[Bilan Carbone] OCTO a construit sa calculette pour estimer les émissions CO2e de l’usage du numérique, mais ça ne fait pas tout !

Cet article a pour but d’accélérer l’apprentissage collectif pour estimer les émissions de GES (Gaz à Effet de Serre) liées à l’usage des services numériques. Nous partageons l’outil que nous avons développé à OCTO et aussi ses limites, comment nous nous en sommes servis, notre envie de le mettre en open source puis nos hésitations, et le maximum de sous-titres qui vont avec.

Vous le lirez ci-après, ce n’est pas un appel à contributions pour améliorer une énième calculette magique, ni une invitation à l’utiliser dans n’importe quel contexte. Notre souhait est avant tout de partager nos apprentissages, nos naïvetés, les limites des outils. C’est aussi une invitation à vous former et à partager vos découvertes, vos questionnements, car le sujet est vaste et complexe, et il est préférable de développer de la connaissance plus que des outils !

L’outil

C’est un simple fichier Excel, téléchargeable ici, sous licence CC BY SA 4.0. Vous pouvez le télécharger, l’améliorer, l’utiliser, à condition de le partager en utilisant la même licence et en attribuant sa création à OCTO Technology et à François Laugier.

Description de l’outil : genèse, limites et usage

Courant 2020, sur le périmètre le plus ambitieux possible et les données de l’année civile 2019, nous avons réalisé le bilan carbone d’OCTO. Nous avons partagé l’aventure et les apprentissages dans ces articles :

Pour ce faire, nous nous sommes attelés au poste “18 Utilisation des produits vendus” du scope 3 du bilan carbone, qui représente 47% des émissions de CO2e d’OCTO (CO2e est l’abréviation de CO2 équivalent, c’est à dire l’ensemble des émissions de GES).

Capture d’écran du bilan carbone d'OCTO publié sur le site de l’ADEMECapture d’écran du bilan carbone publié sur le site de l’ADEME

De plus, nous voulions intégrer dans cette estimation la quote part des émissions liées à la fabrication des terminaux utilisés pour bénéficier du service numérique : autrement dit, nous voulions estimer les émissions liées à l’usage des services vendus par OCTO (majoritairement des services numériques sur-mesures) en incluant une quote part des émissions liées à la fabrication des terminaux, réseaux et serveurs qui permettent de bénéficier de ces services numériques.

C’est l’origine de cette calculette que nous avons construite, car nous n’avions pas trouvé d’outil existant pour réaliser l’exercice. Nous nous sommes inspirés du 1ByteModel du Shift Project. Finalement, voici une représentation du modèle que nous avons utilisé pour cette calculette :

Représentation du modèle utilisé pour calculer les émissions liées à l’usage des services numériques vendus en 2019 par OCTO

Représentation du modèle utilisé pour calculer les émissions liées à l’usage des services numériques vendus en 2019 par OCTO

Nous pensions initialement encore améliorer cette calculette pour pouvoir l’utiliser sur un seul service numérique (site web, app mobile, logiciel, etc…), mais nous avons arrêté son développement à cette V2 qui ne permet que d’estimer les émissions liées à l’usage d’un ensemble de services numériques. En effet, les données d’entrée sont toutes des moyennes de moyennes, et ne permettent pas statistiquement de donner un résultat valable sur un unique service numérique. 

Pour l’exercice que nous voulions faire à OCTO, à savoir estimer les émissions liées à l’usage de l’ensemble des services numériques vendus par OCTO en 2019, cette calculette pouvait commencer à donner des résultats pertinents, tout au moins en ordre de grandeur moyen, et probablement en sous-estimant. “Moyen” car les différents facteurs d’émissions utilisés sont tous issus de moyennes mondiales, c’est pourquoi cette calculette ne peut pas donner une estimation valable pour un trop petit nombre de services numériques. “Probablement en sous-estimant” car le modèle de service numérique que nous avons utilisé est très simpliste et réducteur, c’est une simple architecture 3 tiers : terminal utilisateur – réseau – serveur. Les architectures distribuées, l’usage d’API, la redondance des serveurs, les mutualisations en cloud, et d’autres spécificités sont toutes ignorées.

Pour l’utiliser, il suffit de renseigner les données de l’onglet V2Users :

capture d'écran des données à remplir dans la calculette

En l’occurrence :

  • le nombre d’utilisateurs par an
  • la fréquence de connexion par an
  • le temps de connexion moyen
  • le % d’utilisation du terminal sur une connexion (50 % si en moyenne l’utilisateur ouvre ce service numérique avec un autre en parallèle)
  • le débit de données moyen en Mo/min
  • le nombre de mise à jour par an
  • la taille d’une mise à jour moyenne en Mo
  • le pays d’usage
  • le pays des serveurs et data centers

Chacune de ces données est à remplir pour les 4 types de terminaux : desktop, laptop, tablette et smartphone.

