Tour d’horizon des outils GreenIT

Lors de mes recherches pour la mise à jour du livre « Green IT – Les clés pour des projets informatiques plus responsables » qui sortit en septembre, j’ai fait une étude sur les outils existants autour des impacts environnementaux des services numériques. Cette étude n’a pas été reprise en intégralité dans le livre. Le présent article a pour but de partager ces informations.

Ce travail a concordé avec un effort similaire de Boavizta, auquel j’ai participé, mais qui a aussi servi de base à mon inventaire. Je tiens donc  à remercier ce collectif et en particulier Benoît Petit, Youen Chene et Gaël Duez.

Étant donné le grand nombre d’outils présentés ici, il est évident que je n’ai pas testé chacun d’entre eux et que je ne peux pas avoir une compréhension fine de leur histoire et de leurs  fonctionnalités présentes et futures. Mes descriptions sont imprécises et incomplètes.

De même, malgré la volonté d’exhaustivité de ce travail, il est également certain que des outils, potentiellement intéressants, ne sont pas présents dans cette liste. N’hésitez pas à me transmettre tout lien de ce type qui vous paraîtrait intéressant !

L’état du marché

Un marché encombré

Aujourd’hui, pas moins de 70 (soixante dix !) outils promettent une évaluation de l’impact environnemental du numérique. Et cette liste n’est probablement pas exhaustive ! Le marché est donc très encombré et il est d’autant plus difficile de faire un choix un choix éclairé.

Avoir une estimation d’impact environnemental devient donc une commodité. Il est de plus en plus courant d’avoir un chiffre associés à l’usage d’un service ou au monitoring d’un déploiement. D’ailleurs, pour une partie, les outils listés ici sont en fait de nouvelles fonctionnalités ou des extensions d’outils existants, comme Dynatrace, Sentry, ServiceNow, Microsoft Teams ou encore les consoles des fournisseurs de cloud.

Une autre réflexion qui vient face à un tel nombre est qu’il est dommage que ces efforts et ces moyens n’aient pas été plus mutualisés. Surtout que des outils comme EcoIndex ou GreenIT analysis (présentés plus loin), open source et déjà bien installés il y a quelques années, restent parmi les plus intéressants à utiliser. Beaucoup de produits apparus plus récemment utilisent en fait ces outils comme base, sans forcément l’expliciter, voire en copient l’interface, avec les mêmes boutons aux mêmes endroits.

De fait, un certain nombre d’outils ont clairement été créés avec une ambition commerciale, en exploitant les ressources existantes. Ils ont des sites vitrines graphiquement élégants mais peu clairs sur le mode de calcul et les dépendances. Leur utilisation peut-être limitée, ou bien l’outil peut-être un produit d’appel pour vendre du service.

Les limites de ces outils

Les outils présentés dans cet article ont des limites, qui sont largement inévitables et propres à l’exercice.

D’abord, aucun d’entre eux ne peut vraiment mesurer des impacts environnementaux. En effet, cela impliquerait d’avoir un compteur au niveau de l’arrivée d’eau dans les data centers, des voltmètres sur tous les appareils impliqués, ou encore de peser les métaux utilisés pour fabriquer les composants électroniques. Ce n’est pas réaliste. Les chiffres fournis sont toujours évalués sur la base d’une modélisation à partir de paramètres techniques.

Ensuite, beaucoup d’implémentations se limitent à une seule étape du cycle de vie des appareils (l’utilisation) et/ou à un seul facteur d’impacts environnementaux, les émissions de gaz à effet de serre. Or, une évaluation correcte des impacts environnementaux d’un service numérique doit inclure un maximum de facteurs d’impacts et toutes les phases du cycle de vie des appareils impliqués dans l’infrastructure, suivant la méthode normalisée de l’analyse du cycle de vie (ACV). S’il est compréhensible que les créateurs de ces outils aient été limités par la disponibilité des données et des modèles et la complexité inhérente au numérique, il faut bien avoir en tête cette limite et privilégier l’exhaustivité de l’analyse.

