l’impact de l’accès aux services de vidéo. Nous avons classé les moyens par catégorie :

  • Décodeur Canal+
  • Box TV FAI
  • Box TNT
  • Console de jeux
  • TV IP (TV Android, Samsung TV)
  • Passerelle Multimédia PC/Mac avec Box Internet FAI
  • Smartphone/Tablette avec Box Internet FAI ou accès GSM

Pour les accès Décodeur, Box TV/TNT, Console et Passerelle Multimedia il est nécessaire d’ajouter une TV. Nous avons écarté tous les cas particuliers de visualisation considérés comme anecdotiques par rapport aux autres accès tels que :

  • L’affichage du flux PC sur une TV,
  • La visualisation multiroom

Concernant le lien entre les terminaux et les Box, nous considérerons que la connexion Wifi et la connexion filaire (Ethernet) n’ont pas d’impact sur la consommation des terminaux (PC et TV).

Définition de la visualisation

La qualité de visualisation influence la consommation d’énergie de bout en bout. Nous avons pris les 3 principales définitions suivantes :

  • SD (Simple Définition)
  • HD (Haute Définition)
  • UHD/4K (Ultra Haute Définition)

La définition dépend de 3 facteurs :

  • la disponibilité de programme compatible
  • la compatibilité du matériel en termes de qualité
  • la qualité de la connexion (la qualité des vidéos myCANAL est adaptée en fonction de la vitesse de connexion).

Les mesures exploratoires de Greenspector sur myCanal permettent de montrer l’impact de la consommation d’une vidéo SD, HD ou UHD sur smartphone puis sur PC portable :

Impact de la consommation d’une vidéo sur smartphone et PC portable suivant la qualité
Impact de la consommation d’une vidéo SD, HD ou UHD sur smartphone et PC portable

Des sources bibliographiques ont été utilisées pour les consommations des autres plateformes comme les Consoles (Source 1), les TV (Sources 1 et 2), les Set-Top-Box (Sources 1 et 2). Les consommations des décodeurs Canal+ fournies par Canal+ ont été aussi utilisées.

Selon les différentes configurations d’équipement, nous obtenons des consommations d’énergie qui varient de 1,3 à 108 Wh/h soit un ratio de 1 à 80 :

Consommations d'énergie selon les configurations d'équipements

Technologies

Plusieurs paramètres ont été pris en compte dans les calculs car ils influent sur la consommation :

  • Technologie de streaming : IPTV (Technologie chez les FAI), OTT (Over the Top) et Peer To Peer
  • Signal Linéaire (Live) ou Non linéaire (Replay/VOD)
  • Diffusion (Hertzien, Satellite, IP)

Moyens de connexion au réseau

Pour accéder aux services, l’infrastructure considérée prend en compte : le matériel chez l’utilisateur (Box entre autres), l’accès aux réseaux (GSM, Fibre…) et le cœur du réseau IP.

Nous avons utilisé des méthodes de calculs répandues dans la littérature scientifique et standardisées par l’ETSI. Le principe est de prendre un ratio « énergie/usage type » en Wh/Go. Bien que l’infrastructure du réseau ait une consommation assez fixe et ne dépendant pas de l’usage, ce mode de calcul permet d’affecter un impact global à un usage (ici une heure de vidéo). De plus, il permet d’étudier l’amélioration des réseaux en termes d’efficience. Au-delà de la recherche d’amélioration de l’efficacité énergétique, il permet aussi d’évaluer une pression sur le réseau et de prendre en compte l’amélioration capacitaire de l’infrastructure.

Ainsi expliqué dans le rapport CONVINcE :

« As we are looking for an order of magnitude in energy saving, we suppose that decreasing by 30% the traffic volume in the core network induces a decrease of same ratio in network dimensioning and consequently a decrease of 30% in energy consumption in the core IP network. »

Nous avons étudié la littérature et répertorié des métriques allant de 1,3Wh/Go (chiffre pour la fibre FTTH) à 600Wh/Go. Ces facteurs fluctuent en fonction de la date d’évaluation de l’infrastructure, de la méthode (Top Down ou Bottom Up) et de la technologie. Il est clair cependant que l’efficacité s’améliore au cours des années.

Nous avons pris :

  • 13 Wh/Go pour le cœur réseau (source CONVINcE)
  • 30 à 40 Wh/Go pour le réseau Fixe
  • 150 Wh/Go pour le réseau GSM (source CONVINcE)

Pour la TNT et le satellite, il existe peu de données. Nous nous sommes cependant basés sur une étude BBC pour la TNT.

Content Delivery Network

Les Content Delivery Network (CDN) sont des serveurs utilisés pour limiter la charge des serveurs « Haut de Têtes » (servant les vidéos) et pour fournir un flux au plus proche de l’utilisateur. Canal+ passe par des fournisseurs CDN du marché mais utilise aussi ses propres infrastructures.

La méthodologie pour estimer l’intensité d’énergie par GB est de ramener la consommation estimée du data center au débit en période de pics. Canal+ connaît en effet le nombre de serveurs physiques, leurs types ainsi que leurs débits. Les serveurs étant hébergés chez un hébergeur, certaines hypothèses ont été faites pour estimer la consommation réelle : entre autres, une hypothèse de PUE (Power Usage Effectiveness) de 2, une consommation par serveur de 250W, une charge serveur de 50%. La consommation des routeurs et du stockage sont considérées négligeables par rapport à la consommation des serveurs. (Sources 1, 2 et 3)

L’intensité d’énergie obtenue est de 0,13 Wh/Go, avec une valeur différente entre la VOD et le Live. A noter que cette valeur est calculée en cas de pic (match de foot par exemple). Elle peut être plus faible (usage de la capacité totale du datacenter) ou plus forte (en période de faible affluence).

Faute de données, l’hypothèse d’une même intensité d’énergie (Wh/Go) a été prise pour les CDN extérieurs à Canal+ (50%). Pour comparaison et vérification, les études listées affichent des valeurs de 0,04 à 1 Wh/Go. Ces différences s’expliquent par différents facteurs :

– Amélioration de l’efficience des data centers, les études anciennes amènent donc à des chiffres plus élevés,

– Approches Top-Down qui ont une estimation plus élevée que les études Bottom-Up (comme la présente estimation sur les CDN).

Serveurs applicatifs AWS Hors vidéo : l’utilisation Mycanal (présentation du catalogue, authentification…) et le visionnage des vidéos impliquent la sollicitation de services hébergés sur des serveurs (gestion des droits, etc). Les API utilisées sont hébergées sur des instances AWS.

Canal+ loue des instances AWS et connaît le nombre de VMs. Une partie de ces VMs est purement dédiée à fournir les services annexes à la vidéo.

Il est difficile de connaître la consommation d’énergie des instances AWS car aucune communication ou information n’est fournie par Amazon. À dire d’expert, nous avons pris une valeur de 20W (en prenant en compte un PUE de 2) (Source : Interview des experts sur la virtualisation de la société Easyvirt).

Nous avons pris l’hypothèse d’une répartition uniforme de la consommation par rapport au nombre d’heures visualisées et nous obtenons une valeur de 0,14 Wh/h.

Serveurs d’encodage Vidéo

Les serveurs « Tête de réseau » permettent de mettre en forme les vidéos, de les « paquetiser » au format de l’utilisateur… Pour l’OTT, jusqu’à 150 paquets peuvent être disponibles pour une même vidéo. Voici le workflow pour l’OTT.

Les parties les plus consommatrices sont l’encodage et le décodage vidéo. Le workflow se répartit sur des serveurs spécifiques (pour l’encodage) et des serveurs classiques (pour la mise en forme et le packaging).

Nous avons pris les chiffres issus du projet CONVINcE (considérant des serveurs Harmony identiques à ceux utilisés par Canal+) pour estimer l’énergie, ainsi que les données serveurs de Canal+ :

  • Pour l’IPTV : 0,09 Wh pour une heure de vidéo
  • Pour l’OTT: 0,30 Wh pour une heure de vidéo

Cette différence s’explique par le fait que l’OTT est encodé en plusieurs formats contrairement à l’IPTV qui est encodé en un format haute définition.

Facteurs d’émission CO²

Pour l’énergie nous avons utilisé les valeurs fournies par la base Open Data Réseaux Energies (Travail des distributeurs tels RTE ainsi que l’ADEME). Nous avons utilisé l‘usage intermittent qui correspond davantage à l‘usage vidéo en termes de période (le soir) soit 60g CO2eq/kWh. Une partie d’émissions pour le reste du monde a été ajoutée en prenant en compte le fait que certains utilisateurs sont hors de France.

