Quel est l’impact du réseau dans les services numériques ?

Posted on by Olivier PHILIPPOT
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D’après l’étude ADEME/Arcep de 2022, le réseau en France est responsable de 2 à 14% de l’impact environnemntal des activités numériques. Les réseaux fixes génèrent plus d’impacts que les réseaux mobiles (entre 75% et 90%). Cependant compte tenu de l’usage plus important des réseaux fixes, l’impact unitaire, ramené par exemple à un utilisateur ou à un volume de données échangées est plus faible pour le réseau fixe.

De ce constat, en découlent certaines préconisations encourageant l’usage des réseaux fixes plutôt que les réseaux mobiles. Ceci est en phase avec les préconisations sur les 10 bons gestes pour le télétravail de l’ADEME :

“8. Utiliser le Wifi plutôt que la 4G sur les téléphones portables 

Sur votre téléphone portable, utilisez de préférence le Wifi quand vous travaillez à la maison. Il sollicite moins le réseau que la 4G. Vous pouvez aussi utiliser le réseau filaire pour connecter votre ordinateur à votre box.“ 

Cet impact du réseau se retrouve également dans la loi AGEC. Les opérateurs de communication doivent en effet afficher le coût EqCO₂ lié à la consommation par l’utilisateur.

Evaluation du réseau dans le cas de services numériques

Quand il s’agit d’évaluer les impacts environnementaux d’un service numérique, la prise en compte du réseau est nécessaire. L’approche communément utilisée est l’usage de l’intensité en gEqCO₂/Go (équivalent CO₂ par gigaoctet échangées). Cela part de l’hypothèse d’une linéarité entre l’impact CO₂ et les données échangées.

Note : Cette approche est malgré l’usage commun, critiquée. En effet, la réalité d’un réseau est qu’il existe une consommation constante d’énergie, consommation qui n’est pas dépendante des données qui transitent. Cependant l’approche d’intensité est applicable car on a une nécessité d’allouer cette énergie existante. De plus l’impact de fabrication doit aussi être réparti en fonction de l’usage. Une autre méthodologie d’allocation par temps d’usage serait préférable. Ceci nécessite cependant des données plus précises pour chaque partie du réseau. Une affectation par abonné est aussi possible, cependant cette métrique est très peu adaptée à la granularité d’un service numérique unitaire.

Cette méthodologie comptable de l’impact permet de prendre en compte l’effet de seuil qui est induit par une augmentation des infrastructures et de leurs usages si le volume augmente dans sa globalité (nouveaux matériels, dimensionnements plus importants en matériel et électricité pour l’alimenter).

Pour certaines parties comme la box de l’utilisateur, nous avons utilisé une méthode d’allocation temporelle et non basée sur l’intensité.

Lors de l’évaluation du service numérique, il est aussi nécessaire d’avoir un détail entre les différentes connexions (Wifi, 4G…) 

À travers le rapport de la loi AGEC, nous avons deux métriques intéressantes : 

  • 50 gEqCO₂ / Go pour les réseaux mobiles 
  • 18 gEqCO₂ / Go pour le réseaux fixes 

Les hypothèses associées ne sont cependant pas assez explicitées. En effet, l’impact du réseau va dépendre de nombreux éléments et hypothèses :

  • Scope pris en compte (Scope 3 en prenant en compte les opérations de l’opérateur réseau) 
  • Fabrication du matériel ou non 
  • Prise en compte de la box de l’utilisateur 
  • … 

Si on regarde d’autres sources utilisables directement, Il n’y a pas plus d’information. Par exemple, la base ADEME contient les données Negaoctet et en particulier deux métriques sur le mobile et le fixe :

“Fixed-line network; at consumer; xDSL, FFTx average mix; . Les données proviennent de l’installation des équipements et de la consommation d’énergie de 2020 – (…) Sources : French operators, ARCEP, ICT report: European Commission, ICT Impact study, (…), IEA-4E, (…)” 

Même si sourcé, aucune information ne permet d’analyser les données. D’autant plus qu’il est nécessaire quand on veut analyser l’impact du numérique précisément. C’est le cas de la méthodologie Greenspector.

Analyse des données du marché

Afin d’apporter plus de précisions à nos évaluations, nous avons réalisé un travail de R&D pour avoir des facteurs d’émission plus fiables. 

Nous avons modélisé le réseau en plusieurs tiers : 

  • Le cœur de réseau (backbone) qui assure l’interconnexion du réseau 
  • Le réseau d’accès, plus proche de l’utilisateur avec des architectures spécifiques à chaque type de connexion (3G,Fibre…) 
  • Le CPE (Customer Premise Equipement), principalement la box chez l’utilisateur 

Nous avons écarté le terminal utilisateur de la modélisation. Nous verrons en fin d’article comment le traiter spécifiquement. 

Pour les types d’accès, nous avons regroupé : 

  • Filaire Fibre 
  • Filaire Cuivre (xDSL) 
  • GSM “Ancienne génération” (2G et 3G) 
  • GSP “Nouvelle génération” (4G et 5G) 
  • Wifi Public (hotspot) 
  • Lan d’entreprise en Wifi 
  • Lan d’entreprise en Ethernet 

Il serait intéressant de descendre plus dans le regroupement (par exemple séparer 4G et 5G) cependant ce regroupement est adapté à la granularité des données disponibles.

Nous avons analysé 35 sources publiques (Rapport RSE opérateurs, papier scientifique, données constructeurs). Chaque donnée identifiée dans les documents a été classée par rapport aux 7 types d’accès, au tiers du réseau, au scope pris en compte (Fabrication/Usage en particulier). 169 données ont été identifiées. Nous en avons retenu 145 (certaines données ne semblaient pas pertinentes). 

La qualité de chaque donnée a été qualifiée selon notre méthodologie. 39 paramètres ont été ainsi qualifié (Cœur de réseau Usage, Cœur de réseau fabrication…) avec un format compatible avec notre méthodologie (Trapèze de détermination utilisable en logique floue). Par exemple pour l’impact d’usage du réseau d’accès fibre, nous avons les valeurs suivantes : 0,1293 / 0,3181 / 0,7891 / 1,9415. Ce qui veut dire que l’impact du réseau d’accès fibre, selon la bibliographie est probablement entre 0,3 et 0,78 Wh/GB. 

Au final, on peut représenter le modèle de la manière suivante :

Ce modèle peut être utilisé dynamiquement en précisant certains paramètres : durée de vie des CPE, mix énergétique… Notre API traite cela automatiquement.

Quel est l’impact probable de chaque réseau ?

En prenant l’unité fonctionnelle “Charger un site de 2 Mo en 1 seconde”, nous obtenons un impact Carbone du réseau suivant :

La fibre est largement moins impactante que les autres types d’accès. Le classement 4G/5G devant l’ADSL semble contre-intuitif, surtout par rapport aux messages que l’on entend régulièrement : « Privilégiez la connexion Filaire à la 4G » comme cité plus haut. Ces affirmations sont fausses pour différentes raisons : 

  • L’impact des antennes de base et du réseau d’accès des anciennes technologies GSM est effectivement plus consommatrice. Les chiffres des anciennes études sont basés sur ces constats. Il est important d’adapter les préconisations en fonction des technologies et de l’âge des études. 
  • Certaines études parlent de l’impact du réseau sur le terminal. Par exemple la documentation Eco-index annonce “(…)une connexion 4G nécessite jusqu’à 23 fois plus d’énergie pour transporter la même quantité de données qu’une connexion ADSL. (..)” Or la source utilisée est une étude sur l’impact de la connexion LTE sur des smartphones au niveau cellules. Nous reviendrons plus loin sur la réalité sur le smartphone.

On peut observer des marges d’incertitudes pour les réseaux XDSL et GSM ancienne génération :

Ceci provient d’une part des données d’études plus anciennes (et donc pondérées par notre algorithme) et d’autre part par une diversité de technologies plus importantes. 

La part de fabrication est variable en fonction des technologies : 

On peut noter une amélioration de l’efficience énergétique des réseaux nouvelles générations, c’est en effet un argument largement cité pour promouvoir les nouvelles architectures. 

Analyse critique des données d’impact du réseau

  • Malgré le modèle qui prend en compte un tri et une qualification des données, le scope de toutes les données n’est pas identifié. On peut trouver des chiffres avec l’impact de fabrication “brute” et potentiellement d’autres avec le scope 3 de l’opérateur (L’impact des bureaux, entre autres de l’opérateur). Ceci est pris en compte dans le modèle via les marges d’incertitude. 
  • Le modèle d’intensité du réseau en EqCO₂/GB est utilisé. Il n’est pas totalement représentatif de la réalité. Afin d’améliorer la représentativité, il faudrait plus de source pour avoir une allocation temporelle (Débit des réseaux, consommation par utilisateur…). Nous avons commencé à passer certaines métriques comme les données Box avec ce mode d’allocation.  
  • Il existe des éléments communs entre les réseaux, et parfois spécifique. Par exemple il y a des éléments backbones spécifiques pour la 5G. Il serait nécessaire de prendre cela en compte. 
  • Même si nous avons un niveau de granularité permettant de prendre en compte le mix énergétique dynamiquement, certaines données intègrent certaines des mix de pays différents. Ce qui pour certaines données, surestime potentiellement la valeur. 

Nous avons comparé nos métriques avec d’autres données du marché (pour 1GB).

Les valeurs Greenspector sont supérieures aux valeurs NegaOctet et Ademe (Les valeurs ARCEP/ADEME sont cependant supérieures au seuil bas Greenspector). Les données Telefonica sont supérieures (pour le fixe) au seuil haut de Greenspector (et identiques pour le mobile). 

Cette différence s’explique probablement par le fait que nous avons intégré de nombreuses valeurs de fabrication du réseau. Une deuxième explication est peut-être une sous-estimation des valeurs pour la France qui positionne ses chiffres dans un seuil bas. Sans entrer dans un débat, ces chiffres sur l’impact du réseau sont souvent surveillés, la tendance est peut-être à la sous-estimation des chiffres plus qu’à la surestimation ! 

Spécificité

Est-ce que les connexions autres qu’une box d’un particulier sont plus sobres ? 

Oui, ceci s’explique par le fait que ce type d’architecture est plus mutualisée. D’une part le matériel a une capacité de bande passante plus importante, donc une allocation par donnée échangée plus faible et d’autre part un impact de fabrication relative faible (pour la capacité). 

A noter on retrouve un impact un peu plus élevé du wifi que de l’éthernet. On retrouve cela sur les box (par exemple +3 Wh/h en plus sur une box orange).

Impact du réseau sur le terminal

Nous mesurons les applications mobiles et sites web tous les jours pour nos clients, nous traitons donc de l’impact du réseau sur le terminal et surtout sur le logiciel. Ce que l’on peut dire “à dire d’expert” mais basé sur des mesures, c’est que l’impact des réseaux GSM n’est pas 23 fois plus important, ni 10 fois plus.  

Voici quelques données de mesures sur une application de streaming (uniquement le lancement et la connexion à l’application, pas le streaming en lui-même) :

On le voit pour la connexion (2ème graphique), il y a quelques données (~700 KB) et la consommation est quasiment la même, voire légèrement supérieure pour la connexion Wifi.  

Pour le chargement de l’application (1er graphique), le Wifi est légèrement moins consommateur. On observe cependant une consommation importante de données (4MB vs 600kB). Ceci s’explique par un comportement différent de l’application en Wifi (chargement de données en plus si connexion Wifi). On voit ici un impact important sur le temps de chargement (passage de 4s à 7s pour la 3G). 

Le réseau va au final avoir un impact, cependant il n’existe pas de règle figée : 

  • Si l’application adapte son comportement au type de connexion et à la vitesse, alors on aura potentiellement plus de données chargées sur les connexions avec plus de débit. Et aussi potentiellement plus de CPU pour traiter ces données 
  • Pour des connexions type 3G/2G, le temps de chargement sera potentiellement plus long (parfois x2 voir x3) 
  • En fonction du regroupement ou non des requêtes, l’impact des réseaux GSM va être plus ou moins important 

Il est nécessaire de mesurer l’application au final pour comprendre son comportement par rapport au réseau. Mettre en place des règles d’estimation dans les modèles est donc complexe et va amener des données incertaines et probablement fausses.