Enfin, il faut renseigner le nombre d’applications de ce type réalisées par an dans la section “Extrapolation” à droite, pour obtenir le résultat en tCO2e / an. C’est-à-dire les émissions en tCO2e par année d’utilisation.

Si vous ouvrez le fichier Excel mis à disposition, l’onglet V2Users a été renseigné pour ce parc applicatif qui peut vous servir d’exemple pour commencer à l’utiliser : 

  • 100 sites web de 100 000 utilisateurs en France => 2058,02 tCO2e
  • 0 site web de 100 000 utilisateurs aux US => 0 tCO2e
  • 0 application mobile de 100 000 utilisateurs en France => 0 tCO2e
  • 10 intranets d’entreprise avec 100 000 employés en France => 1700,97 tCO2e
  • 10 intranets d’entreprise avec 10 000 employés en France => 333,47 tCO2e
  • 10h de vidéos par semaine pour 1 personne en France => 0,73 tCO2e

Soit un total de 4093 tCO2e émis par l’usage de ce parc d’applications sur une année.

Comment l’avons-nous appliquée au cas d’OCTO ?

Nous nous sommes servis de cette calculette pour estimer les émissions liées à l’usage des produits vendus par OCTO. C’est la partie droite de cette image, les 1113 tCO2e :

Capture d’écran du support de présentation de la conférence REX d’un bilan carbone d’une ESN à La Duck Conf 2021

Capture d’écran du support de présentation de la conférence REX d’un bilan carbone d’une ESN à La Duck Conf 2021

C’est sur le parc applicatif de l’ensemble des produits vendus par OCTO en 2019 que nous avons utilisé cette calculette. En première approximation, la composition de ce parc est :

  • 1 app Mobile de 10 000 utilisateurs en France
  • 63 sites web de 10 000 utilisateurs en France (typiquement des intranet ou applications internes aux entreprises, ou à destination de ces clients / abonnés)
  • 7 sites web de 200 000 utilisateurs en France (typiquement des sites web à destination des citoyens)

Ce résultat, 1113 tCO2e, est une estimation de la fourchette basse des émissions liées à l’usage des produits vendus par OCTO sur une année. Il est très probable que les émissions réelles annuelles sont supérieures à cette estimation, d’un facteur 2, 10 ou plus, en particulier à cause de ce que nous avons ignoré dans le modèle (cf partie droite de la représentation du modèle de cette calculette). Autrement dit, il ne faut pas prendre ce nombre pour ce qu’il n’est pas, il n’est ni précis, ni exhaustif. Il a simplement le mérite de nous mettre en évidence par son ordre de grandeur que le principal levier d’action pour OCTO pour réduire ses émissions de GES est de revoir entièrement la façon dont nous concevons et développons des applications pour nos clients : passer d’ici 2030 à 100% de services numériques écoconçus.

De plus, nous n’avons pas considéré l’usage sur plusieurs années, alors que nous aurions dû, à minima, considérer les durées d’usage en amortissement comptable (classiquement 5 ans pour un actif numérique). Une estimation plus correcte des émissions liées à l’usage des services numériques vendus par OCTO en 2019 serait de 5565 tCO2e, soit 5 fois plus, en négligeant la dimension “fin de vie” des services numériques. C’est une erreur de notre part, et non pas une intention explicite, dont nous nous sommes rendus compte à l’écriture de cet article. Même si cela n’aurait pas changé les conclusions, les enseignements et les actions que nous avons prises suite à ce premier bilan carbone, nous serons vigilants pour les prochaines itérations !

Pourquoi avons-nous hésité à le mettre en open source ?

Vous l’avez compris, cette calculette a pas mal de limitations. En 2020, quand nous l’avons développée, il existait peu d’outils matures. Malgré ses limitations, nous avions, dès lors, envie de la mettre à disposition, avec l’intention de contribuer à accélérer l’apprentissage collectif. En parallèle, nous nous sommes rapprochés de NegaOctet pour contribuer, ainsi que de Boavizta et WeNR, nous avons alors décidé de ne pas développer une V3 de cette calculette, en préférant investir notre temps sur ces autres travaux. En cohérence avec cette décision, nous avions décidé de ne pas la partager, car nous commencions à comprendre que sur ce sujet, il est préférable de développer de la connaissance plus que des outils. Et c’est tout l’intérêt de NegaOctet et de Boavizta par exemple : développer de la recherche (NegaOctet) et de la connaissance par la mise en open-source (Boavizta). C’est aussi ce qui nous a motivé en interne à financer une thèse CIFRE en partenariat avec l’INRIA pour trouver de meilleures heuristiques de calcul.