Pour les facteurs d’émission de la fabrication des terminaux et des serveurs, nous avons utilisé les facteurs fournis par Shift Project / IEA.

Ces facteurs ont été ramenés à l’heure de visualisation en prenant en compte des durées de vie associées à chaque matériel.

Note : Concernant les impacts de la TNT et du satellite, il manque des données sur l’infrastructure et les facteurs d’émission. Nous avons intégré cependant cette partie pour comprendre les ordres de grandeur des impacts. Certaines analyses ont été réalisées uniquement sur la partie IP dans certains cas (pour comparaison avec les autres études par exemple).

De la même manière, l’impact de la phase de fabrication du data center en dehors des serveurs et de l’infrastructure réseau n’a pas été prise en compte car considérée comme mutualisée et faible compte tenu de la durée de vie des bâtiments.

Résultats – projection globale

L’alimentation en énergie renouvelable des infrastructures AWS et des CDN Canal+ hébergées par Interxion n’a pas été prise en compte.

En une heure, en moyenne, voici les flux qui transitent sur le réseau :

500 000 heures de vidéo
900 To de données
3,6 Go/h de débit moyen

Le nombre d’heures de visualisation des abonnés Canal+ a été réparti en fonction des paramètres listés précédemment.

Les données unitaires obtenues précédemment sont alors projetées sur ces usages pour avoir la consommation globale. En prenant ces résultats, nous pouvons obtenir des intensités d’usage de chaque partie (Terminal, Réseau, Serveur) pour vérifier la cohérence de la consommation globale.

Analyse des intensités

Les intensités d’usage obtenues peuvent être comparées aux études Shift Project et IEA. Cette intensité est calculée en prenant la répartition des devices, l’usage de Canal+ et en ne gardant que la partie transfert IP (sans Satellite ni TNT).

Il est clair (et partagé par l’IEA) que l’étude du Shift Project surestime la consommation du réseau. Pour les serveurs, nous avons une valeur assez faible mais sommes assez confiants compte tenu du fait qu’elle se base sur les données d’une infrastructure connue (avec l’incertitude issue des serveurs Amazon et des CDN tiers). L’estimation de la partie terminale du Shift Project nous semble avoir été sous-estimée (partagé par IEA). Il semble que l’IEA ait aussi sous-estimé de nombreux paramètres et semble ne pas avoir été pris en compte l’influence de la définition sur la consommation du terminal, certains éléments comme les box et la consommation des nouvelles TV plus consommatrices. L’étude CONVINcE et l’analyse Sauber/Koomey permettent aussi de valider la cohérence de notre étude.

Impact de la lecture d’une heure de vidéo

Sur l’ensemble du parc Canal+, la moyenne de consommation de bout en bout est de 214 Wh par heure de vidéo. Pour comparaison, l’étude IEA annonce une consommation entre 120 et 240Wh par heure. La répartition est la suivante :

L’impact en équivalent CO2 moyen par type d’accès est le suivant (avec les hypothèses précisées dans le paragraphe Facteurs d’émission CO2 où la fabrication des infrastructures Satellite, TNT, réseau et d’hébergement des serveurs n’a pas été prise en compte)

En prenant le type de connexion :

L‘impact va de 20 à 66g EqCO2, il dépend de plusieurs paramètres :

  • la consommation plus ou moins importante en énergie du device (par exemple Smartphone vs TV),
  • l’énergie grise et la durée de vie du matériel,
  • le moyen d’accès au réseau (par exemple un accès GSM est plus impactant qu’un accès filaire),
  • la qualité de visionnage qui va influer surtout sur la part du réseau (fonction d’un coût au Wh/Go),
  • le nombre de matériels pour accéder au service.

En prenant les usages réels (voir fin du document), on arrive à une moyenne de 28g CO2eq. Si l’on prend uniquement la partie IP, nous arrivons à une valeur moyenne de 37g CO2eq.

Pour comparaison, l’étude IEA (2020) annonce 8g CO2eq pour la France (sur la phase d’usage uniquement). Une autre étude pour les US (2014) annonce 360g CO2eq sur la phase d’usage (et 420g CO2eq avec la fabrication). Si l’on prend un mix énergétique US, nous obtenons 202g ce qui nous rapproche de cette étude. La valeur plus faible peut s’expliquer par les différences d’hypothèses, en particulier sur l’intensité énergétique du réseau. Par exemple, si on prend pour notre étude une TV avec réception 4K, IEA annonce 20g CO2eq alors que nous estimons plutôt 14g (37g avec la phase de fabrication).

Si on regarde le ratio usage/fabrication, dans certains cas, l’usage a plus d’impact (UHD en particulier), alors que dans d’autres c’est la fabrication (TV IP ou PC en HD par exemple).

Sur cette même étude, l’estimation de l’achat d’un DVD est de 400g EqCO2, ce qui amène donc à l’impact d’un visionnage d’une vidéo de 2 heures. 5 fois moindre que celle de l’achat d’un DVD en France et équivalent aux US.

Consommation et impact global

Le résultat de la consommation totale d’énergie du visionnage des vidéos Canal+ par IP est de 900 GWh par an avec un impact en gaz à effet de serre de 159000 tonnes CO2eq.

Pour comparaison, la consommation annuelle française est de 473 TWh par an (Source RTE) et l’empreinte carbone 2017 de la France (émissions nationales + imports) de 749 Mt eq CO2 (source : Haut Conseil pour le Climat – rapport 2019). La consommation du parc Canal+ par IP est donc de 0,18% de la consommation d’énergie et 0,016% de l’empreinte carbone française.

La répartition de bout en bout est la suivante :

Le plus gros de la consommation est chez l’utilisateur (terminal et une partie de l’accès réseau). En effet, il est nécessaire d’avoir du matériel (TV, Box, Smartphone…) qui n’est pas mutualisé comme les serveurs.

Pour validation de la cohérence de cette projection, nous avons pris la consommation des CDN propres à CANAL ainsi que des fournisseurs. Nous avons une consommation des CDN Canal+ de 2,6 GWh (et estimée à 7GWh pour les fournisseurs) hors head-end vidéo qui ne sont pas chez Interxion. Nous obtenons 12 GWh avec la projection, ce qui valide le modèle.

Si on regarde la répartition de l’impact en gaz à effet de serre, nous avons la répartition suivante :

répartition de l’impact en gaz à effet de serre

Une grosse partie de l’impact provient de la fabrication des terminaux utilisateurs. Sur la partie réseau, la fabrication des Box (FAI, Satellite…) a, elle aussi, un impact non négligeable.

Axes d’améliorations pour limiter l’impact des services

Stratégie générale

Nous l’avons vu dans la partie réseau, l’efficience s’améliore. Il en est de même pour les terminaux. Mais d’autre part, la 4K va se généraliser, les réseaux vont continuer d’augmenter leur capacité et donc augmenter l’impact global de la consommation. En prenant une des hypothèses d’amélioration de 30% de l’efficience du réseau (Selon les tendances énoncées dans les études listées dans la partie  Réseaux de ce rapport) et d’une augmentation du débit moyen de 20% sur 3 ans ainsi que de 20% des heures visionnées, ainsi qu’un transfert de 75% des heures visionnées de toutes les interfaces vers celle de l’OTT, nous estimons une augmentation de l’énergie consommée de 39% et de l’impact des gaz à effet de serre de 23%. Cette projection simpliste permet de s’approcher d’une consommation plus réaliste dans 3 ans.

Pour compenser cette augmentation, et optimiser l’impact de la lecture vidéo, nous avons examiné l’impact des chantiers suivants menés par Canal+ :

  1. Passage d’un encodage H264 à HEVC
  2. Passage au multicast pour le live
  3. Passer l’encodage audio AAC en AC4
  4. Renforcer le downsizing du bitrate
  5. Améliorer l’interface et la couche logicielle
  6. Aider l’utilisateur sur son impact numérique

Ces chantiers ne sont pas exhaustifs. D’autres axes de progression possibles ont été identifiés qui pourront être lancés ultérieurement par Canal+.

Les mesures, estimations et modélisations qui nous ont permis d’obtenir l’impact global ont été utilisées pour chiffrer les gains estimés.