Conclusion

L’évaluation de l’impact environnemental du réseau est complexe. Il est nécessaire d’avoir plus de données des opérateurs et des constructeurs. Ces données doivent être plus fines et plus transparentes. Cependant les données existantes sont utilisables, encore faut-il bien les qualifier et les utiliser. Compte-tenu de ces constats, l’usage de données moyennées n’est pas une approche idéale. C’est pour cela que nous avons adopté une approche avec calcul des incertitudes. Dès qu’on peut, il faut mesurer pour avoir des données contextualisées et plus précises. C’est l’approche que nous appliquons. Ceci apporte des précisions importantes lors des ICV (l’inventaire du Cycle de Vie dans la démarche d’évaluation de ce dernier), des évaluations d’impacts du numérique, ou plus unitairement de l’évaluation de logiciel.  

Quel est l’impact environnemental des 10 applications de transport les plus utilisées en France ? 2023

Posted on by Maëva Rondeau
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Avec l’émergence des applications de transport en France, la mobilité urbaine a connu une transformation significative au cours des dernières années. En effet, ces applications mobiles font partie des applications les plus téléchargées et les plus utilisées par les Français. Toutes les grandes villes ont une application éditée par les sociétés de transports urbains qui offre des solutions pratiques et flexibles pour se déplacer en ville. Cependant, derrière cette facilité d’utilisation et cette commodité se cache un aspect souvent négligé : l’impact environnemental de ces applications. 

Ces sociétés ont compris que le développement des applications mobiles permettait d’offrir des services aux voyageurs (horaires, info-trafic, carte des transports, intermodalités), mais aussi de réduire des coûts par la mise à disposition de service de vente et compostage de billet directement intégrés dans l’application de nos téléphones.

L’objectif de cette étude est de mesurer l’impact environnemental des applications de transport des 10 villes les plus peuplées en France selon le site Statista :

  • Bonjour RATP pour la région parisienne
  • RTM à Marseille
  • TCL à Lyon
  • Tisséo pour la ville de Toulouse
  • Lignes d’azur à Nice
  • TAN à Nantes
  • TAM dans la ville de Montpellier
  • CTS à Strasbourg
  • TBM à Bordeaux
  • Ilévia à Lille

Ces applications sont différentes en termes d’interface utilisateur, mais elles permettent toutes de répondre à un ensemble de besoins essentiels de l’utilisateur. Nous avons donc déterminé un parcours utilisateur commun, qui nous permet de comparer ces applications en termes d’impact carbone, de consommation d’énergie et de données échangées. Enfin, dans une deuxième partie, nous analyserons les causes des résultats obtenus.

Classement des villes comptant le plus d’habitants en France en 2020

Méthodologie

Définition du parcours utilisateur 

Pour la mesure, nous avons déterminé un scénario commun compatible pour toutes les applications, à savoir la recherche d’un itinéraire d’un point A à un point B (géolocalisation activée) comportant les étapes suivantes.

  • Etape 1 : Lancement de l’application 
  • Etape 2 : Accès à la page de recherche 
  • Etape 3 : Saisie d’itinéraire 
  • Etape 4 : Affichage des résultats 
  • Etape 5 : Sélection d’un itinéraire 
  • Etape 6 : Mise en arrière-plan de l’application (30 s)

Dans le cadre de cette étude, les données ont été mesurées le 19 juin 2023 à l’aide de  Greenspector Studio. Nous avons utilisé le langage GDSL (Greenspector Domain-Specific Language) pour rédiger des scripts de test, qui reproduisent automatiquement les actions à effectuer sur un téléphone.  Le module Testrunner nous a ensuite permis de réaliser les mesures sur un smartphone Android : nous avons ainsi obtenu les consommations d’énergie et de ressources (mémoire, CPU, données échangées) et les temps de réponse pour chacune des étapes du parcours. Enfin à partir de ces mesures, le modèle d’impacts intégré à Greenspector Studio évalue l’impact environnemental correspondant.

Hypothèses

Lors de cette évaluation, nous avons pris le parti d’étudier le comportement d’un utilisateur qui utilise régulièrement l’application et recherche donc son itinéraire avec moins de clics possibles. 

Contexte de mesure

  • Samsung Galaxy S10, Android 10  
  • Réseau : Wi-Fi  
  • Luminosité : 50% 
  • Tests réalisés sur au moins 3 itérations pour fiabiliser les résultats

Hypothèses retenues pour les projections environnementales

  • Localisation des utilisateurs : 100% en France 
  • Localisation des serveurs : 100% en France 
  • Appareils utilisés : smartphones uniquement

L’empreinte environnementale dépend de la localisation des serveurs de l’application, de leur type, de la localisation des utilisateurs et du type d’appareils qu’ils utilisent.  Nous avons étudié l’usage des applications uniquement sur smartphone et sur les utilisateurs présents sur le sol français car leur usage est destiné uniquement à cette part de la population. Faute de meilleure information, les serveurs ont été considérés comme ayant un niveau de complexité moyen.

Résultats

Après avoir effectué une analyse détaillée, nous avons établi un tableau comparatif des résultats, mettant en évidence les applications les plus économes en émissions de GES et celles qui génèrent une empreinte environnementale plus importante.  

Les résultats suivants sont exprimés en g de CO2 équivalent par parcours.

L’application la plus sobre

Ilévia de Lille et Tam de Montpellier sont les applications les moins impactantes selon nos résultats. Celles-ci ne consomment qu’un très faible volume d’énergie. Le fait que le parcours mesuré contienne une faible quantité d’images et d’animations explique notamment ce chiffre.

L’application la moins sobre

Bonjour RATP arrive en dernière position du classement sans grande surprise. En effet, l’application est très énergivore. Cette énorme consommation est notamment due à l’intégration des services tiers de géolocalisation et aux nombreux contenus multimédia (photos, icônes…). De plus l’application propose de nombreuses fonctionnalités dès l’écran d’accueil comme le scan des trottinettes.

L’application précharge de nombreux contenus. Même si l’utilisateur est hors connexion, il peut tout de même accéder à la carte interactive pour la recherche de station. C’est un point négatif pour l’application car ce pré chargement n’est pas une étape critique pour la suite du parcours. Il est non pertinent pour l’utilisateur de charger une carte allant au delà des frontières parisiennes.

Projection pour 10 000 utilisateurs réguliers

La plupart des applications comptent entre 100 000 et 500 000 téléchargements sur le Playstore. Prenons pour chaque ville 10 000 utilisateurs réguliers utilisant l’application tous les jours pour faire un trajet aller-retour : cela équivaut à 600 000 visites mensuelles.

Application (Ville) Impact par visite (g CO2e) Impact par jour pour 10000 users (à raison de 2x/jour) (kg CO2e)Impact total par an (kg CO2e) 
TAM (Montpellier) 1,1 22 8030 
Ilévia (Lille) 1,1 22 8030 
CTS (Strasbourg) 1.2 24 8760 
Tisseo (Toulouse) 1.2 24 8760 
RTM (Marseille) 1.2 24 8760 
TCL (Lyon) 1.2 24 8760 
TAN (Nantes) 1.3 26 9490 
Azur (Nice) 1.5 30 10950 
TBM (Bordeaux) 1.5 30 10950 
RATP (Paris) 2.4 48 17520 

Le tableau reprend l’impact carbone d’une visite unitaire en g CO2e et présente la projection d’une utilisation 2 fois par jour à l’échelle de 10 000 utilisateurs en kg CO2e. Enfin la projection est faite sur une durée d’un an avec la même unité.

Pour les applications les moins impactantes telles que TAM ou CTS, une telle utilisation à l’année représente 8,03 tonnes de CO2e. Cela équivaut à plus de 36 903 km en véhicule léger parcourus d’après le site Impact CO2 de l’Ademe.

Pour la RATP, qui est de loin la plus impactante, son impact représente plus du double, soit à l’année 17,5 tonnes de CO2e. Cette valeur équivaut à plus de 80 000 km en véhicule léger.

D’après le Bilan annuel des transports en 2019 du ministère de la transition écologique, une voiture immatriculée en France métropolitaine a roulé en moyenne 12 200 km dans l’année. L’impact d’une application de transport sobre utilisée par 10 000 personnes 2 fois par jour représente les émissions annuelles de plus de 2 véhicules légers tandis que l’impact de la RATP représente les émissions annuelles d’environ 7 véhicules !

Projection sur un an de l’impact

Selon le site de Groupe RATP, l’application Bonjour RATP est visitée par 2,5 millions de visiteurs uniques mensuels et génère plus de 20 millions de visites mensuelles. Si on hypothétise que chaque visite comprend au moins une recherche d’itinéraire, on peut obtenir l’impact carbone mensuel de l’application.

Celui-ci représente 48 t CO2e par mois autrement dit plus de 220 000 km en voiture.

Mais à quoi sont dus ces impacts ?

Dans cette deuxième partie, nous analysons d’où peuvent venir ces valeurs d’impact environnemental. Au travers de la consommation d’énergie ainsi que des données échangées sur le réseau pendant le parcours de l’utilisateur, les applications sont de nouveau classées en fonction de leur consommation énergétique.

ApplicationLancementInactive premier planAccès page itinéraireSaisie départ/arrivéeAffichage des résultatsChoix itinéraireinactive arrière plan
TAM0,41,20,11,30,30,21,1
TCL0,61,10,310,30,51,2
ILévia0,610,21,40,30,41,2
TAN0,61,10,11,70,40,52
CTS0,510,22,20,40,41,1
RTM1,51,10,31,60,20,31,1
Tisseo1,31,10,21,9101,1
Azur1,610,21,811,51
TBM0,81,10,62,70,41,51,1
RATP1,61,10,75,81,80,71,2

Le graphique ci-dessus met en comparaison les différentes étapes (hormis quelques pauses) mises bout à bout de chaque parcours mesuré en termes d’énergie consommée.  

On remarque que les étapes de pauses au premier plan sont en général consommatrices, c’est à dire que l’utilisateur est présent sur l’écran d’accueil de l’application mais sans effectuer une seule action. Cela peut s’expliquer par le fait que le lancement n’est pas assez long pour générer tout le contenu et donc que même en étant inactive après avoir été lancée elle continue de générer du contenu comme les petites icones de station de bus par exemple. Il se peut également que la localisation de l’utilisateur soit recherchée en permanence comme en témoigne l’activité sur l’étape de pause de mise en arrière-plan. 

On note aussi que les applications en arrière-plan consomment quasiment la même quantité d’énergie dans toutes les mesures. 

L’étape la plus consommatrice est la saisie de départ et d’arrivée de l’itinéraire de l’utilisateur à cause de la recherche et du chargement des itinéraires saisie pour la section. En effet, sur plusieurs applications de transport, il est nécessaire de réaliser plusieurs actions, voire de charger de nouvelles pages pour chaque étape de saisie or sur d’autres applications la saisie est directement accessible depuis la page d’accueil. Par exemple, CTS et Ilévia. 

Une disparité de consommation est également observée lors de l’étape de sélection d’itinéraire dans les applications. Certaines applications, telles que Tisseo, proposent directement l’unique itinéraire disponible dans les prochaines minutes. 

De plus, la RATP affiche une étape d’accès à la page d’itinéraire beaucoup plus consommatrice que les autres. Certaines applications qui affichent une consommation nulle à cette étape n’ont simplement pas de chargement de nouvelle page car cette fonctionnalité est présente sur la page d’accueil, le parcours de l’utilisateur est optimisé en réduisant les actions réduisant ainsi sa consommation énergétique. C’est le cas de Tisséo qui n’a pas de page de résultats pour afficher les différents trajets. En effet, l’application propose directement le trajet le plus court comme vu sur la capture d’écran ci-dessous.

Capture d’écran étape « Affichage des résultats » 

Une observation notable concerne l’étape de saisie d’itinéraire, où Ratp se distingue par une consommation d’énergie plus élevée, étant 5,8 fois plus énergivore que la TCL. Cette consommation excessive pourrait être attribuée aux trackers et aux services tiers intégrés.

Enfin on note sur l’application Azur de Nice et TBM de Montpelier que son étape d’affichage de l’itinéraire choisi consomme davantage que les autres. Cela peut venir de la carte générée pour cet affichage qui n’est pas compressée ou qui charge au-delà de ce qui est nécessaire c’est à dire au-delà des limites du réseau de transport de la ville.

En ce qui concerne les données échangées, les parcours les moins sobres sont ceux des applications CTS, Tisseo et TAM . La TAM échange 2,4 Mo, soit deux fois plus que la moyenne établie pour toutes les applications. Les bons élèves en termes de données échangées sont Azur, Ilévia, TCL, RTM et TBM qui consomment moins de 0,5 Mo. 