Puis nous avons partagé notre REX de bilan carbone @ OCTO, nos résultats, apprentissages et actions, et cette calculette a suscité des questions, de l’intérêt, elle a même aidé certains à progresser sur le bilan carbone de leur ESN, tout en ayant conscience de ses limites et approximations. À force de voir les sollicitations se répéter, nous avons finalement décidé de la mettre en partage, sans appel spécifique à contribution (et si jamais vous l’utilisez et l’améliorez, partagez vos améliorations !), mais davantage dans une volonté de transparence et de partage, pour aider ceux qui seraient en chemin et surtout pour développer de la connaissance.

Conseils pour un usage correct de cet outil

Pour tout outil, calculette, algorithme, nous rappelons que la qualité du résultat dépend de la qualité des données en entrée, autrement dit : “shit in => shit out”.

Il est également important de comprendre les limites du modèle et du calcul pour savoir l’utiliser correctement et ne pas en tirer des conclusions erronées.

Dans le cas de cette calculette, nous recommandons de l’utiliser pour avoir une idée d’un ordre de grandeur des émissions liées à l’usage d’un ensemble de services numériques (typiquement un regroupement d’au moins 50 à 100 applications pour compenser les effets de moyenne explicités ci-dessus). De plus, ne considérez pas le résultat comme étant précis et exhaustif, mais plutôt comme un ordre de grandeur plausible, avec probabilité de sous-estimation des émissions.

Les calculettes c’est bien, l’action c’est mieux

Une autre réflexion a freiné ce partage en Creative Commons : la crainte de contribuer au déferlement d’une vague de modèles, d’outils et de calculettes qui ne ferait que retarder le passage à l’action. Le risque serait de focaliser nos efforts sur la construction de thermomètres de plus en plus sophistiqués au lieu d’agir sur les causes de l’élévation de la température. Pour aller dans le sens d’une sobriété numérique désormais essentielle, nous n’avons nul besoin de réaliser des estimations très précises ; nous connaissons déjà les principaux leviers d’action à activer :

  • augmenter la durée d’utilisation des terminaux, 
  • augmenter la rétro-compatibilité des services numériques sur les anciens terminaux et OS, 
  • optimiser le fonctionnement des services numériques en terme de taille, temps de chargement et débit sur le réseau, 
  • réduire au strict minimum les pisteurs (en particulier les trackers publicitaires), les polices, les packages utilisés, les médias et leur poids,
  • se demander si c’est vraiment nécessaire de développer telle ou telle fonctionnalité, tel ou tel objet connecté, et c’est une vaste question, nécessaire à quoi, à qui ? Cela revient à anticiper et à évaluer plus précisément les impacts environnementaux et sociaux au-delà de l’intérêt économique (nous avons lancé en interne des travaux de R&D sur la mesure de l’impact social et environnemental d’un service numérique, restez à l’écoute !)
  • commencer à se demander, à contre-sens de la vague de numérisation actuelle, si c’est vraiment nécessaire de numériser tel ou tel service, 
  • et carrément dé-numériser, quand ça fait du sens, pour les plus avant-gardistes ! 

Il serait triste que la vague du Green IT et de l’écoconception de services numériques, qui est en train de gagner de plus en plus d’acteurs et d’entreprises, devienne une nième mode plus empreinte de com et de greenwashing, que d’effets et d’impacts. 

La situation actuelle nous oblige à passer à l’action avec sérieux, le dernier rapport du GIEC (AR6 WG1 résumé aux décideurs) est là pour le rappeler.

Aller plus loin avec OCTO

Avant de se mettre en quête d’une estimation précise et exhaustive (si tant est que ce soit possible) des émissions du numérique, ou de se lancer dans l’écoconception tous azimuts, nous pensons important de bien comprendre les enjeux globaux, pour savoir transformer le métier d’artisan logiciel de l’intérieur vers un numérique plus responsable.

Pour faciliter ce passage à l’action, nous avons développé chez OCTO plusieurs formations sur le numérique responsable dont une formation généraliste aux enjeux climat et énergie articulant une fresque du climat, un travail pour muscler les connaissances et les discours, et une mise en pratique avec l’Atelier 2tonnes : inscrivez-vous :o)

Lectures pour prolonger la réflexion

Voici une liste d’articles que je vous recommande :

 

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