Note sur l’optimisation des serveurs vidéo :

La consommation d’énergie des serveurs vidéo est très faible, leur impact aussi, le matériel ayant une durée de vie élevée (10 ans). Plusieurs optimisations sont en cours d’études (passage en vidéo Just-in-Time entre autres). Cependant ces optimisations n’apportent que très peu de gain de bout en bout. Elles sont cependant nécessaires pour optimiser la gestion et réduire la taille de stockage (impact non pris en compte dans cette étude car faible). Des optimisations comme le passage en HEVC ont en effet un impact plus fort (ceci est confirmé par l’étude CONVINcE).

“The “Just In Time Transcoding” approach will allow to reduce the number of video representations stored in the CDN and thus its power consumption. This is an end-to-end approach to be compared to the global abovementioned one consisting in reducing the bandwidth of the network by using a most efficient encoding technology (HEVC/AVC).

Sur les CDN de la même manière, même si l’impact est faible, certaines actions comme l’augmentation du taux d’usage des infrastructures Canal+ (via un transfert des flux des CDN fournisseurs vers les CDN propres) va permettre d’améliorer l’efficience.

Passage d’un encodage H264 à HEVC

Le codec vidéo HEVC est environ 20% plus efficace que le H264, et de très nombreux équipements sont maintenant compatibles. Pour une projection à 3 ans des consommations, nous avons pris une augmentation de la part de marché des devices (Box, Smartphone…) compatibles HEVC.

Pour les utilisateurs qui sont sur le 1080p 5Mbits à date (34% des utilisateurs actuellement) comme pour les utilisateurs bridés à 720p pour raison technique (par exemple une limitation du réseau), une baisse de 20% de la consommation est attendue. Pour les autres utilisateurs compatibles 1080p, il n’y a pas de baisse de consommation, mais une augmentation de qualité avec une accroche de qualité supérieure.

Un nouveau format encore plus efficace commence à apparaitre (AV1), faisant gagner 20% supplémentaire. Cependant, de très rares équipements sont compatibles : la transition est largement prématurée, on ne gagnerait quasiment rien à date car le parc est quasi nul.

Passage au multicast pour le live

La diffusion en adaptative streaming hybride multicast/unicast pour l’OTT permettra de réduire très fortement l’utilisation de bande passante, et donc la consommation électrique.

Utilisable uniquement pour le live, elle permet de s’assurer qu’un unique stream est envoyé pour l’ensemble des clients jusqu’au point de livraison final. Ce chantier sera accompagné d’autres chantiers annexes comme le passage en packaging CMAF. Le format de packaging audio/vidéo CMAF permet d’avoir exactement les mêmes fichiers vidéo pour l’ensemble des plateformes.

Passer l’encodage audio AAC en AC4

Actuellement nous utilisons principalement de l’audio AAC, de 96kbits à 128kbits.

Le EAC3+ est à date largement compatible, et améliore la qualité audio à débit équivalent, tout en permettant le 5.1. Le passage en EAC3+ serait à débit fixe, sans espérer économiser de la bande passante (alors que 20% plus efficace que EAC3+).

En revanche le nouveau format AC4 est 50% plus efficace que le EAC3+, et permettrait de diviser par 2 le débit audio. Même si la part de vidéo est plus importante, les gains au niveau global ne sont pas négligeables.

Renforcer le downsizing du bitrate

À date, hormis en Afrique, ou en réseau cellulaire (pour ne pas vider l’abonnement du client), la qualité de la vidéo est adaptée. Sur PC, l’adaptation de la qualité est possible mais l’accès n’est pas forcément simple.

Rendre plus accessible la possibilité de réduire la taille par différents moyens (amélioration de l’interface, communication…) permettrait de rediriger une partie des utilisateurs vers une qualité moindre mais suffisante.

Compte tenu de l’augmentation des qualités vidéo et de celle de la performance des réseaux, le caping de la qualité par les utilisateurs des services Canal+ devrait représenter dans 3 ans un gain de 20% du débit moyen par rapport à celui qui est généré par un usage déplafonné.

Dans cet axe, plusieurs éléments n’ont pas été mis dans la projection de gain mais sont possibles pour aider l’utilisateur dans son impact. Par exemple les mesures Greenspector sur mobile montrent qu’il est préférable (dans des conditions favorables comme le wifi) d’utiliser le téléchargement plutôt que le streaming. En effet, voici la comparaison pour une vidéo de 45mn (avec 5mn de téléchargement) :

Consommation d'énergie d'un streaming vidéo vs d'un téléchargement et lecture vidéo

Ceci s’explique en partie par le fait que lors de la visualisation de la vidéo téléchargée, la cellule radio n’est pas sollicitée alors qu’elle l’est beaucoup plus lors du streaming.

Améliorer l’interface et la couche logicielle

Une partie de l’impact de la visualisation d’une heure de vidéo provient de l’interface. En effet, visualiser le catalogue, gérer les abonnements (via des API), traiter les playlists… sont des fonctions nécessaires. Les mesures Greenspector ont montrées que cela pouvait représenter 10% de la consommation des terminaux :

Améliorer l’interface sur toutes les plateformes (smartphone, PC…) permettrait donc d’obtenir des gains non négligeables. Il permettrait aussi au-delà de la réduction de l’impact de limiter l’exclusion de certaines personnes ainsi que l’obsolescence des plateformes.

Parmi les actions identifiées :

  • Passage en dark mode
  • Réduire l’impact globalement de la couche logicielle
  • Améliorer l’UX
  • Limiter l’intégration de librairies tierces

Aider l’utilisateur sur son impact numérique

Une grosse part de l’impact de la lecture de la vidéo n’est pas liée directement à la lecture de la vidéo. Canal+, par son auditoire large, peut agir en sensibilisant les utilisateurs à l’impact du numérique. Si une part des utilisateurs prend en compte ces actions, l’impact peut être réduit. Parmi ces actions :

  • Prolongation de la durée de vie du matériel de l’utilisateur,
  • Usage Ethernet plutôt que Wifi, plutôt que 4G,
  • Extinction du matériel hors usage.

Résultats

Voici la projection des différents gains sur l’énergie :

Les améliorations compensent l’augmentation de la consommation d’énergie et permettent même un gain de 14% par rapport à la situation actuelle.

Pour l’impact en gaz à effet de serre, nous obtenons un gain de 8%.

Pour réduire de 30% l’impact Carbone des activités de streaming pour Canal+, les pistes sont nombreuses, ainsi les actions mises en place permettront de faire un gain de 26% sur l’empreinte environnementale des services et en particulier -31% pour la consommation en OTT seule.

Conclusion – à retenir

Cette étude possède des incertitudes sur l’usage futur, sur les facteurs d’émissions de chaque élément ainsi que sur les gains potentiels. Cependant l’objectif est de challenger les choix, ou même d’en écarter (certaines actions non listées dans ce document ont par exemple été déjà écartées), s’ils n’avaient pas de gain. Une des premières actions est de pouvoir se mesurer pour s’améliorer. C’est le but de cette phase. Maintenant vient celle de l’amélioration.

L’intérêt environnemental des chantiers identifiés par Canal+ a été confirmé. Leur mise en œuvre permettra de compenser les effets de la croissance des usages, voire même davantage, dans les années qui viennent.

Les conclusions de cette évaluation évolueront avec de nombreux paramètres technologiques mais en synthèse :

  • Travailler sur les formats de compression vidéo et audio dans le respect de la prise en compte de nouveaux formats optimisés par les constructeurs.
  • Optimiser la consommation des fonctionnalités utilisateur pour accéder aux contenus.
  • Impliquer / orienter les utilisateurs dans les choix en fonction du contexte d’usage (streaming, type de réseau, format d’écran du device, …) et les amener à prolonger la durée de vie du matériel pour réduire l’impact.
  • Mettre en œuvre la diffusion en adaptative streaming hybride multicast/unicast pour l’OTT pour réduire très fortement l’utilisation de bande passante et de consommation d’énergie.
  • Poursuivre les mesures de bout-en-bout pour éviter des décisions futures qui déplacent l’impact sans le réduire.