Selon Green IT, la taille moyenne d’un e-mail est de 81 Ko. Ainsi, une recherche d’itinéraire en moyenne équivaut à l’échange de 12 e-mails.

D’après notre outil, lors de l’étape de lancement de la plupart des applications, un échange important de données se produit afin de garantir une expérience utilisateur fluide et réactive. Cependant, certaines applications, comme la TAN, ont choisi d’adopter une approche de chargement progressif des données. Cela signifie que seules les informations essentielles sont récupérées initialement, tandis que d’autres données sont chargées au fur et à mesure de l’utilisation de l’application. 

Comme évoqué plus tôt, l’application RATP charge beaucoup de contenu à son lancement comme la TAM. On le visualise quand on lance l’application hors connexion, la carte est par exemple déjà chargée avec les stations et arrêts de métro et bus.

Capture d’écran de l’application RATP hors connexion

Tous ces services tiers sont-ils nécessaires ?

L’intégration des services tiers dépendra des avantages spécifiques qu’ils apportent, de la pertinence pour les utilisateurs finaux et de l’impact global sur les performances et la complexité technique de l’application. Il est recommandé de mener des tests, de surveiller les performances et de solliciter les commentaires des utilisateurs pour évaluer l’efficacité des services tiers et prendre des décisions éclairées.

Bilan

L’étude de l’impact environnemental des applications de transport dans les 10 plus grandes villes de France révèle des résultats contrastés. Certaines applications, telles que RATP, TBM et Azur, ont des parcours moins sobres, consomment plus d’énergie , ce qui peut avoir un impact négatif sur l’environnement. En revanche, des applications telles que Azur, Ilévia et TAM se démarquent en consommant moins de données et d’énergie. 

Il est essentiel que les concepteuret les product owners d’applications de transport prennent conscience de l’impact de leurs solutions sur l’environnement et cherchent des moyens de réduire leur empreinte écologique. L’adoption de bonnes pratiques en matière de sobriété numérique, de réduction des émissions de carbone peut contribuer à atténuer l’impact environnemental de ces applications.

Sources  

https://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/sites/default/files/2020-12/datalab_78_comptes_transports_2019_circulation_novembre2020.pdf

https://impactco2.fr/convertisseur

GreenIT

Le petit bout de la lorgnette – impacts environnementaux

Posted on by Laurent DEVERNAY
Reading Time: 4 minutes

Il y a encore dix ans, le sujet des impacts environnementaux du numérique était limité à une poignée de spécialistes. Depuis quelques années, le sujet a pris beaucoup d’ampleur, notamment en France mais aussi à l’international. Alors que certains s’inquiètent (à juste titre) de la prépondérance des discours autour du net zero et de la neutralité carbone, cette tendance n’est qu’un symptôme d’une approche biaisée du sujet.  

Réduire une crise globale à un problème technique 

L’urgence climatique est un sujet essentiel qui a pris énormément d’ampleur ces dernières années. Le domaine du numérique n’est pas épargné et des études et outils ont permis à un grand nombre d’en prendre conscience. Le problème est alarmant mais aussi complexe et c’est pour cela que certains aspects se sont perdus en cours de route au profit d’une sensibilisation plus large.  

Dans le cas des services numériques, il est entendu qu’une ACV (Analyse de Cycle de Vie) est un excellent moyen d’estimer les impacts environnementaux mais la démarche peut s’avérer lourde et coûteuse. Définir le périmètre, sélectionner les indicateurs, recueillir et analyser les données. La complexité est d’autant plus difficile à prendre en compte quand on veut des résultats rapidement et de préférence qui soient faciles à communiquer. Alors, pour gagner en efficacité, certains font des choix en ne mesurant qu’une partie de leurs services numériques grâce à des outils faciles à prendre en main. En quelques clics, vous avez votre réponse et pouvez la partager.  

Cette logique vous semble familière ? Normal, c’est ce qu’on appelle le solutionnisme technologique, tel qu’exposé par Evgeny Morozov dans son ouvrage de référence “To save everything, click here”.  

C’est aussi pour cela que sont développées des solutions qui viennent analyser du code pour proposer des pistes d’amélioration afin de réduire les impacts environnementaux. Certains commencent même à s’appuyer sur de l’intelligence artificielle pour cela.  

C’est encore ce qui pousse certains à optimiser à quel endroit va être exécuté leur code pour aller vers une localisation où l’énergie est moins impactante d’un point de vue environnemental (en ne tenant bien sûr compte que des émissions de gaz à effet de serre). Et ce qui ne pourra pas être évité ou réduit pourra toujours être compensé.  

Tout ceci est au final très humain. Face à un problème complexe et urgent, on cherche à simplifier et à adopter ou trouver une solution rapide. Ce n’est pas une mauvaise chose pour autant mais il ne faut pas s’arrêter là. D’autant plus quand certains s’appuient sur des affirmations de “net zero” et de neutralité carbone pour dessiner artificiellement une ligne d’arrivée atteignable via des calculs savants et des investissements alors que le problème est systémique par nature.  

Le risque ici est d’optimiser un indicateur tout en en dégradant d’autres que l’on n’avait pas en tête (par exemple : solliciter un data centre présenté comme neutre carbone sans tenir compte de son impact sur les ressources en eau). Ainsi, on se demande de plus en plus si un site sobre est nécessairement moche sans se rendre compte qu’il n’est pas toujours accessible. Ni vraiment sobre, d’ailleurs.  

Rappel 

Les impacts environnementaux du numérique ne se limitent pas aux émissions de gaz à effet de serre. Comme on le voit dans l’ACV, les indicateurs à prendre en compte sont beaucoup plus nombreux et variés. Petit à petit, nous devons aussi prendre en compte la criticité de certaines ressources minières mais aussi celle de l’eau (comme on a pu le voir récemment avec ChatGPT et les data centres de chez Google).  

Les impacts environnementaux des services numériques ne viennent pas que du code. A vrai dire, d’après GreenIT.fr, seuls 20% environ des impacts viendraient du code. Ce qui est d’ailleurs tout à fait logique. Via le code, on va chercher à améliorer l’efficience (faire mieux avec moins). Les vrais leviers de réduction sont plutôt à chercher dans les autres étapes du cycle de vie, notamment la conception, la stratégie et la production de contenu. Ainsi, on pourra aller pour de bon vers la sobriété.  

Enfin, les impacts du numérique ne sont pas qu’environnementaux et c’est bien là le cœur du Numérique Responsable. Il faut garder en tête les impacts sur l’individu (via l’accessibilité, la sécurité, la gestion de données personnelles, l’économie de l’attention, l’éthique et l’inclusion). Ainsi, la gestion de l’urgence climatique ne peut se faire qu’avec une approche intersectionnelle.  

Comment faire ? 

L’approche technique n’est pas forcément mauvaise en soi. C’est une bonne chose d’avoir des solutions efficaces pour améliorer l’efficience des services numériques (pour peu que l’on garde en tête les éventuels effets de bord). Parfois, c’est même un excellent point de départ pour mener de premières actions, amorcer une démarche d’amélioration continue et débroussailler le sujet. 

Il est en revanche indispensable d’aller plus loin. C’est ce qu’on retrouve aujourd’hui dans des mouvements autour de la Sustainable UX ou de la communication responsable voire du marketing digital responsable, par exemple. On voit également émerger des ressources et ouvrages sur le “green service design” et sur le design systémique.  

C’est aussi ce qui fait que les 115 bonnes pratiques du collectif GreenIT ont pu évoluer au fil du temps et que d’autres référentiels plus complets ont pu voir le jour comme le RGESN et le GR491.  

Au-delà de cela, il est également important de se poser des questions plus générales sur ce qu’on écoconçoit mais aussi sur comment les services que l’on crée peuvent induire des comportements plus respectueux de l’environnement.  

Conclusion 

Comme nous avons déjà pu l’évoquer en étudiant les offres des hébergeurs web, la réalité des impacts environnementaux du numérique est plus complexe qu’en apparence. Le problème ne se résoudra pas en un clic et c’est peut-être tant mieux. En effet, c’est l’occasion de repenser le numérique, la façon dont on l’utilise et dont on le conçoit. De ces contraintes naîtra peut-être un numérique plus respectueux de l’environnement mais aussi des individus.  

Quelle empreinte environnementale pour les applications réseaux sociaux ? Édition 2023 

Posted on by Yosr Ben Ammar
Reading Time: 8 minutes

Introduction 

Les usages et les fonctionnalités des réseaux sociaux se développent et leurs communautés ainsi que les moments de consommation sur nos écrans augmentent avec ces usages.
Les tendances, le marketing d’entreprise, les nouveaux canaux d’influence sont autant de facteurs de multiplication de connexion des utilisateurs et de leur temps d’utilisation.

Dans le Digital report France 2023 de We are social, on évalue à 92,6% les Français connectés à Internet. C’est une augmentation de +1% par rapport à 2022, soit 600 000 personnes, dont plus de 80,5% sont présents sur les réseaux sociaux.  
L’impact environnemental généré par les réseaux sociaux évolue avec l’augmentation du nombre de personnes et du temps passés sur les applications. Ceci implique un niveau de responsabilité plus fort sur ces services numériques massivement utilisés pour évaluer et réduire leurs impacts générés. Existe-t-il dans le monde un réseau social éco-responsable ? Comment “conscientiser” les éditeurs d’applications, peut-être même leurs utilisateurs ?  Pour cela, rien de tel qu’un petite mesure des consommations et de projection d’impacts pour répondre, humblement à ces 2 questions. 

Comme tous ces réseaux ne fonctionne pas de la même façon, nous avons choisi de remesurer un cas d’utilisation commun à tous, à savoir, le parcours et la lecture d’un fil d’actualité des 10 applications mobile de réseaux sociaux les plus utilisés en France.  

 
Méthodologie 

Choix des réseaux sociaux étudiés 

Les 10 applications de réseaux sociaux les plus populaires chez les Français sont : Facebook, Instagram, LinkedIn, Pinterest, Reddit, Snapchat, TikTok, Twitch, Twitter et Youtube. Nous avons repris les statistiques de We are social datant de janvier 2023 pour faire des projections d’impacts environnementaux. 

Compte tenu du cas d’usage sélectionné, nous avons privilégié les réseaux sociaux ayant un fil d’actualité, ce qui exclut des applications de messagerie, type Whatsapp, Messenger, Imessage, Skype, Discord et Telegram. Vous les retrouverez sans doute dans un prochain article 😉  

Définition du parcours utilisateur 

Nous avons fait évoluer le parcours utilisateur en réalisant un scénario de défilement du fil d’actualité comportant les étapes suivantes 

Etape 1 : lancement de l’application 
Etape 2 : lecture du fil d’actualité sans défilement (30 sec) 
Etape 3 : défilement du fil d’actualité avec des pauses intercalées.  
Etape 4 : mise en arrière-plan de l’application (30 sec) 

 
Ce parcours comporte un scroll de 2 secondes suivi d’une seconde de lecture (pause) le tout répété et pondéré sur une durée de 1 minute.  
 
Concernant Snapchat, son fonctionnement nous a obligé à considérer un scénario de clic et non de scroll, mais ne remettant pas en cause les temps de pause et de défilement de contenu. De plus, le fil d’actualité choisi est la page de stories, qui n’est pas la page d’accueil de l’application. Afin d’avoir des scénarios comparables, l’étape d’accès à la page de stories n’a pas été mesurée sur ce parcours et donc n’a pas été comprise dans l’impact généré.  
 
Les pauses lors du défilement du fil d’actualité simulent un comportement le plus réaliste possible de lecture. 
Ce parcours ne transcrit pas des usages les plus fréquents sur ces plateformes (lecture d’un post ou d’un contenu riche associé, d’une vidéo, réaction, échangé généré,  ….) mais il nous donne une indication sur le niveau de sobriété des applications. 

Pour cette étude, les données ont été mesurées via notre solution Greenspector Test Runner qui permet la réalisation de tests automatisés sur smartphone en local. 

Nous avons mesuré les consommations de ressources (énergie, mémoire, données) et les temps de réponse. Ces données nous ont ensuite permis d’obtenir l’impact environnemental des applications.  

Nous précisons que la méthodologie employée dans le cadre de cette étude compare uniquement le défilement des fils d’actualité les plus courants. Cela induit que la comparaison n’est pas forcément équivalente car certains fils d’actualité sont centrés sur du défilement de vidéos et d’autres sur des posts multimédia (texte, image, vidéo, gif animé, etc).  

Contexte de mesure  

  • Samsung 10, Android 10  
  • Réseau : Wi-Fi  
  • Luminosité : 50% 
  • Tests réalisés sur au moins 3 itérations pour fiabiliser les résultats 

Hypothèses retenues pour les projections environnementales 

  • Localisation utilisateurs : 100% France 
  • Localisation serveurs : 100% monde (à défaut d’avoir les informations pour chacune des applications) 
  • Appareils utilisés : 100% smartphone 
  • Type de serveurs : 100% complexes 

L’empreinte environnementale dépend de la localisation des serveurs de l’application, de leur type, de la localisation des utilisateurs et du type d’appareils qu’ils utilisent.  Nous avons pris le parti d’étudier l’usage des applications uniquement sur smartphone et sur la part des utilisateurs Français.  

Top et flop des applications les plus utilisées en France selon les résultats 

Le graphe ci-dessous classe les différentes applications de réseaux sociaux selon l’empreinte environnementale du parcours que nous avons défini plus haut.

L’application la moins sobre

Tiktok arrive en dernière position du classement sans grande surprise. En effet, l’application est très énergivore, elle consomme à son lancement 22,4 mAh et échange beaucoup de données pendant le défilement du fil d’actualité. Cet énorme échange est notamment dû au lancement des vidéos qui tourne en permanence et aux nombreuses publicités présentes sur l’application. 

L’application précharge de nombreux contenus, si l’utilisateur est hors connexion, il peut tout de même accéder aux vidéos. Tiktok charge pendant 30s après le lancement environ 5 Mo de données équivalents lors de ce test à 10 vidéos préchargées.  

L’application la plus sobre

LinkedIn est l’application la moins impactante selon nos résultats. Celle-ci n’échange qu’un très faible volume de données au chargement de l’application, ainsi que lors du scroll du fil d’actualité. Le fait que le réseau social soit axé sur le partage de posts textuels avec une faible quantité de photos et vidéos explique notamment ce score. De plus, LinkedIn consomme 13,9 mAh d’énergie, soit 15% de moins que les autres applications du panel.  

 

Les autres applications préchargent moins de contenus et souvent, moins volumineux. Une vidéo préchargée consomme plus d’énergie et génère plus d’échanges de données qu’un post de texte préchargé. 

Projection sur un an de l’impact des 2 applications les plus utilisées par les Français 

Toujours selon le rapport annuel de We Are Social, le temps passé sur les réseaux sociaux est en moyenne d’1h55 par jour. Quand on projette l’impact environnemental sur une année pour chaque application, l’impact environnemental représente de 20 à 40 kg eqCO2 selon le réseau social. Cela représente 185km en voiture pour le réseau le moins sobre. 

Selon le site de l’Ademe, Impact CO2 qui propose un convertisseur en ligne, environ 200g CO2eq = 1km. Sont incluses les émissions directes, la construction des véhicules (fabrication, maintenance et fin de vie) et la production et distribution de carburant et d’électricité. La construction des infrastructures (routes, rails, aéroports…) n’est pas incluse dans ce calcul.  

Nous avons choisi de comparer les 2 applications les plus utilisées par les Français à savoir Facebook environ 38,1M d’utilisateurs et Instagram qui compte environ 30,5M d’utilisateurs.

Facebook 

Le rapport énonce qu’en France, 52 millions de personnes sont présentes sur les réseaux sociaux. Facebook est le réseau social le plus populaire chez les 16-64 ans (73.3%). Si on multiplie l’impact environnemental de Facebook par le nombre d’utilisateurs français présents sur cette plateforme (env. 38,1M), cela représente plus de 24 tonnes eqCO2/min à son pic d’affluence (ou la production de 773 smartphones/min). Soit presque 1M de tonnes d’eqCO2 par an ! 

Instagram 

Instagram est le 2e réseau social le plus populaire chez les 16-64 ans après Facebook. Si on multiplie l’impact environnemental d’Instagram par le nombre d’utilisateurs français présents sur cette plateforme (58,6%), cela représente plus de 26,5 tonnes eqCO2/min (ou la production de 853 smartphones/min). Soit plus de 1,1M tonnes d’eqCO2 par an !  

On constate que malgré un écart de presque 8 millions d’utilisateurs, Instagram a un impact carbone supérieur à Facebook.  

Il convient de souligner que la durée consacrée aux réseaux sociaux varie en fonction du public concerné. Certains individus y consacrent moins de temps, tandis que d’autres y dédient considérablement plus, parfois jusqu’à 8 heures par jour.  

Le tableau ci-dessous projette l’impact carbone en termes de temps d’utilisation.

Et si on projette à l’international ? 

Pour une moyenne de temps passé sur les réseaux sociaux de 2 heures et 31 minutes tous réseaux confondus, nous faisons une estimation de la consommation de ces applications à l’échelle mondiale. 

Facebook compte 2,958 milliards d’utilisateurs à travers le monde ce qui fait de lui le réseau le plus populaire encore une fois. La consommation journalière d’un utilisateur passant en moyenne 2h31 sur ce réseau serait d’environ 95g eqCO2. Pour les presque 3 milliards d’utilisateurs de Facebook qui auraient une moyenne d’utilisation de ce réseau social de 2h31 par jour, la plateforme aurait une empreinte environnementale d’usage de plus de 281 000 tonnes eqCO2/jour soit plus de 102 millions de tonnes eqCO2 à l’année ! 

Au niveau international, Instagram compte environ 2 milliards d’utilisateurs. Par jour, la consommation d’un utilisateur qui passerait 2h31 sur Instagram produirait environ 132g eqCO2. À l’échelle des 2 milliards d’utilisateurs, cela représenterait 262 000 tonnes eqCO2/jour, soit près de 96 millions de tonnes à l’année. 
 

Et si on met un thème sombre ça donne quoi ? 

Nous avons réalisé nos mesures une seconde fois avec les applications en mode sombre pour pouvoir comparer les impacts énergétiques engendrés. 

Les mesures ont été réalisées sur un Samsung S10, détenteur d’un écran à technologie AMOLED, connue pour le fait qu’un pixel sombre sera en réalité un pixel partiellement éteint, ce qui explique que les modes sombres réduisent la consommation d’énergie. À contrario, lorsque l’écran utilise une technologie LCD, la couleur n’influence pas la consommation, expliquant pourquoi le mode sombre n’est pas plus économique en énergie que le mode clair, voir article ici.

RS visuel – 9

De nos jours, de plus en plus de téléphones sont dotés de la technologie d’écran AMOLED et il devient intéressant d’activer le mode sombre pour réduire sa consommation et ainsi préserver la décharge de la batterie. 

Lors de cette étude nous avons remarqué qu’uniquement 8 des 10 applications étudiées proposaient le dark mode. Snapchat et Tiktok ne le proposant pas, nous les avons exclus des mesures. Leur interface reposant sur du défilement de vidéos et photos uniquement, seuls quelques pages telles que la messagerie baisseraient la mesure de consommation d’énergie. 

On peut observer que l’activation du mode sombre entraîne une diminution de la consommation d’énergie mesurée sur la batterie. 

On peut constater que lorsque le dark mode est activé sur l’application, la consommation d’énergie est réduite en moyenne de 20%.  

Sur les applications comportant beaucoup de texte comme Twitter LinkedIn et Facebook, le mode sombre est plus économique en énergie car il inverse les couleurs d’un bloc de texte, devenant ainsi de fines écritures blanches sur fond noir. À contrario, les images et vidéos n’auront pas leurs couleurs inversées, il y aura donc peu de différences lors de l’affichage de contenu multimédia.

Bilan  

Pour cette étude, nous observons que l’impact en GES est environ deux fois plus important entre la plateforme la plus et la moins impactante.  

Les applications offrant beaucoup de contenu multimédia sont très consommatrices d’énergie et demandent de nombreux échanges de données sur le réseau pour afficher ces contenus. En revanche, les contenus textuels sont beaucoup moins lourds à charger ou énergivore.  

En conclusion, bien que les réseaux sociaux facilitent les échanges et l’accessibilité de l’information, ils ne sont premièrement pas totalement virtuels comme on pourrait le croire et posent la question de notre rapport à la consommation de ces applications. Les utilise-t-on réellement pour communiquer et pour une volonté de s’informer ou plutôt pour se nourrir d’une pluie d’informations et de contenu qui ne sont généralement pas désirés ou attendus ? 

À l’heure où l’urgence climatique est de mise, il est temps d’examiner notre rapport à nos écrans et d’adopter des gestes écologiques, de réduire le temps passé en ligne et d’activer le mode sombre sur les applications mobiles. 

Si vous êtes éditeurs d’applications, vous avez aussi votre rôle à jouer ! Voici quelques axes d’amélioration pour réduire l’impact : 

  • Mettez le mode sombre par défaut lors de téléchargement de l’application 
  • Évitez le pré chargement massif de contenu lourd 
  • Evitez les démarrages automatiques de vidéos ou le re-lancement automatique à la fin de vidéos 

Sources  

Pour les statistiques d’utilisation des réseaux sociaux :  

https://wearesocial.com/fr/blog/2023/02/digital-report-france-2023-%f0%9f%87%ab%f0%9f%87%b7/

Pour les équivalences en termes d’impact carbone :  

https://impactco2.fr/

Découvrez nos solutions

Greenspector à la Journée Française des Tests Logiciels sur le stand de Sogeti

Posted on by Thibault TUFFIN
Reading Time: < 1 minute

À l’occasion de la 15ème édition de la Journée Française des Tests Logiciels, nous serons accueillis par notre partenaire Sogeti – sponsor prestige de l’évènement – sur leur stand durant toute la journée du 13 juin.

Afin de vous partager un aperçu de la performance de nos outils, nous avons mesuré l’impact environnemental des sites internet des exposants et partenaires de la JFTL. Découvrez ci-dessous le classement par impact carbone (gEqCO2).

Venez nous rencontrer sur le stand de Sogeti pour en savoir plus sur l’outil qui nous a permis de réaliser ce classement.

Les sites sont classés en fonction de leur impact carbone (du plus faible au plus élevé).

ClassementURL mesuréesEcoscoreÉnergie (mAh)Données (Mo)Mémoire (Mo)RequêtesCarbon Impact (gEqCO2)Empreinte Eau (Litres)Empreinte Sol (m2)
1https://qtl-sup.fr/894,480,07653,0940,190,040,49
2https://www.niji.fr/884,830,21625,5930,210,040,53
3https://www.tsi-cs.com/594,970,30683,26170,230,040,55
4https://www.gasq.org/en/774,741,19621,98220,250,040,53
5https://www.open.global/854,851,27645,61190,250,040,54
6https://insoft-infotel.com/735,003,67666,99110,290,050,56
7https://www.tricentis.com/fr/685,181,27671,34520,300,050,60
8https://www.kalifast.com/664,903,74685,43280,300,050,55
9https://weringroup.com/595,121,57663,57580,310,050,59
10https://origin.microfocus.com/fr-fr/solutions/accelerate-application-delivery575,842,01678,62330,320,060,66
11https://www.cgi.com/fr545,272,40573,65480,320,050,60
12https://digital.ai/664,991,78685,54730,330,050,59
13https://www.apside.com/vie-apsidienne/apside-nantes/615,231,47786,17770,340,060,61
14https://www.b-acceptance.com/534,923,99715,54920,390,060,59
15https://www.cat-amania.com/417,281,72698,72480,390,070,82
16https://www.ctg.com/386,262,68699,84910,420,070,74
17https://kalisoft.fr/487,261,83761,57710,420,070,83
18https://expleo.com/global/fr/467,086,00787,56340,440,070,80
19https://www.ssid.fr/375,975,18736,20890,450,070,71
20https://qestit.fr/407,083,90793,38760,460,070,82
21https://www.sogeti.com/375,658,30681,57870,490,070,67
22https://saucelabs.com/418,893,75781,79450,490,091,00
23https://www.eggplantsoftware.com/376,023,40701,341670,520,080,75
24https://www.mrsuricate.com/377,393,79730,571370,540,090,89
25https://www.uipath.com/535,6416,19757,831200,670,080,70
26https://www.arcadsoftware.com/446,0010,04712,912240,710,090,79
27https://www.alten.fr/367,7929,40871,38990,970,120,94

Les mesures ont été effectuées sur un Samsung Galaxy S9 sous Android 10.

Du Terrain Vert au Numérique Vert : les applications des finalistes de la ligue des champions sont-elles dans le match ?