Pierre-Emmanuel Ferrand, Chief Digital Officer chez CANAL+

Témoignage

– Comment cette démarche d’évaluation et d’amélioration s’inscrit-elle dans la stratégie du Groupe ?
CANAL+ est ancré dans son époque. Nous avons décidé de nous engager davantage sur un enjeu majeur de notre époque, cher à nos abonné·es et utilisateur·rices de myCANAL : la protection de notre environnement.CANAL+ a très tôt été précurseur dans des démarches écoresponsables.Au niveau des décodeurs tout d’abord. En plus du modèle locatif des décodeurs très vertueux du point de vue de l’économie circulaire, Canal+ a organisé dès 1988 la récupération des anciens décodeurs afin d’assurer leur remise en service ou leur recyclage.Par ailleurs, en tant qu’éditeur, nous avons réalisé des productions éco-responsables dont des séries qui ont été exemplaires sur ce sujet, Baron Noir, L’Effondrement et plus récemment OVNI(S).

– Quels principaux enseignements/apports tire-t-on de ces travaux (sur la conception des services) ?
Ces travaux nous permettent tout d’abord d’identifier les projets techniques à prioriser pour minimiser le plus fortement le bilan carbone de la consommation vidéo de myCANAL. En parallèle, les enseignements nous orientent sur les messages de sensibilisation à relayer auprès de nos utilisateur·rices, au long de nos prochaines évolutions. Cet engagement de coopération entre nos développements techniques et nos utilisateur·rices est la clé pour une consommation moins impactante pour l’environnement.

– Quel rôle tiennent les utilisateurs et utilisatrices ?
La protection de l’environnement est pour elles et eux une priorité. Leur rôle est central dans notre approche. Notre enjeu est de leur proposer une plateforme offrant les meilleurs contenus et la meilleure qualité vidéo, adaptée à leur matériel et leurs capacités de réception afin de réduire les effets sur l’environnement. En les sensibilisant et les accompagnant dans les gestes responsables, ils pourront eux aussi s’engager, comme ils le font dans d’autres domaines pour une société plus éco-responsable.

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

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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.

Les Doodles de Google : quel impact environnemental ?

Reading Time: 5 minutes

Introduction

Chez Greenspector, nous aimons nous poser la question de l’impact de consommation en ressources et énergie de certains sites, certaines applications, certaines fonctionnalités ou widgets sur le web. Cette fois-ci, ce sont les Doodles de Google qui ont retenu notre attention. Nous avons automatisé des mesures de consommation sur mobile sur la page d’accueil française Google afin que celle-ci soit mesurée tous les jours depuis Avril 2020. Dans cet article, nous tenterons de répondre aux questions suivantes :

  • Quel est l’impact comparé des différents types de Doodles ?
  • Quelles consommations de données et d’énergie et quel impact environnemental occasionnent-ils par rapport à la page standard ?
  • Quel impact carbone projeté approché à l’échelle mondiale ?

Qu’est-ce qu’un Doodle ?

Le Google Doodle est une modification temporaire du logo Google sur la page d’accueil du moteur de recherche liée à une journée ou thématique particulière. Créés pour célébrer des évènements particuliers tels que des fêtes nationales, anniversaires de célébrités ou autres hommages, le premier Doodle a fait son apparition en 1998 pour le festival Burning Man. Il est généralement visible soit simultanément dans un grand nombre de pays soit dans un pays en particulier.

Consulter la méthodologie

Vue d’ensemble de la consommation d’énergie (mAh)

Nous avons mesuré la page d’accueil française de Google du 9 avril 2020 au 28 septembre 2020. Les points noirs représentent les Doodles visibles en France autres que le logo natif, ces derniers sont conservés chronologiquement dans un historique visible sur le site Doodle de Google. Le bleu correspond à l’étape de chargement et le jaune à l’étape d’inactivité en premier-plan de la page. On le voit de nouveaux Doodles reviennent assez souvent et compte tenu de la popularité de Google, va impliquer un impact sur l’ensemble des devices utilisateurs et sur les réseaux.

Consommation moyenne d’énergie (mAh) par type de Doodle

On remarque que le format Youtube (fenêtre de vidéo dont la lecture n’est pas automatique) est le type de Doodle le moins consommateur en moyenne en énergie (2,09 mAh) soit +15% par rapport au logo natif Google (1.76 mAh).

Nous retrouvons ensuite le format JPEG, deuxième du classement avec une consommation moyenne de 2,21 mAh, soit +20% par rapport au logo natif.

Sur nos 40 secondes de test et sans surprise, le format de Doodle le plus consommateur en énergie est celui de la vidéo native + jeu interactif (3,14 mAh) soit +43% de consommation que le logo Google, quasiment le double.

Le type de Doodle le plus plébiscité par Google est le GIF, celui-ci revient 17 fois sur notre benchmark de 29 Doodles. Il arrive en 5ème position du classement avec une consommation moyenne de 2,59 mAh soit +32% par rapport à notre référence du logo Google. De plus, on observe que les dimensions et le poids des Doodles ne sont pas constants pour un même format (JPEG, PNG ou GIF).

Projections carbone

Projections de l’impact carbone par type de Doodles

Les pages sans Doodle affichant uniquement le logo natif de Google consomment en moyenne 0,074 gEqCO2 soit 0,66 mètres effectués en véhicule léger. Tandis que les Doodles consomment (tous format confondus) en moyenne 0,082 gEqCO2 soit 11% plus et 0,76 mètres effectués en véhicule léger.

Le type de Doodle le moins consommateur est le format PNG (0,079 gEqCO2) avec un impact plus élevé que la référence du Logo de 6%. Suivi par le format de la vidéo Youtube (lecture non automatique) avec 0,080 gEqCO2 soit 8% de plus que le logo Google. Le format le plus consommateur est celui de la vidéo native suivie du jeu intéractif : 0,101 gEqCO2 soit 26% de plus, juste après le format du slider de diapositives : 0,096 gEqCO2 (+23%).

Projections en fonction du nombre d’utilisateurs et recherches

D’après notre récente étude sur les moteurs de recherches, chaque seconde, se sont près de 80 000 recherches qui sont réalisées sur le moteur de recherche Google par les internautes du monde entier. Pour chaque seconde de recherche, l’impact carbone sans Doodle est de : 5 920 gEqCO2 soit l’équivalent d’impact carbone de 52 km effectués en véhicule léger contre 6 560 gEqCO2 pour une recherche moyenne avec Doodle soit 58 km effectués en véhicule léger.

En une journée, on estime le nombre de recherche à 6 – 9 milliards. En projetant l’impact carbone d’une recherche avec et sans Doodle sur une journée on obtient :

Avec Doodle : 567 Tonnes EqCO2
Sans Doodle : 511 Tonnes EqCO2

L’impact supplémentaire des Doodles dans le monde, sur la base d’une projection des Doodles Français, donc pour chaque journée d’un nouveau Doodle est de 56 Tonnes EqCO2, soit l’équivalent de 500 000 km d’un véhicule léger moyen, soit environ 12,5 fois le tour de la planète !

En tant que concepteur de site web et d’application, une bonne pratique en lien avec ce constat est de faire attention au contenu qui est poussé : vous pouvez avoir un système de base très efficient mais avoir un usage au final qui est beaucoup plus consommateur que ce que vous aviez estimé initialement…

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 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 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.

Vous souhaitez évaluer la sobriété et la performance de votre site web ou application mobile ? Contactez-nous !

Intégrer un service tiers : est-ce dangereux pour la vie privée de vos visiteurs, quel impact pour l’environnement ? Le cas Youtube

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L’intégration de service tiers permet d’ajouter rapidement une fonctionnalité sur un site comme une vidéo ou l’intégration d’un réseau social (voir le cas de l’intégration Twitter). Les fournisseurs de ces outils ont travaillé pour que l’intégration technique soit simple et rapide. Et la technique est au rendez-vous. Mais à quel prix ?


Consommation d’énergie du service tiers Youtube

Nous observons sur nos mesures une augmentation de ce type de service tiers et des surconsommations anormales. C’est le cas de nombreux sites voire même de sites gouvernementaux.  

L’intégration de YouTube est un bon cas d’étude pour expliciter cet effet. En seulement quelques lignes, il est possible d’afficher une vidéo sur n’importe quel site : 

<iframe width= »560″ height= »315″ src= »https://www.youtube.com/embed/WoQHxxxxxxx-E?rel=0″ frameborder= »0″ allow= »autoplay; encrypted-media » allowfullscreen></iframe>

Mais quel est le résultat en termes d’impact chez l’utilisateur ? Voici le résultat que nous obtenons en termes de consommation d’énergie sur un smartphone Nexus 6 :

Consommation d'énergie du services tiers Youtube

Référence : Vitesse de décharge en uAh/s du téléphone (OS, Navigateur…)
Loading : Vitesse des 20ères secondes de chargement
Idle Foreground : Vitesse du site inactive en premier plan
Scroll : Vitesse lors que l’utilisateur scroll / défile en bas de page
Idle Background : vitesse de décharge quand le navigateur (et donc le site) est en tâche de fond

Il s’agit d’un site gouvernemental. Les vitesses de décharge dépassent nos seuils pour beaucoup d’étapes. Pour le chargement, la vitesse est plus de 2 fois celle de référence. Pour l’idle foreground ou phase d’inactivité en premier-plan, la consommation devrait être identique à celle de référence. Cette consommation est anormale pour un site qui semble assez léger.