Posted on by Julien Gilbert
Reading Time: 9 minutes

Le monde du football est l’un des secteurs les plus populaires et influents de notre société. Des millions de fans se rassemblent chaque semaine pour soutenir leur équipe favorite et vivre des moments de passion et d’excitation. Cependant, il est temps de prendre conscience des conséquences environnementales de cette passion dévorante. Dans cet article, nous aborderons les pratiques d’écoconception des applications des 4 clubs demi-finalistes de la ligue des champions 2022-2023.

Méthodologie de calcul

Lors de notre étude comparative des applications mobiles des 4 demi-finalistes de la ligue des champions, nous avons examiné différents aspects, tels que la taille des applications, leur compatibilité et les émissions de gaz à effet de serre (GES) provoquées par leur utilisation. Les résultats obtenus mettent en évidence des différences significatives entre les applications, soulignant ainsi l’intérêt de la mise en place d’une démarche d’écoconception.  

Tout d’abord, Il faut s’avoir que la grande majorité de l’impact environnemental d’un smartphone est dû à sa phase de fabrication. En effet, une grande quantité d’énergie et de matériaux, parfois rares, doivent être mis en jeu lors de la fabrication du produit. Par conséquent, pour réduire de manière efficace l’impact d’une application mobile, il est nécessaire de faire en sorte qu’elle ne pousse pas l’utilisateur à changer de téléphone pour obtenir une expérience utilisateur convenable. Cela passe par plusieurs critères dont voici une liste non exhaustive : 

  • Utilisation de la batterie : l’usure de la batterie est une des causes matérielles qui provoque la nécessité de devoir acheter un nouveau téléphone. Un des facteurs d’usure de celle-ci est le nombre de cycles de charges / décharges du téléphone. Il est donc nécessaire que l’utilisation de l’application ne nécessite pas trop d’énergie afin de ne pas accélérer la décharge de la batterie. 
  • Performance : ce critère correspond au temps de réponse de l’application. La nécessité de la prendre en compte se caractérise par 2 points. Premièrement, l’objectif d’une démarche d’écoconception est de permettre aux utilisateurs, qui ne souhaiteraient pas renouveler leur téléphone, d’avoir une expérience utilisateur agréable même sur de vieux appareils. En second lieu, un allongement du temps de chargement signifie une augmentation de la quantité d’électricité utilisée, et donc une usure de la batterie plus rapide. 
  • Taille de l’application : cet indicateur provoque 2 impacts différents. Premièrement, lors du téléchargement de l’application, une application avec une taille importante nécessite un échange de données plus important. Deuxièmement, un utilisateur qui souhaite conserver son téléphone longtemps peut être amener à devoir gérer des problèmes de manque de mémoire. Dans un objectif de l’encourager dans cette démarche de sobriété, il est nécessaire que la quantité de mémoire qu’utilise l’application soit la plus faible possible. Dans cet article nous allons nous focaliser uniquement sur la taille de l’application, mais une démarche de sobriété doit également être menée sur l’ensemble des données stockées sur le téléphone, comme une bonne gestion de la mémoire cache. 

Lors d’une analyse d’impact environnemental chez Greenspector, nous examinons l’ensemble de ces points pour fournir des recommandations permettant à nos clients d’avoir une vue précise de leur situation et de réduire leur impact environnemental. 

Analyses des résultats

Comparatif de la taille des applications

Tout d’abord, nous avons évalué la taille des fichiers APK des applications sélectionnées. Nous avons constaté des variations considérables dans leur taille, allant des applications légères et économes en espace, comme l’Inter Milan aux applications plus volumineuses, comme celle du Real Madrid. Ces différences peuvent avoir un impact sur la mémoire de stockage des appareils mobiles et la consommation de données lors du téléchargement et des mises à jour des applications.

La taille de l’application peut varier en fonction du téléphone. Les résultats suivants ont été obtenu avec un Samsung S10 sur Android 12.

Comparatif de la compatibilité des applications

Un autre critère essentiel que nous avons étudié est la compatibilité des applications avec différentes versions d’Android. Nous avons constaté que certaines applications étaient exclusivement conçues pour des versions plus récentes, ce qui limite leur accès pour les utilisateurs possédant des appareils plus anciens. Cette incompatibilité conduit souvent à un remplacement fréquent des appareils, ce qui peut entraîner un gaspillage des ressources naturelles et une augmentation des déchets électroniques. 

ClubVersion minimum d'Android requisePourcentage de détenteurs de téléphone Android pouvant télécharger l'application
Real MadridAndroid 6.097,9%
Manchester CityAndroid 6.097,9%
Inter MilanAndroid 7.096,2%
Milan ACAndroid 5.099,3%

Comparatif des émissions de gaz à effet de serre

Explication de notre méthodologie

Pour évaluer les émissions de gaz à effet de serre des applications, nous avons suivi une méthodologie rigoureuse basée sur des données mesurées sur téléphone réels concernant la consommation d’énergie des appareils mobile, le temps d’exécution et la quantité de données mobiles échangées. Grâce à ces données mesurées et un modèle développé par nos équipes, nous sommes en mesure de réaliser une estimation des émissions de CO2. Pour plus de détails concernant la méthodologie, une explication plus précise est réalisée dans notre article dédié.

Définition du parcours

Ces mesures ont été réalisées sur la base d’un parcours utilisateur que nous avons découpé en petites étapes. Le critère de choix de ce parcours était qu’il puisse être réalisé sur les 4 applications afin d’avoir une comparaison possible : 

Ces différentes étapes nous permettent d’avoir une vue sur plusieurs éléments classiquement présent dans une application mobile, comme une page scrollable, un élément complexe (un calendrier dans ce cas) et une vidéo. L’étape de lancement est également très importante car elle peut nous fournir des éléments de compréhension essentielle, par exemple sur la mise en cache des données ou le temps de lancement de l’application. 

Dans l’objectif d’avoir la mesure la plus fiable possible, nous réalisons un script pour automatiser l’exécution de 3 séries de tests identiques.  

Les résultats

Après avoir effectué une analyse détaillée, nous avons établi un tableau comparatif des résultats, mettant en évidence les applications les plus économes en émissions de GES et celles qui génèrent une empreinte environnementale plus importante. 

Les résultats suivants sont exprimés en tonne de CO2 équivalent. 

Les résultats obtenus montrent une grande disparité entre les applications, ce qui montre à quel point la manière de concevoir et développer une application impacte les émissions de gaz à effet de serre. Afin de rester succinct dans cet article, nous allons analyser uniquement un élément expliquant cette différence. Mais il faut avoir en tête que l’analyse peut (et doit) être poussée plus loin afin de mettre en évidence l’ensemble des points critiques des applications. 

En complément de notre étude sur les émissions de CO2, il convient de souligner que les impacts environnementaux des applications vont au-delà des seules émissions de gaz à effet de serre. Des experts, tels qu’Aurore Stéphant, Ingénieure géologue minier, ont mis en lumière d’autres aspects à considérer pour évaluer l’empreinte écologique du secteur du numérique. Dans une conférence récente, intitulée « Ruée minière au XXIè siècle : jusqu’où les limites seront-elles repoussées ?« , elle aborde des questions cruciales telles que la consommation des ressources naturelles dans la production de smartphones, l’extraction des minérais nécessaires à leur fabrication, ainsi que l’ensemble des déchets résultant de l’exploitation des mines. De nombreuses questions éthiques sont donc à prendre en considération dans notre utilisation des outils numériques.

Impact de la vidéo

Lors de notre analyse comparative, nous avons identifié un sujet expliquant en grande partie les différences d’impact environnemental : les vidéos. Les vidéos sont devenues un élément central dans de nombreuses applications, et leur consommation croissante contribue à l’augmentation des émissions de gaz à effet de serre du secteur du numérique. La popularité croissante des vidéos en haute résolution entraîne une utilisation intensive des ressources matérielles des appareils mobiles. Les smartphones doivent être équipés de processeurs et de batteries plus puissants pour traiter et afficher ces contenus, ce qui peut conduire à un renouvellement plus fréquent des appareils. De plus cela nécessite des serveurs pour stocker et diffuser le contenu, ainsi que des infrastructures réseau solides pour permettre un streaming fluide. Ces serveurs et infrastructures demandent des besoins matériels et énergétiques lors de leur fabrication et consomment une quantité significative d’électricité 

Dans le cas qui nous intéresse ici, nous observons les résultats suivants pour la quantité de données mobiles échangées pour chaque application : 

ClubQuantité de données mobiles échangéesTemps d'exécution du test
Real Madrid12.4 Mo3min 52s
Manchester City73.3 Mo4min 08s
Inter Milan211.3 Mo3min 57sec
Milan AC5.8 Mo4min 01s

 Si l’on prend le cas de l’Inter Milan, on se rend compte que la consommation de données de cette application est beaucoup plus importante que ses concurrentes. Plusieurs éléments expliquent cela : 

  • Non optimisation de la vidéo : les résultats de l’étape de visualisation d’une vidéo pendant 30s sont très intéressants car ils permettent de comparer les données échangées par les applications pour une vidéo unique.
  • Autoplay : fonctionnalité couramment utilisée sur les sites web et les plateformes de streaming pour lancer automatiquement des vidéos ou du contenu multimédia dès que l’utilisateur accède à une page ou à une application. Cette pratique a un impact environnemental non négligeable. L’autoplay entraîne une consommation d’énergie accrue, car les vidéos se lancent et se chargent automatiquement, même si l’utilisateur ne les regarde pas réellement. Le cas de l’application de l’Inter Milan est assez frappant en cela car pour toutes les pages où se trouvent de la vidéo, l’autoplay est activé. Cela est notamment le cas sur la page d’accueil, ce qui signifie qu’une grande consommation de données est échangée à chaque utilisation de l’application, même si l’utilisateur souhaite uniquement regarder le score d’un match.

La consommation de vidéos joue un rôle majeur dans les différences d’impact environnemental entre les applications. Les développeurs d’applications peuvent contribuer à réduire cet impact en optimisant la compression vidéo, en favorisant la diffusion en basse résolution par défaut et en encourageant une utilisation responsable des fonctionnalités vidéo. Les utilisateurs, de leur côté, peuvent adopter des pratiques de visionnage plus conscientes et limiter leur consommation de vidéos lorsque cela est possible. Une combinaison d’efforts de la part de tous les acteurs impliqués peut contribuer à une utilisation plus durable et responsable des applications mobiles.

Solutions d’optimisations de la vidéo

Heureusement, des solutions existent et une analyse plus approfondie peut permettre de réduire drastiquement l’impact des vidéos sur l’environnement. 

Une première approche consiste à optimiser la compression vidéo. En utilisant des codecs efficaces et des algorithmes de compression avancés, il est possible de réduire la taille des fichiers vidéo tout en préservant une qualité visuelle acceptable. Cela permet de réduire la demande de bande passante lors de la diffusion des vidéos, entraînant ainsi une réduction des émissions de CO2 associées à leur transmission. De plus, une gestion intelligente de la résolution des vidéos peut également contribuer à réduire l’empreinte carbone des applications.  

Parallèlement à ces mesures techniques, il est également important d’encourager une utilisation responsable des vidéos. Sensibiliser les utilisateurs à l’impact environnemental de la diffusion vidéo excessive et les inciter à adopter des pratiques telles que la limitation du streaming en arrière-plan et la réduction de la résolution lorsqu’une haute qualité n’est pas nécessaire, peut avoir un effet significatif sur la réduction des émissions de CO2. 

Finalement, en combinant des solutions techniques et des pratiques responsables de la part des utilisateurs, il est possible de réduire considérablement l’impact environnemental des vidéos dans les applications mobiles. Il est essentiel que les développeurs, les fournisseurs de contenu et les utilisateurs travaillent ensemble pour favoriser une utilisation plus durable et responsable de cette fonctionnalité populaire et omniprésente. En agissant de manière collective, nous pouvons préserver la qualité de nos expériences numériques tout en minimisant notre impact sur l’environnement.

Conclusion

Les demi-finalistes de la Ligue des Champions 2023, à savoir le Real Madrid, l’AC Milan, l’Inter de Milan et Manchester City, doivent prendre en considération l’impact environnemental de leurs activités. Alors que ces clubs bénéficient d’une renommée mondiale et d’une base de fans passionnés, il est essentiel de reconnaître l’empreinte écologique associée à leurs opérations, y compris l’utilisation d’applications mobiles. Cependant, il est encourageant de constater que des solutions existent pour améliorer cette situation. En comprenant mieux ces aspects, nous pouvons identifier des opportunités de réduction de l’empreinte écologique tout en améliorant l’expérience utilisateur. Nous sommes prêts à accompagner ces clubs dans leur démarche vers une plus grande durabilité environnementale. Ensemble, nous pouvons développer des stratégies adaptées, mettre en œuvre des pratiques innovantes et promouvoir une prise de conscience environnementale auprès des supporters. L’objectif étant de créer une véritable synergie entre le sport et la protection de notre planète.

Acteurs du monde du sport, mesurez l’empreinte écologique de votre application dès maintenant et prenez des mesures concrètes pour réduire votre impact environnemental. Ensemble, marquons des buts pour la durabilité et préservons notre sport et notre planète.

Consulter nos offres

Pour chaque site et chaque application, mesurés sur un Samsung Galaxy S10 (Android 12), les mesures ont été réalisées à partir de scripts utilisant le langage GDSL (Greenspector Domain-Specific Language). Ce langage permet d’automatiser des actions à réaliser sur un téléphone. Les mesures ont été réalisées entre le 3 et 5 mai 2023.

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

Côté projection de l’empreinte, les paramètres pris en compte pour réaliser ces classements sont :

  • Ratio de visualisation : 100% Smartphone, 0% tablette, 0% PC
  • Localisation des utilisateurs : Mondiale
  • Localisation des serveurs : 100% Monde

Le nombre d’utilisateur considéré pour le calcul est de 100 000 personnes par jour.

Bonne pratique : optimiser les polices de caractères

Posted on by Laurent DEVERNAY
Reading Time: 4 minutes

Depuis quelques années, l’utilisation de polices de caractères sur le web a explosé (aussi bien en nombre de polices existantes que de sites y ayant recours).

Comme souvent, le Web Almanac est une mine d’informations, notamment via le chapitre dédié aux polices. On y apprend notamment que les deux principaux fournisseurs de polices web sont Google puis Font Awesome, cette dernière consistant en la mise à disposition d’icônes. Au-delà du coût potentiel sur la performance et les impacts environnementaux, certains pays ont déjà établi que ceci pouvait contrevenir au RGPD (Règlement Général sur la Protection des données).  

Proportion de sites web utilisant des web fonts 

Voyons désormais quelles bonnes pratiques peuvent permettre de réduire l’impact des polices de caractères sur le web.  

Référentiels existants 

Les polices sont mentionnées dans la famille UX/UI du RGESN (Référentiel Général d’écoconception de services numériques) :  

  • 4.10 – Le service numérique utilise-t-il majoritairement des polices de caractères du système d’exploitation ? 

On les retrouve également dans le GR491 (Guide de référence de conception responsable de services numériques) :  

Enfin, les 115 bonnes pratiques d’écoconception web les mentionnent également :  

Bonnes pratiques 

Objectifs 

Afin de réduire les impacts des polices de caractères, plusieurs bonnes pratiques sont applicables :  

  • Privilégier les polices standard/système : ainsi, on évite des requêtes supplémentaires 
  • Utiliser un format de compression optimal (aujourd’hui, il s’agit du format WOFF2). Des outils en ligne comme Everything Fonts peuvent assurer cette conversion. 
  • Limiter le nombre de variantes utilisées ou privilégier une police variable 
  • Ne charger que les caractères réellement utilisés (par exemple via un subset) 

Quand ? 

Ces bonnes pratiques doivent intervenir dès la conception visuelle du service afin de privilégier les polices standard autant que possible. Si ce n’est pas possible, limiter alors le nombre de variantes à charger. Enfin, lorsque les polices sont intégrées, privilégier le format woff2, les polices variables et s’assurer de ne charger que les caractères ou langues réellement utilisés.  

Facilité de mise en œuvre 

Si le site est déjà en ligne, il peut être compliqué de modifier la police utilisée. En revanche, les optimisations techniques sont faciles à mettre en œuvre (format, police variable, Subset).

Gains estimés

Ces bonnes pratiques permettent de diminuer le nombre de requêtes HTTP ainsi que le volume de données transférées.

Cas particuliers 

Google Fonts

Afin d’éviter les problèmes avec le RGPD, il est recommandé d’héberger les polices Google soi-même.
Si des versions variables ne sont pas disponibles pour toutes, certains créateurs proposent ces versions gratuitement. En complément, l’API Google permet directement de créer un Subset avec une requête de ce type : https://fonts.googleapis.com/css?family=Montserrat&subset=latin 

Icônes

Les polices d’icônes sont plutôt répandues. Les utiliser directement peut impliquer de charger de nombreuses icônes qui ne seront pas forcément utilisées. Le mieux dans le cas des icônes est d’utiliser directement chacune d’entre elles au format SVG. Sous cette forme, elles peuvent être intégrées directement dans le HTML (sans requête HTTP supplémentaire). Si une police d’icônes doit être conservée pour des raisons pratiques, limiter le fichier aux icônes réellement utilisées.

Cas d’étude 

Dans le cadre de l’accompagnement des équipes de Docaposte pour leur site institutionnel, les polices de caractères constituent comme souvent un chantier à part entière.  

Les polices utilisées ici sont deux Google Fonts : Montserrat et Barlow. Le site étant déjà en ligne, il est compliqué d’imposer le recours à des polices standard.  

Afin d’éviter de contrevenir au RGPD mais aussi pour améliorer la performance du site, les polices sont hébergées directement sur les serveurs de Docaposte. Dans un second temps, la mise en place d’un sous-domaine dédié pourrait permettre de s’affranchir des cookies.  

L’intégration sous la forme d’une police variable nécessite quelques ajustements supplémentaires, notamment au niveau des feuilles de style. En attendant, il a été décidé d’appliquer deux bonnes pratiques :  

  • Proposer les fichiers au format woff2 plutôt que woff 
  • Le site n’étant proposé qu’en français et en anglais, un Subset a été créé ne conservant que l’alphabet Latin. 

Requêtes initiales 

Requêtes après Subset et conversion au format woff2 

Le format woff2 offre une compression supérieure en moyenne de 30% par rapport au format woff  et encore plus par rapport à d’autres formats comme ttf.  

Ce changement de format, combiné au Subset, a permis de faire passer le poids total des polices d’un peu plus de 400 ko à un peu moins de 90 ko soit une réduction de 78% environ.  

Aller plus loin 

Atos et Greenspector livrent à la Délégation ministérielle au Numérique en Santé et à l’Agence du Numérique en Santé un service de mesure de l’impact environnemental des applications de santé web et mobiles

Posted on by Thibault TUFFIN
Reading Time: 5 minutes

Porté par la Cellule éthique de la Délégation ministérielle au Numérique en Santé et mis en œuvre par l’Agence du Numérique en Santé, ce projet engage les éditeurs du numérique en santé sur la voie de la sobriété numérique

Paris, France – le 15 mai 2023

Atos et Greenspector, alumni de Scaler, l’accélérateur de start-ups d’Atos, annoncent avoir livré à la Délégation ministérielle au Numérique en Santé (DNS) et à l’Agence du Numérique en Santé (ANS) un service de calcul d’un écoscore des applications de santé web et mobiles, accessible en ligne (https://ecoscore-appli.esante.gouv.fr/). Cet outil d’évaluation de l’empreinte environnementale des applications de santé s’inscrit dans le programme de travail de la cellule éthique de la Délégation ministérielle au Numérique en Santé (DNS) qui vise à promouvoir un numérique en santé écoresponsable, initié dans la feuille de route Ma Santé 2022 / « Accélérer le virage numérique en santé » et poursuivi dans la prochaine feuille de route 2027 / “Pour un numérique au service de la santé ». L’écoscore est né de la volonté de la DNS et de l’ANS de mettre à la disposition des éditeurs de santé un outil gratuit, basé sur des mesures fiables et reproductibles, leur permettant d’être autonomes dans l’évaluation de l’impact environnemental de leurs outils web et mobiles. L’écoscore est un des critères obligatoires du référencement des applications de santé dans le catalogue de services de Mon Espace Santé.

Evaluer l’empreinte environnementale sur la base de mesures d’énergie et de ressources IT prises sur un terminal pendant l’utilisation de l’application

L’écoscore est une solution innovante du fait de sa capacité à évaluer l’empreinte environnementale d’une applications web ou mobile sur la base de trois grandeurs : la volumétrie des données échangées, la performance et l’énergie consommée mesurées sur des terminaux réels (banc de mesures) pendant l’utilisation de l’application. Le modèle de projection environnementale respecte les principes de la norme ISO 14040 et couvre l’ensemble des phases de fabrication et d’utilisation (analyse selon la méthode du cycle de vie).

Après avoir décrit un parcours fonctionnel illustrant les étapes canoniques d’un usage réel d’une application de santé, l’éditeur de l’application lance les mesures de manière automatisée sur un banc de mesures distant. Il peut ensuite analyser les résultats et identifier le niveau d’éco-responsabilité de son application web ou mobile, étape par étape.

Une solution co-construite avec l’ensemble des acteurs de l’écosystème du numérique en santé

Afin de valider la modélisation de tous les cas particuliers technologiques et fonctionnels des applications web et mobiles de santé, la DNS et l’ANS ont souhaité associer très tôt les éditeurs à la construction de l’écoscore, notamment dans la préparation des scénarios de tests et l’évaluation de l’ergonomie du service. Le projet a débuté mi 2021 et dès mars 2022, l’outil était accessible à de premiers utilisateurs « pilotes ». Aujourd’hui, le service écoscore a été utilisé par plus de 40 éditeurs publics et privés, candidats au référencement de leurs applications dans Mon Espace Santé, et de nombreux éditeurs sont entrés dans le processus de calcul de leur ecoscore.

Pour Brigitte Séroussi, Directrice de projets à la Délégation ministérielle au Numérique en Santé (DNS), en charge de la cellule ‘éthique du numérique en santé’ et Nathalie Baudinière, Responsable de projets à l’Agence du Numérique en Santé (ANS), « Notre approche d’un numérique en santé éco-responsable, qui intègre un volet éthique et un volet environnemental, a reçu un accueil très favorable au niveau international. Nous nous félicitons de ce qu’elle puisse contribuer aux avancées du secteur de la santé en matière de sobriété numérique au niveau européen et au-delà. Le service écoscore développé par l’ANS et Atos à partir de la méthode de Greenspector a permis de sensibiliser les éditeurs candidats au référencement de leurs applications dans le catalogue de services de Mon espace santé sur le sujet d’un numérique en santé éco-responsable et de les engager dans une démarche d’amélioration continue de l’impact environnemental de leurs solutions ».

 « L’alliance de l’expertise d’Atos dans le pilotage de projets complexes et la robustesse de la solution développée par Greenspector a permis de fournir à l’ANS un portail innovant et industrialisé, au cœur des politiques publiques en termes d’environnement. Nous sommes fiers d’avoir pu accompagner la DNS et l’ANS dans cet ambitieux projet réalisé dans le cadre du marché d’Assistance à Maîtrise d’œuvre Informatique et Tierce Maintenance Applicative de l’UGAP, la centrale d’achat public. » expliquent Laurent Laffere, Directeur Secteur Public, Défense et Santé, Atos et Thierry Leboucq, Président de Greenspector.

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À propos d’Atos

Atos est un leader international de la transformation digitale avec 111 000 collaborateurs et un chiffre d’affaires annuel d’environ 11 milliards d’euros. Numéro un européen du cloud, de la cybersécurité et des supercalculateurs, le Groupe fournit des solutions intégrées pour tous les secteurs, dans 69 pays. Pionnier des services et produits de décarbonation, Atos s’engage à fournir des solutions numériques sécurisées et décarbonées à ses clients. Atos est une SE (Société Européenne) cotée sur Euronext Paris.

La raison d’être d’Atos est de contribuer à façonner l’espace informationnel. Avec ses compétences et ses services, le Groupe supporte le développement de la connaissance, de l’éducation et de la recherche dans une approche pluriculturelle et contribue au développement de l’excellence scientifique et technologique. Partout dans le monde, Atos permet à ses clients et à ses collaborateurs, et plus généralement au plus grand nombre, de vivre, travailler et progresser durablement et en toute confiance dans l’espace informationnel.

À propos de Greenspector

Greenspector est un pionnier français du numérique responsable depuis 2010. Ses innovations technologiques sont mises au service des professionnels via des outils logiciels SaaS et des prestations expertes. Elles permettent la maîtrise et la réduction des impacts environnementaux des services numériques mobile, web et plus largement de tout objet connecté. L’innovation de la solution réside dans une mesure qui reproduit automatiquement les parcours utilisateurs sur des appareils réels distants sans installation préalable. La solution est labellisée par le label Solar Impulse.