Process CPU du services tiers Youtube

On voit que le process CPU de Chrome monte à 10% toutes les secondes. Cela explique la surconsommation d’énergie. En profilant les appels JavaScript dans les outils de développement, nous observons des traitements issus de base.js qui sont issus du framework YouTube :

Javascript framework Youtube

À noter que ce traitement impacte aussi le scroll et le chargement. Est-ce un fonctionnement attendu ? Un bug ou une mauvaise implémentation ? Nous n’avons pas été jusque-là dans l’analyse.

Quand on regarde le chargement de la page, sur 1,2Mo, près de 600 ko sont utilisés pour le plugin YouTube. 50ko de CSS et 550ko de Javascript. Au traitement nécessaire, il faut ajouter l’usage important de CPU pour parser et exécuter les scripts.

Point notable : Aucune vidéo n’apparait sur cette page. L’intégration du plugin est surement nécessaire pour une autre page. Cela rend le gaspillage encore plus critique, cela est d’autant plus embêtant que le site testé est public et largement utilisé : Impots.gouv !


Bonnes pratiques d’intégration d’une vidéo

1 – Intégrer directement la vidéo sans services tiers

Il est possible d’utiliser des solutions libres et sans plugin. L’intégration via HTML5 est native : Introduction à la balise vidéo de HTML5.

2 – Intégrer une image

Afficher une image avec le même rendu que la vidéo permet de réduire à 1 requête. Si l’utilisateur clique sur la vidéo, alors les scripts seront chargés et la vidéo lancée, du lazy loading en fin de compte.

Nous avons par ailleurs fait l’exercice sur une page de notre site web Greenspector :

Sur l’une de nos pages « Étude de cas » était intégrée une vidéo YouTube. Nous avons remplacé cette intégration par l’affichage d’une image (ci-contre) représentant l’ancienne vidéo intégrée. Cette modification nous a permis de passer d’un écoscore Greenspector de 59/100 à 75/100 caractérisé par un gain en énergie de -12% en étape de chargement, de -10% en Idle et -15% en scroll.

Page avec vidéo intégrée
Page avec image

3 – Intégrer le plugin uniquement sur la page voulue

Une solution pas idéale mais préférable à l’existant, est de faire appel uniquement aux scripts que lorsque la page nécessite une vidéo.

Que cela va-t-il permettre de gagner ?

Tout d’abord la performance. Une grosse partie des traitements liés aux temps d’attente des sites est dédiée aux services tiers. C’est encore plus vrai pour le plugin YouTube. Sur le site audité, la taille peut être diminuée par 2 et le temps de chargement réduit d’au moins 30%.

La consommation d’énergie sera aussi réduite et d’une manière encore plus importante que la taille des données ou la performance. En effet, en plus de l’économie d’énergie du chargement, la consommation en idle ou phase d’inactivité sera réduite.

Bonus : vie privée de l’utilisateur

L’autre problème de ce type de projet est l’usage de tracker et de récupération de données utilisateur. Ne pas intégrer un services tiers permet de résoudre des potentiels problèmes de fuite de données et de non-respect RGPD. Au passage, le plugin YouTube permet une version a priori sans cookie via l’appel à l’URL : https://www.youtube-nocookie.com.

Comme tout service tiers, cela n’est pas si simple. Même avec cette intégration de no-cookie, des données utilisateurs sont stockées :

Données utilisateurs cookies Youtube

Le site audité n’est donc pas compatible RGPD ! Pour gérer cela, il faut demander le consentement à l’utilisateur explicitement :

Fenêtre de consentement

La solution de la vidéo hébergée ou de l’image statique permettra aussi de gérer cela.


Conclusion

Si l’intégration d’une vidéo est nécessaire, réfléchissez-y tranquillement et prenez en compte les impacts sur la consommation de ressources et la RGPD. Il existe des solutions techniques plus respectueuses de l’utilisateur, elles sont dans un premier temps peut-être un peu plus complexes à mettre en place, cependant les solutions vont naturellement devenir plus simples et répandues.

Les enjeux d’un numérique éco-responsable pour le secteur public

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Les organisations publiques ont des enjeux particuliers en ce qui concerne l’éco-responsabilité numérique. Comme les organisations privées, elles répondent à un enjeu planétaire pour limiter les impacts environnementaux des services numériques qui croissent autant que les services publics se modernisent et s’informatisent à grand pas.

Ce sujet, comme l’accessibilité au plus grand nombre devient un sujet d’exemplarité des services publics qui on l’espère, auront une vocation à avoir une capacité d’entraînement des organisations privées et plus globalement de la société au sens large. L’éco-responsabilité s’est plusieurs fois invitée dans la sphère politique puisqu’on voit les élus qui se sont emparés de sujet en même temps que des mouvements dissidents politiques intégraient cette dimension de numérique éco-responsable. Signe de cette mise en valeur et des nouveaux discours/programmes politiques, nous avons désormais une élue au Numérique Responsable pour la ville de Nantes.

Au-delà de l’enjeu environnemental, la sobriété numérique permet également de réduire la fracture numérique, permettre l’égalité des chances devant les contenus et services en ligne puisque un service plus frugal sera aussi plus accessible à des citoyens ayant une connexion limitée ou un ordinateur/mobile old-tech, low tech ou bien encombré.

Une accélération est en train de s’opérer pour la prise en considération et va devenir encore plus visible puisque l’article 55 de la Loi n° 2020-105 du 10 février 2020 relative à la lutte contre le gaspillage et à l’économie circulaire » précise que les organisations doivent promouvoir dans les marchés les logiciels dont la consommation énergétique est limitée en phase d’usage.

A compter du 1er janvier 2021, les services de l’Etat ainsi que les collectivités territoriales et leurs groupements, lors de leurs achats publics et dès que cela est possible, doivent réduire la consommation de plastiques à usage unique, la production de déchets et privilégient les biens issus du réemploi ou qui intègrent des matières recyclées en prévoyant des clauses et des critères utiles dans les cahiers des charges.
Lorsque le bien acquis est un logiciel, les administrations mentionnées au premier alinéa de l’article L. 300-2 du code des relations entre le public et l’administration promeuvent le recours à des logiciels dont la conception permet de limiter la consommation énergétique associée à leur utilisation.

Une démarche d’éco-responsabilité numérique est une démarche de qualité qui a un coût

Cette contrainte au-delà du gain qu’elle apporte représente également un coût car cela nécessite d’intégrer cette démarche d’éco-conception dans le processus de fabrication et ainsi de former les équipes de la chaine de fabrication aux bonnes pratiques, aux bons réflexes mais aussi  de mesurer,  analyser, détecter des sur-consommations et donc de passer du temps à contrôler, mesurer, parfois corriger ; d’autant plus que cette démarche doit s’opérer au-delà de sa fabrication initiale mais aussi en phase de maintenance  dans un contexte d’évolutions technique souvent subies et des ajustements fonctionnels.

Une Maîtrise d’ouvrage (MOA) doit-elle attendre de son partenaire Maître d’œuvre (MOE) d’intégrer cette démarche de manière spontanée ? Aujourd’hui non, comme cette démarche a un coût, il est souvent risqué d’intégrer cette dimension qualitative sans prendre le risque de dérive ou de perdre le marché pour un candidat MOE. La MOA doit dans ce cas intégrer des EXIGENCES depuis son cahier des charges qui doit permettre de qualifier la « qualité » attendue.

La maîtrise d’ouvrage du projet de développement – maintenance de son patrimoine applicatif doit se fixer – et fixer à ces partenaires (MOE, AMO, équipes COM, …) – des objectifs = EXIGENCES

Mais comment intégrer ces exigences dans les clauses des marchés, comment les piloter et comment les vérifier ?

On peut lire certaines exigences du type :

  • Le candidat devra démontrer dans sa réponse, son niveau de maturité de sa démarche RSE dans ses activités
  • Le candidat devra démontrer sa capacité à intégrer la dimension d’éco-conception numérique dans sa réponse
  • Le candidat devra proposer / intégrer des bonnes pratiques d’éco-conception des sites web

Souvent maladroites ou superficielles, les exigences d’éco-responsabilité numérique doivent être plus précises et être orientées vers des objectifs de résultats plutôt que des exigences de moyen.

Quel type d’exigence ?

Des exigences de résultats ont plusieurs avantages par rapport aux bonnes pratiques (exigences de moyen) car elles valident de manière absolue que le résultat est bon ou n’est pas bon sans débat d’expert, sans débat d’applicabilité d’une règle, d’application partielle ou pas, de mise en œuvre correcte ou pas.

Elles sont surtout peu dépendantes des évolutions des technologies et on comme avantage de rester sur des indicateurs intermédiaires faciles à collecter et sont facilement vérifiables, mesurables.

Néanmoins, elles doivent être accompagnées d’un référentiel de bonnes pratiques, en annexe, pour éviter de mettre en place des actions correctives pour optimiser après-coup. C’est aussi une bonne manière d’embarquer les équipes de conception et de dévelopement dans la démarche. Ces documents en annexe ne doivent pas être trop lourds et se concentrer sur des référentiels générique, pas orientés techno ou langage.

Elles ont 2 complexités : elles doivent être étalonnées pour fixer des seuils et elles ne renvoient pas toute la responsabilité du résultat vers celui qui « fabrique » (MOE).

Quelles métriques mesurer pour couvrir les impacts majeurs d’un service numérique ? 

Un indicateur haut niveau comparable à d’autres domaines est l’impact Carbone exprimé en  g eqCO2. L’avantage de cet indicateur est qu’il est universel et partageable par tous dans l’entreprise, avec ses clients, comparables avec ses concurrents, dans son écosystème, avec tout service/produit.

L’impact Carbone n’étant pas un indicateur mesurable mais « projetable » sur la base d’indicateurs de flux ou intermédiaires. On peut citer la consommation d’énergie, la consommation de données sur le réseau, la performance d’affichage ou le nombre de requêtes vers les serveurs internes ou externes à l’organisation.

Quoi qu’il en soit, la projection Carbone sera d’autant plus fiable si on part de mesures réelles sur des appareils réels que d’estimation ou de mesure sur émulateur. Cette projection peut être améliorée par la connaissance des parcours ou du type de matériel sur lequel on utilise le service ou le contenu..

Comment fixer des seuils d’une exigence de résultat ? 

Fixer des seuils nécessite tout d’abord de préciser dans quelles conditions on effectue les mesures telles que :

  • Les conditions techniques de la mesure : sur un type device, sur un type de connectivité filaire/mobile/wifi, sur un navigateur donné, …
  • Les paramètres de réglages : avec  telle luminosité, avec un cache vidé/ou pas,  ….
  • Le cas d’utilisation qu’on peut rapprocher d’une unité fonctionnelle : une ou x pages sur jouées sur un temps donné, une ou x étapes, un parcours de A à Z. 

Fixer des seuils demande aussi de benchmarker son domaine ou son existant pour appréhender les valeurs. En fixant telle valeur, on répond aux 2 questions, suis-je bien dans des valeurs de bonnes qualités et sont –elles atteignables ?

Des objectifs de moyens peuvent être ajoutés en annexes des exigences de résultats. Un référentiel de bonnes pratiques aura un impact positif  et permet d’embarquer les équipes de MOE à faire bien du premier coup sans surcoût de correction mais attention ces référentiels de bonnes pratiques ou Green Patterns devront être instanciées par technologie ou par langages et donc évoluer au rythme des changements technologiques ou rester très génériques.

Exemple 1 d’exigence sur le résultat :

L’environnement de référence est une tablette de moyenne gamme, en connexion de type Wi-Fi, basée sur un environnement…, sur les 5 parcours clés de mon application web composés de X étapes, X écrans, nous fixons 4 exigences de ressources. Chaque étape ne doit pas consommer plus de X Ko ET chaque étape ne doit pas consommer plus de X fois la consommation énergétique d’une page blanche ET chaque étape doit s’afficher en moins de X secondes sur la base du dernier élément chargé ET chaque étape devra consommer moins de X Mo de mémoire.

Exemple 2 d’exigence sur les moyens :

Le candidat devra démontrer sa capacité à mesurer / piloter ses indicateurs durant  le projet et alerter sur une déviation de cette consommation au plus vite durant le projet.

Exemple 3 d’exigence sur les moyens :

Le candidat devra intégrer à minima les bonnes pratiques de développement (en annexe dans le document technique) 

Valider la conformité à une exigence dans un projet

Une fois les exigences posées, il faut alors les piloter durant le projet via des points intermédiaires qui permettent de sonder un résultat partiel at ainsi éviter l’effet tunnel. Toutes ces revues intermédiaires permettent de développer les scripts automatiques qui vont permettre la réalisation de mesure de manière fiable et comparable et de pouvoir consolider au fil de l’eau le patrimoine de test. Ces vues permettent aussi d’ajuster si besoin et discuter sur du sur-fonctionnel ou d’un sur-contenu ou de surcoût d’intelligence embarquée entre MOA et MOA.

C’est bien dans cette phase de validation que l’exigence de résultat trouve tout son sens puisque nous n’avons pas besoin d’audité tous les écrans/pages sur un référentiel de bonnes pratiques mais juste des scripts automatisés durant le projet qui sont rejoués sur le produit fini.

Exigences de sobriété numérique au sein des marchés publics – classement

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Accéder au classement global

117 sites web dans 6 catégories ont été mesurés pour qualifier le niveau de maturité des sites web publics sur la sobriété numérique :

  • 29 Villes
  • 21 Départements
  • 12 Régions
  • 18 Agences de l’État
  • 16 Ministères
  • 17 Métropoles (Mesures ajoutées le 23/03 au sein du classement global)

La méthodologie projection Carbone utilisée :

  • Data center : méthode générique OneByte du Shift Project (EqCO2 / Mo)
  • Réseau : méthode générique OneByte du Shift Project (EqCO2 / Mo)
  • Device utilisateur : méthodologie Greenspector

Mesure de consommation d’énergie (mWh) d’une page sur mobile puis projection en carbone (facteur en EqCO2 / mWh)
Appareil mobile moyenne gamme, navigateur Chrome
Accès 50% Wi-Fi, 50% réseau 4G, luminosité 50%
Conditions figées en 4 étapes : chargement de la page (temps fixé à 20 secondes), inactivité de la page (fixé à 20 secondes), défilement vers le bas ou scroll (fixé à 10 secondes), page en arrière-plan (fixé à 20 secondes). Moyenne de 3 mesures consécutives avec écart-type de moins de 5%.

Les chiffres globaux de l’impact Carbone

L’impact moyen d’une page sur les 100 sites mesurés est de 0,63 g eqCO2 avec des valeurs extrêmes de 0,09 et 2,77 g eqCO2 soit un facteur de x32 entre le meilleur et le pire site. En moyenne, on peut comparer l’impact d’une page web sur un smartphone à l’impact carbone d’un véhicule léger sur 5,6 mètres. Avec des valeurs extrêmes comprises entre 76 cm et 25 mètres d’un véhicule léger moyen. 1 page sur un smartphone = 5.6 mètres en véhicule léger.

1 page sur un smartphone = 5.6 mètres en véhicule léger

Impact Carbone moyen par catégorie pour une page

Répartition des impacts carbone moyens sur la chaîne

On remarque des écarts significatifs entre les différentes catégories analysées, puisqu’en en moyenne les sites des ministères et des agences sont 50% moins impactantes que celles des villes, départements et régions. La palme revient aux sites des agences de l’état avec 0,4 geqCO2 en moyenne. Agences et Ministères sont au même niveau que les sites e-commerce en terme d’impacts carbone. En moyenne des sites publics (0,56 gEqCO2) les sites publics sont environ 30% plus impactants que les sites e-commerce (0,42 gEqCO2).

Répartition des impacts carbone moyens sur la chaîne

Répartition des impacts carbone moyens sur la chaîne

Ces impacts sont concentrés à 77% sur la partie réseau mais avec des différences notables entre les sites web. Certains pouvant consommer jusque plus de la moitié sur la partie device utilisateur.