Contacts presse

Isabelle Grangé | isabelle.grange@atos.net | +33 (0) 6 64 56 74 88

Thibault Tuffin | ttuffin@greenspector.com

Captures d’écran d’indicateurs de mesure de l’écoscore – source ANS

Le DOM comme métrique de suivi de sobriété du web ?

Posted on by Olivier PHILIPPOT
Reading Time: 3 minutes

Nous avons validé l’usage de l’énergie dans nos outils (se référer à notre article sur la mesure de la consommation énergétique et notre article sur le calcul d’impacts). Nous utilisons et mesurons cependant d’autres métriques comme entre autres le CPU. Cette métrique peut être complexe à mesurer et certains outils ou équipements utilisent d’autres éléments plus accessibles techniquement. Le CPU est utilisé pour mesurer l’empreinte des ressources côté terminal. En effet, nous avons réalisé des mesures sur plusieurs centaines de sites et il apparait clairement que le CPU est la métrique prépondérante si l’on veut analyser l’impact d’un logiciel. C’est pour cela que tous les modèles qui utilisent les données échangées pour calculer l’impact du terminal ne sont pas cohérents. On privilégiera des modèles basés sur le CPU comme par exemple Power API.

Il faut cependant être rigoureux dans l’analyse de cette métrique car il peut y avoir des biais d’interprétation (Nous en avons parlé dans un article précédent : critique sur le CPU). La critique doit être encore plus importante sur la façon d’obtenir cette métrique, et plus particulièrement dans le cas de modélisation du CPU. C’est le cas par exemple des méthodes de projection du CPU dans le web à partir des éléments du DOM. 

Cela part de l’hypothèse que la structure du DOM impacte la consommation des ressources sur le terminal. Plus le DOM est complexe, plus il est nécessaire de le traiter par le navigateur et plus cela utilise de ressources (CPU et RAM). En fonction de cette complexité l’impact environnemental sera plus ou moins élevé.

En supposant qu’on valide l’hypothèse de la corrélation entre complexité du DOM et impact environnemental, la métrique souvent utilisée est le nombre d’éléments. Un DOM avec beaucoup d’éléments sera peut-être complexe mais pas systématiquement. Pour prendre en compte la complexité du DOM, il faudrait prendre en compte l’architecture du DOM, en particulier la profondeur, le type de nœud (tous les nœuds n’ayant pas le même impact pour le browser…). Le choix du nombre d’éléments du DOM est donc discutable.

Mais est-ce que le choix de la complexité du DOM est une hypothèse viable ? On peut avoir plusieurs critiques sur cela. 

Le DOM est une structure brute qui n’est pas suffisante au navigateur pour afficher la page. Le style est utilisé avec le DOM pour créer le CSSOM, une complexité du style peut donc impacter grandement le CSSOM, même avec un DOM simple. Ensuite le layout tree est une structure qui va permettre de gérer l’affichage (Les typos, les tailles…), cette gestion est beaucoup plus complexe à traiter pour les navigateurs. 

Un DOM peut être modifié après sa création. On va parler de reflow et repaint. Le navigateur va recalculer le layout et différentes choses. Ceci peut arriver plusieurs fois lors du chargement et après ce dernier. La profondeur du DOM (et pas le nombre d’éléments) peut influencer la consommation de ressources mais pas uniquement; le chargement et l’exécution de code JS sont également à prendre en compte.

Indépendamment du DOM, la consommation de ressources peut être impactée par différents traitements sur le terminal. En particulier, tous les traitements JS qui vont s’exécuter au chargement de la page. Dans le web, le principal coût est actuellement sur le CPU. On peut avoir un DOM avec 100 éléments (c’est à dire peu) et une usine à gaz JS.

Les animations graphiques vont augmenter la consommation de ressources sans forcément impacter le DOM. Même si la plupart de ces traitements sont pris en charge par les GPU, l’impact sur les ressources existe et n’est pas négligeable. On peut aussi mettre dans cette catégorie le lancement de vidéos, de podcasts (et plus généralement les fichiers médias) et de publicités.

Il existe aussi bien d’autres sources de consommation de ressources : Requêtes réseau non regroupées, fuite mémoire. 

L’usage du DOM doit donc être utilisé avec beaucoup de précaution. Il est plutôt utilisable comme une métrique de qualité logicielle qui indique la “propreté du HTML”. Réduire le nombre d’éléments DOM et simplifier la structure du DOM pourra être une bonne pratique de sobriété mais pas un KPI de réduction de la sobriété ou de calcul du CO2.

Je contacte l’équipe Greenspector

Quel est l’impact environnemental du top 30 des sites web de Presse Quotidienne Française ?

Posted on by Aurélie Boulais
Reading Time: 11 minutes

– Édition 2023 –

Beaucoup de questions se posent aujourd’hui sur l’impact environnemental de la presse et des médias numériques. Au-delà des contenus, la publicité, le tracking des données s’intègrent à la fois pour satisfaire aux exigences économiques d’un modèle gratuit ou semi-gratuit et à une meilleure connaissance de l’utilisateur pour mieux le servir (centre d’intérêt). Par ailleurs, la presse et les médias utilisent souvent des contenus riches pour illustrer leurs article (vidéos, images …). Tout cela implique souvent une surconsommation des titres numériques à chaque passage d’un lecteur.  

Il y a un an, nous avons réalisé un classement de l’impact carbone du top 100 des sites web les plus visités de la presse quotidienne française sur mobile. Il a eu pour objectif de quantifier l’impact de la presse en ligne via le mobile. En effet, cet impact prend a priori de plus en plus d’ampleur chaque année. 

Pour ce nouveau classement, nous avons décidé de réduire l’étude à 30 sites et de faire évoluer notre démarche, en prenant en compte un article par site (datant du 13/04/2023) en plus de la page d’accueil. Cela est d’autant plus intéressant car les utilisateurs passent la majeure partie du temps sur les articles.  

Nous nous sommes basés sur le classement du site ACPM (réalisé en fonction des filtres de l’année dernière : Site Web Fixe Actualités / Informations Actu / Information Généraliste). Les benchmarks ont été réalisés avec un Samsung Galaxy S9 sans carte Sim et avec 3 itérations. Les mesures ont été réalisées en Mars et Avril 2023.  

Les résultats en bref

Les pages d’accueil de site web les moins impactantes :

  • Le monde
  • Actu.fr
  • Ouest-France

Les pages d’accueil de site web les plus impactantes :

  • Rfi
  • France24
  • L’Est Républicain

Les pages d’articles les moins impactantes :

  • Huffingtonpost
  • Actu.fr
  • France Info

Les pages d’articles les plus impactantes :

  • Sud Ouest
  • La nouvelle république
  • Rfi

Voici la liste des sites sur laquelle l’étude est basée : 

20 Minutes.frLa-croix.comLeprogres.fr
Actu.frLadepeche.frLetelegramme.fr
Bfmtv.comLanouvellerepublique.frLexpress.fr
Cnews.frLaprovence.comLiberation.fr
Estrepublicain.frLavoixdunord.frLindependant.fr
Fixe Rfi.frLedauphine.comL'Obs.com
France24.comLeFigaro.frMidilibre.fr
Francebleu.frLeMonde.frOuest-france.fr
Franceinfo.frLeParisien.frParisMatch.com
Huffingtonpost.frLePoint.frSudouest.fr

Découvrez la méthodologie d’analyse Greenspector.

Limites de la mesure 

Une des problématiques rencontrées concerne les modalités d’accès au contenu. En effet, certains articles sont beaucoup plus courts car leur accès complet est payant. 25 % des sites dans le classement sont concernés. Cela influe les résultats du benchmark pour ces sites web en avantageant indirectement les sites restreignant l’accès à leur contenu.  

De même, certains sites ne sont chargés que partiellement tant que l’internaute n’a pas fait son choix pour la popup de consentement relatif à la collecte des données (RGPD). Ceci n’empêche pas forcément le scroll sur la page. Plus généralement, on ne peut que regretter que de tels artifices viennent nuire à l’expérience utilisateur.  

En particulier, c’est ce que l’on constate sur le premier du classement pour les pages d’accueil (Le Monde).

Voici par exemple la RequestMap (un outil créé par Simon Hearne) pour lemonde.fr avec les requêtes vues par l’outil de mesure (Greenspector, Webpagetest ou autre) on peut apercevoir qu‘il y a peu de requêtes et services tiers au premier abord.

Voici pour comparaison la RequestMap complète pour lemonde.fr, construite à partir d’un fichier HAR obtenu via Chrome après acceptation de tous les cookies par l’internaute.  

Il apparaît donc que les données transférées et requêtes effectuées sont démultipliées après recueil du consentement de l’internaute. Ce phénomène est constaté sur un grand nombre de sites similaires. Voici quelques ressources complémentaires sur la pub en ligne, étroitement liée à la presse en ligne :  

Ce qu’il faut aujourd’hui retenir de tout cela, c’est que les résultats de mesures proposés ici (et via d’autres outils disponibles par ailleurs) offrent une vision parfois tronquée de la réalité des sites de presse en ligne. Nous avons toutefois déjà ici un bon aperçu de ce qui pourrait être amélioré sur certains de ces sites et de leurs impacts respectifs.  

Analyse des résultats au niveau global

 Pour les pages d’accueil des 30 sites mesurés, la moyenne d’impact carbone par page et par minute est de 0.44 gEqCO2. Cette moyenne s’élève à 0.42 gEqCO2 pour les articles.   

Sur l’analyse des pages d’accueil, 19 sites se positionnent en dessous de cette moyenne. Alors que sur la mesure des articles, 23 sites sont en dessous.  

Nous avons remarqué une différence de résultat entre les 7 sites proposant un accès restreint à leurs articles (parfois payant ou obligation de créer un compte pour poursuivre la lecture) et les 23 autres où les articles sont 100% accessibles.   

Les pages d’accueil qui sont en accès restreint ont en moyenne un impact de 0.42gEqCO2. Pour les sites en accès gratuit, la moyenne d’impact sur les pages d’accueil est de 0.44 gEqCO2. 

Cette différence est expliquée par l’affichage de nombreuses publicités sur certains sites aux contenus gratuits, qui alourdissent considérablement les pages.  

En raison d’un contenu plus riche, les pages d’accueil consomment en général légèrement plus que les articles (on constate une augmentation de plus 0.02 gEqCO2 en moyenne).   

Voici une synthèse des différentes métriques mesurées sur les pages d’accueil de ce classement des sites web Presse consultés sur mobile :   

Métriques  Moyenne  Minimum  Maximum  
Impact CO2 par page / min en gEqCO2  0.44 0.26  1.10  
Ecoscore Greenspector  54  31  72  
Énergie consommée en mAh  7.2  4.58  21.98  
Données échangées en Mo  2.63  0.68  7,27  
Nombre de requêtes web   76 30  169  

Si l’on compare ces résultats avec notre analyse précédente sur les pages d’accueil, nous pouvons constater une légère dégradation des résultats avec une moyenne de 53 pour l’écoscore  contre 54 aujourd’hui. En moyenne, les trois métriques d’énergie de données consommées et de nombre de requêtes ont baissés. L’énergie consommé par les pages d’accueil est passé de 4.22 mAh en moyenne contre 7.2 mAh, les données consommées sont passées de 2.31 Mo contre 3.63 Mo, et le nombre de requête de 78 à 76. 

Voici une synthèse des différentes métriques mesurées sur les pages articles de ce classement des sites web presse consultés sur mobile :  

Métriques  Moyenne  Minimum  Maximum  
Impact CO2 par page / min en gEqCO2   0.37  0.21  1.19 
Ecoscore Greenspector   58  24  75 
Énergie consommée en mAh   7.15  4.62  21,26 
Données échangées en Mo   4.52  0.58  31.42 
Nombre de requêtes web   66 26 213 

Pour l’étude, ces articles ont été comparés avec des articles venant des mêmes sites de presse et datant du 05/07/2022. Le bilan est assez négatif car nous pouvons constater en moyenne un Ecoscore plus faible sur les articles récents avec un score de 58 contrairement à 59 pour les articles du 05/07/2022. L’énergie consommée par ces pages a aussi augmenté, passant de 6.58 mAh en juillet 2022 à 7.15mAh pour les articles d’avril 2023.  De même, le volume de données échangées a augmenté, passant de 3.46 Mo en juillet 2022 à 4,52 Mo pour les articles d’avril 2023. Par contre, nous pouvons observer un plus faible impact en équivalent CO2 pour les articles d’avril 2023 avec un score de 0.37 gEqCO2 et 0.42 gEqCO2 pour les articles de juillet 2022. De même, on constate une amélioration sur le nombre de requêtes échangées passant de 68 en moyenne pour les articles de juillet 2022 à 66 pour les articles d’avril 2023. 