Répartition des sites selon leur impact Carbone

Répartition des sites selon leur impact Carbone

La plupart des sites mesurés ont un impact inférieur ou égal à la moyenne mais quelques 15 % des sites ont un impact plus de 2 fois supérieur à la moyenne. La palme du site le moins impactant revient à la ville de Bordeaux. Voir classement détaillé des 100 sites.

Exemple sur 2 sites

Exemple 1 : Ministère de L’Europe et des Affaires Etrangères – https://www.diplomatie.gouv.fr/

Ce site du Ministère de L’Europe et des Affaires Etrangères obtient le meilleur écoscore et un impact Carbone parmi les meilleurs. Ce site utilise peu de données (moins de 1 Mo) et consomme 30% de moins que la moyenne sur le device mobile de l’utilisateur malgré une richesse fonctionnelle qu’on retrouve sur d’autres sites et des plusieurs contenus riches. L’impact serveur est faible également avec peu de requêtes émises depuis la page (27).

Exemple 2 : Département de l’Isère –  https://www.isere.fr/

Ce site du Département de l’Isère obtient un écoscore moyen et un impact Carbone parmi les pires, 4 fois supérieur à la moyenne des 100 sites. Ce site utilise beaucoup de données (plus de 25 Mo). Des échanges de données et des traitements sont aussi réalisés alors que la page est chargée ce qui occasionne une surconsommation d’énergie sur la plateforme, dans la moyenne des sites.

Quantité de données échangées par catégorie

Quantité de données échangées par catégorie

Le chargement des données suffit à expliquer dans les grandes lignes les disparités entre les sites en terme d’impact carbone puisque Ministères (3,64 Mo) et Agences (3,44 Mo) consomment presque moitié moins de données que les villes (6,85 Mo), les départements (6,78 Mo) et régions (6,48 Mo). En moyenne et au global, les sites publics (5,6 Mo) consomment presque 2 fois plus de données que les sites e-commerce (2,91 Mo). Le meilleur site consomme 60 fois moins de données que le plus datavore !

Quantité de requêtes lancées par catégorie

Quantité de requêtes lancées par catégorie

Le nombre de requêtes moyens lances par les pages est élevé à 96,7. Les villes et les régions sont en moyenne 40% plus consommateurs de requêtes que les agences. Les sites les plus gourmands peuvent utiliser jusqu’à 243 requêtes sur une page d’accueil.

Énergie consommée sur le device par catégorie

Énergie consommée sur le device par catégorie
Énergie consommée sur le device par catégorie

La consommation d’énergie qui agit à la fois sur l’impact carbone de l’utilisateur mais aussi sur son autonomie est très variable également d’un site à l’autre puisqu’il existe un rapport de 1 pour 5 entre les sites les moins énergivores et les plus énergivores. A nouveau les ministères et agences consomment moins d’énergie que les sites des villes notamment. La consommation d’énergie des sites publics (5,1 mAh/s)  est comparable à celle des sites e-commerce (5,24 mAh/s)

Mémoire consommée sur le device par catégorie

Mémoire consommée sur le device par catégorie
Mémoire consommée sur le device par catégorie

Des grandes différences sur la consommation de mémoire, un rapport de 1 pour 3 existe entre les sites publics. Les agences de l’état consomment 16 % de moins que les régions.

Greenspector Ecoscore par catégorie de site

Greenspector Ecoscore par catégorie de site tableau
Greenspector Ecoscore par catégorie de site

L’Ecoscore de Greenspector qui intègre à la fois des facteurs de mémoire, CPU, Données, énergie et des bonnes pratiques permet d’intégrer des volumétries que nous ne pouvons pas modéliser sous la forme d’impact Carbone (mémoire, …). Les constats sont les mêmes puisque les ministères et agences obtiennent les meilleurs Ecoscores.

Relation Impact Carbone / Ecoscore

Une corrélation existe entre Impact Carbone et Ecoscore mais quelques valeurs extrêmes portant notamment sur l’impact du transfert des données sortent de cette corrélation.

Classement de l’impact carbone du Top 100 des sites web publiques

PositionCatégorieNomSite webEcoscore globalTotal gEqCO2
par page
Date de mesure
1VilleBordeauxhttp://www.bordeaux.fr/660.092020-09-16 00:00:00
2DépartementBas-Rhinhttps://www.bas-rhin.fr/630.092020-09-16 00:00:00
3Agence d'étatANSMhttps://ansm.sante.fr/680.12020-09-16 00:00:00
4MinistèreMinistre de l'Europe et des Affaires étrangèreshttps://www.diplomatie.gouv.fr/fr/710.142020-09-16 00:00:00
5Agence d'étatAGENCE NATIONALE DES TITRES SECURISEShttps://ants.gouv.fr/620.152020-09-16 00:00:00
6RégionOccitaniehttps://www.laregion.fr/600.162020-09-16 00:00:00
7Agence d'étatMETEO FRANCEhttps://meteofrance.com/460.182020-09-16 00:00:00
8VilleReimshttps://www.reims.fr/530.182020-09-16 00:00:00
9MétropoleRenneshttps://metropole.rennes.fr/600.182021-03-17 00:00:00
10MétropoleBordeauxhttps://www.bordeaux-metropole.fr/620.182021-03-17 00:00:00
11MétropoleClermont-Ferrandhttps://www.clermontmetropole.eu/accueil/450.182021-03-17 00:00:00
12MétropoleGrand Nancyhttps://www.grandnancy.eu/accueil/740.182021-03-17 00:00:00
13MinistèreMinistre de l'Intérieurhttps://www.interieur.gouv.fr/690.192020-09-16 00:00:00
14MinistèreMinistre de la Cohésion des territoires et des Relations avec les collectivités territorialeshttps://www.cohesion-territoires.gouv.fr/700.22020-09-16 00:00:00
15MinistèreGouvernementhttps://www.gouvernement.fr/510.212020-09-16 00:00:00
16Agence d'étatPOLE EMPLOI (ANPE)https://www.pole-emploi.fr/accueil/630.212020-09-16 00:00:00
17MinistèreGarde des Sceaux, ministre de la Justicehttp://www.justice.gouv.fr570.222020-09-16 00:00:00
18MétropoleLillehttps://www.lillemetropole.fr/690.222021-03-17 00:00:00
19MétropoleRouenhttps://www.metropole-rouen-normandie.fr/490.222021-03-17 00:00:00
20Agence d'étatUGAPhttps://www.ugap.fr/560.232020-09-16 00:00:00
21Agence d'étatACOSShttps://www.acoss.fr/620.242020-09-16 00:00:00
22RégionBretagnehttps://www.bretagne.bzh/530.242020-09-16 00:00:00
23VilleRenneshttps://metropole.rennes.fr/490.242020-09-16 00:00:00
24MinistèreMinistre de l'Économie et des Financeshttps://www.economie.gouv.fr/600.242020-09-16 00:00:00
25MétropoleParishttps://www.metropolegrandparis.fr/fr590.252021-03-17 00:00:00
26DépartementPas-de-Calaishttps://www.pasdecalais.fr/440.262020-09-16 00:00:00
27DépartementSeine-Maritimehttps://www.seinemaritime.fr/630.272020-09-16 00:00:00
28MétropoleToulousehttps://www.toulouse-metropole.fr/410.272021-03-17 00:00:00
29VilleAmienshttps://www.amiens.fr/540.282020-09-16 00:00:00
30MinistèreMinistre de la merhttps://www.ecologie.gouv.fr/portail-mer/560.282020-09-16 00:00:00
31Agence d'étatCSTBhttp://www.cstb.fr/620.282020-09-16 00:00:00
32MétropoleStrasbourghttps://www.strasbourg.eu/90.282021-03-17 00:00:00
33DépartementGirondehttps://www.gironde.fr/590.292020-09-16 00:00:00
34DépartementMétropole de Lyonhttps://www.grandlyon.com540.32020-09-16 00:00:00
35Agence d'étatBusiness Francehttps://www.businessfrance.fr/430.32020-09-16 00:00:00
36RégionIle-de-Francehttps://www.iledefrance.fr/480.32020-09-16 00:00:00
37MinistèreMinistre de la Transformation et de la Fonction publiqueshttps://www.fonction-publique.gouv.fr/430.312020-09-16 00:00:00
38MétropoleOrleanshttps://www.orleans-metropole.fr/290.312021-03-17 00:00:00
39VillePerpignanhttps://www.mairie-perpignan.fr400.322020-09-16 00:00:00
40MinistèreMinistre de l’Éducation nationale, de la Jeunesse et des Sportshttps://www.education.gouv.fr/600.322020-09-16 00:00:00
41VilleLe Manshttp://www.lemans.fr/580.332020-09-16 00:00:00
42Agence d'étatINERIShttps://www.ineris.fr/fr480.332020-09-16 00:00:00
43VilleLyonhttps://www.lyon.fr/460.332020-09-16 00:00:00
44VilleSaint-Denishttps://www.saintdenis.re/560.332020-09-16 00:00:00
45DépartementSeine-Saint-Denishttps://seinesaintdenis.fr/530.342020-09-16 00:00:00
46MétropoleTourshttps://tours-metropole.fr/440.352021-03-17 00:00:00
47Agence d'étatBPIhttps://www.bpifrance.fr/450.362020-09-16 00:00:00
48VilleToulousehttps://www.toulouse.fr/380.362020-09-16 00:00:00
49MinistèreMinistre du Travailhttps://travail-emploi.gouv.fr/450.372020-09-16 00:00:00
50VilleClermont-Ferrandhttps://clermont-ferrand.fr/450.382020-09-16 00:00:00
51RégionNormandiehttps://www.normandie.fr/540.392020-09-16 00:00:00
52RégionCorsehttps://www.corse.fr/440.392020-09-16 00:00:00
53VilleLimogeshttps://www.limoges.fr/fr260.392020-09-16 00:00:00
54MinistèreMinistre des Solidarités et de la Santéhttps://solidarites-sante.gouv.fr/460.42020-09-16 00:00:00
55DépartementLoire-Atlantiquehttps://www.loire-atlantique.fr410.412020-09-16 00:00:00
56DépartementAlpes-Maritimeshttps://www.departement06.fr/430.412020-09-16 00:00:00
57RégionProvence-Alpes-Côte d’Azurhttps://www.maregionsud.fr/480.422020-09-16 00:00:00
58VilleBresthttps://www.brest.fr/340.422020-09-16 00:00:00
59VilleAngershttp://www.angers.fr/420.422020-09-16 00:00:00
60VilleAnnecyhttps://www.annecy.fr/270.422020-09-16 00:00:00
61DépartementCirconscription départementale du Rhônehttps://www.rhone.fr/690.422020-09-16 00:00:00
62DépartementNordhttps://lenord.fr/500.432020-09-16 00:00:00
63DépartementYvelineshttps://www.yvelines.fr/550.432020-09-16 00:00:00
64DépartementEssonnehttps://www.essonne.fr/460.432020-09-16 00:00:00
65MinistèreMinistre de la Culturehttps://www.culture.gouv.fr/460.432020-09-16 00:00:00
66MétropoleSaint Etiennehttps://www.saint-etienne-metropole.fr/700.432021-03-17 00:00:00
67Agence d'étatANTAIhttps://www.antai.gouv.fr/560.442020-09-16 00:00:00
68RégionHauts-de-Francehttps://www.hautsdefrance.fr/280.442020-09-16 00:00:00
69MétropoleBresthttps://www.brest.fr310.442021-03-17 00:00:00
70VilleDijonhttps://www.dijon.fr/510.482020-09-16 00:00:00
71Agence d'étatANRhttps://anr.fr/480.482020-09-16 00:00:00
72MétropoleNice Cote d'Azurhttps://www.nicecotedazur.org/240.492021-03-17 00:00:00
73Agence d'étatCEAhttp://www.cea.fr/250.52020-09-16 00:00:00
74DépartementVal-de-Marnehttps://www.valdemarne.fr/510.52020-09-16 00:00:00
75MinistèreMinistre de la Transition écologiquehttps://www.ecologie.gouv.fr/560.522020-09-16 00:00:00
76Agence d'étatIFP Energies Nouvelleshttps://www.ifpenergiesnouvelles.fr/470.522020-09-16 00:00:00
77MétropoleToulonhttps://metropoletpm.fr/410.522021-03-17 00:00:00
78Agence d'étatONISEPhttp://www.onisep.fr/420.532020-09-16 00:00:00
79MinistèreMinistre de l’Agriculture et de l'Alimentationhttps://agriculture.gouv.fr/660.532020-09-16 00:00:00
80DépartementHéraulthttps://herault.fr/560.552020-09-16 00:00:00
81VilleNîmeshttps://www.nimes.fr/290.572020-09-16 00:00:00
82DépartementBouches-du-Rhônehttps://www.departement13.fr/280.582020-09-16 00:00:00
83VilleLe Havrehttps://www.lehavre.fr/320.612020-09-16 00:00:00
84DépartementHaute-Garonnehttps://www.haute-garonne.fr/340.612020-09-16 00:00:00
85Agence d'étatIFREMERhttps://wwz.ifremer.fr/560.652020-09-16 00:00:00
86VilleAix-en-Provencehttp://www.aixenprovence.fr/350.662020-09-16 00:00:00
87VilleGrenoblehttps://www.grenoble.fr/330.672020-09-16 00:00:00
88RégionAuvergne-Rhône-Alpeshttps://www.auvergnerhonealpes.fr/260.672020-09-16 00:00:00
89VilleStrasbourghttps://www.strasbourg.eu/80.692020-09-16 00:00:00
90MétropoleGrenoblehttps://www.grenoblealpesmetropole.fr/190.722021-03-17 00:00:00
91MétropoleDijonhttps://www.metropole-dijon.fr/280.732021-03-17 00:00:00
92Agence d'étatONFhttps://www.onf.fr/600.782020-09-16 00:00:00
93VilleMontpelliehttps://www.montpellier.fr/300.792020-09-16 00:00:00
94RégionNouvelle-Aquitainehttps://www.nouvelle-aquitaine.fr440.852020-09-16 00:00:00
95VilleMarseillehttps://www.marseille.fr/530.862020-09-16 00:00:00
96MinistèreMinistre des Outre-merhttp://www.outre-mer.gouv.fr/220.932020-09-16 00:00:00
97RégionGrand Esthttps://www.grandest.fr/260.942020-09-16 00:00:00
98VilleVilleurbannehttps://www.villeurbanne.fr/330.952020-09-16 00:00:00
99MétropoleNanteshttps://metropole.nantes.fr/520.952021-03-17 00:00:00
100Agence d'étatINChttps://www.inc-conso.fr/461.012020-09-16 00:00:00
101MétropoleMetzhttps://www.metzmetropole.fr/261.142021-03-17 00:00:00
102VilleNanteshttps://metropole.nantes.fr/501.362020-09-16 00:00:00
103DépartementHauts-de-Seinehttps://www.hauts-de-seine.fr/361.362020-09-16 00:00:00
104VilleLillehttps://www.lille.fr/391.362020-09-16 00:00:00
105DépartementVal-d'Oisehttps://www.valdoise.fr/371.372020-09-16 00:00:00
106MétropoleAix Marsellehttps://www.ampmetropole.fr/511.492021-03-17 00:00:00
107MinistèreMinistre de l'Enseignement supérieur, de la Recherche et de l'Innovationhttps://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/261.582020-09-16 00:00:00
108RégionCentre-Val de Loirehttps://www.centre-valdeloire.fr/421.722020-09-16 00:00:00
109VilleToulonhttps://toulon.fr/371.752020-09-16 00:00:00
110VilleParishttps://www.paris.fr/591.842020-09-16 00:00:00
111DépartementParishttps://www.paris.fr/591.842020-09-16 00:00:00
112RégionBourgogne-Franche-Comtéhttps://www.bourgognefranchecomte.fr/322.192020-09-16 00:00:00
113DépartementSeine-et-Marnehttps://www.seine-et-marne.fr332.262020-09-16 00:00:00
114VilleTourshttps://www.tours.fr/162.362020-09-16 00:00:00
115DépartementIsèrehttps://www.isere.fr/462.662020-09-16 00:00:00
116VilleNicehttp://nice.fr/332.772020-09-16 00:00:00
117MétropoleMontpellierhttps://www.montpellier3m.fr/193.012021-03-17 00:00:00

Vous souhaitez accéder au détail de votre mesure ? Votre site n’est pas dans ce classement ? Contactez-nous pour réaliser une mesure, apparaître dans ce classement ou connaître le détail de consommation de votre site web.

L’impact environnemental des moteurs de recherches

Reading Time: 13 minutes

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

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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