Les pages d’accueil

Top 3 (les pages d’accueil les moins impactantes)

Le Monde

1 er  – Le Monde 

Le Monde obtient la première place grâce à ses efforts pour réduire l’impact environnemental de son site web. On remarque une bonne application des pratiques de sobriété, notamment sur la gestion des images. De même, les données et requêtes sont optimisées grâce au chargement progressif de la page. Ainsi, le contenu n’est chargé que lorsqu’il devient visible. Ceci dit, le site peut encore être amélioré au niveau des services tiers qui ne sont pas détectés dans les mesures et qui sont pourtant très présents. En effet, la collecte des données après acceptation des cookies augmente considérablement le nombre de requêtes vers des services tiers (voir plus haut) et a pu poser précédemment des soucis de respect de la vie privée et de sécurité. 

Actu.fr

2 ème – Actu.fr 

La page web utilise le chargement progressif de la page. Cela permet de limiter le nombre de requêtes. De plus, actu.fr utilise majoritairement les bons formats pour ses images. Cependant, actu.fr est envahi de publicité. Cela réduit l’accessibilité pour les utilisateurs en plus d’augmenter considérablement le nombre de requêtes. De même que pour le premier du classement, les mesures n’ont pris en charge que ce qui se passe avant acceptation des cookies. 

Ouest France

3 ème  – Ouest-France 

Ouest- France charge progressivement sa page et utilise un très bon format d’image, comme AVIF ou Webp. Cependant, la publicité augmente le nombre de requêtes, augmentant donc l’impact environnemental du site. Les mesures se limitent ici aussi à ce qui se passe avant acceptation des cookies.

Conclusion pour le top 3 des pages d’accueil 

Nous pouvons remarquer que le top 3 utilise les bonnes pratiques de chargement progressif de la page et de formats d’image. Cependant, les mesures ont été effectuée via la page de cookies et, si l’on regarde de plus près, nous pouvons constater que ces sites utilisent beaucoup de publicités. Cela augmente considérablement le nombre de requêtes vers des sites tiers et donc l’impact environnemental. 

Flop 3 (pages d’accueil les plus impactantes) 

RFI

Rfi

Le site comporte beaucoup d’images, une par article mis en avant. Cependant, nous soulignons la bonne pratique du format des images en webp. Les polices d’écritures ne sont pas des polices standard, ce qui augmente l’impact environnemental du site. Au final, le nombre de requêtes est considérable et les erreurs affichées dans la console nombreuses.

RequestMap de la page d’accueil de rfi.fr 

France 24 

France24

La structure et les constats sont similaires pour cette page. 

Nous sommes effectivement, comme pour le site de France24 sur des sites issus de France Médias Monde donc avec une architecture et une structure similaires. 

L’Est Républicain

L’Est Républicain

Le site est long à entièrement charger car il effectue énormément de requêtes vers des sites tiers au chargement de la page. De plus, il lance des vidéos automatiquement. Le contenu de la page est très long par rapport aux autres sites, ce qui explique son classement.

Conclusion pour le flop 3 des pages d’accueil 

Le principal problème des sites dans le flop 3 est le nombre de requêtes. Notamment effectué au sein même du site et pouvant ralentir le chargement de la page. En plus de cela, nous pouvons déplorer un manque de sobriété et parfois même le lancement automatique de vidéos. 

Passons maintenant aux articles. 

Les articles 

Top 3 (articles les moins impactants) 

Huffingtonpost

1er  – Huffingtonpost 

La sobriété générale du site est un bon point qui lui vaut sa première place au classement. Le site utilise peu de contenu vidéos ou image dans ses articles et charge progressivement le contenu de sa page. Mais c’est surtout que contrairement à beaucoup de sites de presse, Huffingtonpost n’a pas de pubs sur ses articles, et cela se vérifie au niveau de ses services tiers qui sont très peu nombreux. Cela réduit fortement l’impact du site. Outre ceci, le format des polices utilisées est bien, mais le site en utilise beaucoup trop. Il génère aussi trop de fichiers au format JavaScript servant à la mise en forme du site. Enfin, l’on retrouve un point très impactant qui est de charger une vidéo et la lancer automatiquement sur une page. Ainsi, même la première place de ce classement peut encore fortement réduire son impact environnemental. 

Actu.fr

2 ème – Actu.fr

On retrouve ici les optimisations constatées sur la page d’accueil. Cependant, la page est largement occupée par de la publicité dont une vidéo qui se lance automatiquement. Ce dernier point est particulièrement problématique du point de vue des impacts environnementaux et de l’accessibilité en plus de nuire à l’expérience utilisateur. 

En-dessous de l’article, on trouve de nombreux contenus annexes, pour la plupart publicitaires. On compte alors plus de 40 vignettes menant vers des articles internes et externes. Malgré cela, les requêtes se font majoritairement en interne, ce qui réduit l’utilisation des services tiers. 

France Info

3 ème – France Info

L’article est à première vue assez sobre, mais la fin de l’article est constituée de beaucoup d’images pour les recommandations d’articles. Ce nombre d’image peut facilement est réduit mais les images ont au moins le bon point d’être au format Webp qui est parmi les formats d’images les moins impactant.  

Ce qui permet de donner cette place à cet article, c’est le nombre de requêtes. En, effet, le site a peu de requêtes avant les recommandations d’articles par rapport aux autres sites de presse et charge progressivement sa page. Au vu du nombre de requêtes, le nombre de services tiers est plutôt conséquent mais cela reste raisonnable par rapport aux autres sites de presse.  

Conclusion pour le top 3 des articles 

Les articles présents dans ce Top 3 ont pour point commun d’utilisés peu les services tiers et de charger progressivement le contenu afin de limiter le nombre de requêtes. Les articles sont plutôt sobres mais le contenu supplémentaire de recommandation alourdit ces pages d’articles.  

Flop 3 (articles les plus impactants)

Sud Ouest

Sud Ouest

Cet article est long contrairement à beaucoup d’autres articles du classement. Cependant, s’il est le plus impactant du classement, c’est qu’il utilise beaucoup d’images au format JPEG et PNG, de scripts JS et CSS pour la mise en forme, de polices, et contiens des fichiers audios, et des publicités. Le site n’est pas du tout sobre et utilise beaucoup de requêtes et de services tiers.  

La Nouvelle République

La Nouvelle République

L’article contient beaucoup d’images, de scripts et de référencements vers d’autres articles. Ces pratiques alourdissent l’impact environnemental du site. Avec ceci, le site utilise énormément de requêtes et de services tiers. Cela augmente l’impact environnemental mais réduit aussi les performances du site qui prend plus de temps à charger. Un bon point à soulever est le nombre de polices utilisés qui est au nombre de 1 et au format woff2. 

RFI

Rfi

L’article est sobre en raison de son système d’abonnement qui en dissimule une bonne partie. Il y a peu d’images mais la plupart sont au format png qui n’est pas forcément idéal du point de vue de l’efficience. Nous soulignons toutefois que l’image la plus impactante est au format Webp qui lui est l’un des meilleurs formats de compression. On retrouve ici de très nombreuses requêtes et la multiplication des services tiers. 

Conclusion pour le flop 3 des articles 

Le principal problème des sites dans le flop 3 est le nombre de requêtes, notamment vers des services tiers. On peut aussi ajouter le manque de sobriété de ces pages et se questionner sur les besoins fonctionnels. 

Conclusion 

Lorsqu’on s’intéresse aux impacts environnementaux des sites de presse en ligne, on constate que des bonnes pratiques d’efficience sont déjà largement adoptées, notamment pour ce qui est de la gestion des images (qui restent un vecteur essentiel pour attirer l’internaute et appuyer le propos).  

Toutefois, des efforts de sobriété restent à fournir, en particulier en ce qui concerne le recours aux services tiers mais aussi l’usage de la vidéo (et dans une moindre mesure des polices de caractères). Comme vu plus haut, ceci est étroitement lié au modèle économique qu’on peut trouver derrière ces journaux. Le modèle en question, au-delà de son impact environnemental considérable, démontre une fois de plus ses effets négatifs sur l’expérience utilisateur, notamment via la collecte de données personnelles et les risques de sécurité que ceci peut entraîner.  

A noter également que les améliorations visant à réduire les impacts environnementaux de ces sites auraient d’autant plus d’effet qu’ils sont lus pour certains plusieurs centaines de milliers de fois chaque jour.  

Il serait par ailleurs intéressant de regarder de plus près l’accessibilité des sites en question (si cela n’a pas déjà été fait), celle-ci étant fondamentale pour que chacun puisse avoir accès aux informations liées à l’actualité (ce qui constitue une part essentielle de la vie de citoyen). 

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Tableaux des résultats

Classement du top 30 des sites de presse selectionnés – Page d’accueil

URLEcoscoreRequestsData (Mo)Énergie (mAh)Carbon impact (gEqCO2)Water impact (Litre)Surface impact (m2)
https://www.francetvinfo.fr/72610,684,580,270,050,59
https://www.ouest-france.fr/72501,024,750,360,060,65
https://www.lemonde.fr/72341,274,720,490,070,63
https://www.huffingtonpost.fr/65681,204,980,440,081,02
https://actu.fr/64300,945,270,600,111,28
https://www.nouvelobs.com64570,865,421,000,182,23
https://www.parismatch.com/58781,755,040,450,070,73
https://www.lepoint.fr/63552,054,890,280,050,53
https://www.20minutes.fr/59791,915,530,310,050,58
https://www.letelegramme.fr/60702,515,150,470,081,01
https://www.lindependant.fr/68672,445,250,360,060,63
https://www.lexpress.fr/551012,385,360,530,080,76
https://www.lavoixdunord.fr/63552,834,950,510,080,72
https://www.midilibre.fr/63652,895,330,320,050,57
https://www.ladepeche.fr/51702,905,360,580,101,22
https://www.bfmtv.com/551693,984,910,560,090,99
https://www.liberation.fr/57523,025,790,260,050,54
https://www.leprogres.fr/49682,496,360,430,070,77
https://www.francebleu.fr/571143,216,070,310,050,57
https://www.leparisien.fr/41832,846,590,390,070,73
https://www.laprovence.com/401614,175,710,350,060,60
https://www.sudouest.fr/47842,727,190,390,060,64
https://www.cnews.fr/51310,819,230,360,060,66
https://www.la-croix.com/41571,758,960,340,060,61
https://www.lefigaro.fr/311422,348,330,350,060,62
https://www.lanouvellerepublique.fr/indre471524,826,170,310,050,62
https://www.ledauphine.com/40732,5410,740,280,050,55
https://www.estrepublicain.fr/39702,6211,330,340,060,60
https://www.france24.com/fr/34386,5620,141,100,202,43
https://www.rfi.fr/fr/35447,2721,980,450,080,83

Classement du top 30 des sites de presse selectionnés – Page article

Site de presseEcoscoreRequestsEnergy (mAh)Data (Mo)Carbon impact (gEqCO2)Water impact (Litre)Surface impact (m2)
laVoixDuNord75515,142,100,310,050,59
ouestFrance74495,000,870,280,050,57
franceInfo72444,850,580,270,050,55
HuffingtonPost71424,620,760,260,050,53
leMonde71335,111,840,290,050,58
actu69275,120,920,260,050,57
bfmtv69554,740,880,280,050,55
liberation68355,371,960,300,050,61
lePoint68585,302,120,330,050,61
obs66575,290,780,300,050,61
leParisien61395,282,170,310,050,60
leTelegramme61585,984,670,400,060,69
parisMatch60815,262,200,360,060,62
lesxpress60945,162,560,380,060,62
laDepeche60526,084,540,400,060,70
leDauphine58496,282,280,360,060,72
independant58475,584,220,370,060,64
leProgres58506,402,440,370,060,73
estRepublicain56616,453,500,410,070,74
franceBleu55785,752,800,390,060,67
cnews53268,340,660,390,070,92
laCroix52745,892,280,380,060,69
midiLibre52486,004,970,400,060,69
leFigaro521455,732,490,460,070,71
20minutes481075,853,000,430,070,70
rfi442821,266,911,040,192,34
laProvence431646,935,060,580,090,85
france24423619,796,190,980,182,19
laNouvelleRepublique329011,2931,421,140,151,32
sudOuest2421314,6428,531,380,191,75