Face à ces constats, certains pourraient être tentés d’attendre d’avoir de meilleures mesures pour lancer des actions de réduction de l’impact de leurs services. Après tout, il faut mesurer pour s’améliorer efficacement. En fait, cette attitude n’est pas productive : les actions permettant de réduire l’impact du numérique sont connues et largement documentées, y compris dans des référentiels détaillés. On sait qu’on va dans le bon sens en les appliquant. Ne pas le faire serait comme refuser de faire du sport tant qu’on ne peut pas mesurer précisément son rythme cardiaque.

En fait, il est tout à fait possible de mettre en place une démarche d’écoconception de services numériques à partir d’indicateurs dits « proxy » : 

• les indicateurs techniques comme la bande passante, la quantité de mémoire utilisée, de cpu, etc.
• le nombre et la nature des composants déployés (VM, conteneurs, …)
• le périmètre de compatibilité, la durée de vie des appareils utilisés
• la facture de l’hébergeur
• …

Ces indicateurs sont en général déjà accessibles à l’équipe, et les optimiser va dans le sens d’un moindre impact environnemental. Il est possible d’avancer sans avoir des chiffres précis en terme de kg équivalent antimoine ou de litres d’eau.

De plus, comme dit précédemment, les chiffres d’impacts environnementaux fournis par les outils sont de toute façon estimés avec une modélisation en s’appuyant sur ces indicateurs techniques.

Des outils pour tous les besoins

Pour rendre ce tour d’horizon plus digeste et utilisable, les dizaines d’outils listés sont classés en différentes catégories, selon le besoin auquel ils répondent. Ces catégories sont connectées et un même programme sera pertinent dans plus d’une section.

Sensibiliser à l’impact du numérique

Sensibiliser à l’impact du numérique, en montrant un ou des chiffres associés à des usages, est un premier cas d’utilisation. Pour répondre à ce besoin, il faut des outils qui permettent d’obtenir rapidement un résultat, ou qui sont déjà intégrés ou facilement intégrables dans les logiciels utilisés.

Au niveau « vie de bureau », il est possible d’ajouter des extensions à des logiciels comme Teams, Outlook ou ServiceNow. De même, des outils de monitoring, comme Sentry ou Dynatrace, permettent d’avoir une estimation de l’impact des services déployés. Dans le même ordre d’idée, les grands opérateurs de cloud public, Google, Amazon et Microsoft fournissent des calculatrice d’impacts à partir de l’usage.

Les nombreux outils d’évaluation de l’impact d’une page web (à laquelle toute une section est dédiée plus loin), au premier rang desquelles EcoIndex, permettent également d’avoir rapidement un chiffre et un positionnement.

Carbonalizer et WeDeex sont des extensions de navigateur estimant l’impact de la navigation de leurs utilisateurs à partir de la bande passante utilisée.

Réaliser un bilan de son système / de son parc

Des acteurs comme Boavizta, ou Resilio (entreprise Suisse spécialisée dans l’évaluation des impacts environnementaux du numérique), fournissent des bases de données outillées, permettant de réaliser un bilan environnemental de son système d’information. 

Ainsi Boavizta fournit une API permettant de récupérer programmatiquement les informations qu’ils ont collecté comme les impacts d’un serveur ou d’une instance cloud et Resilio fournit une interface web permettant d’avoir des informations sur du matériel numérique (serveur, cpu, laptop, …).

Il existe aussi des outils permettant d’estimer l’impact d’un parc de machine à partir de la liste des équipements, avec optionnellement le temps d’utilisation pour prendre en compte la phase d’usage.

Les outils d’analyse de pages web

Il est assez attendu qu’il existe beaucoup d’outils centrés sur le web, celui-ci étant très présent dans nos usages numériques et dans les services que nous réalisons.

Deux outils sont centraux dans l’univers de l’analyse de l’impact des pages web : Ecoindex et CO2.js. Ils servent de base et/ou de source d’inspiration pour les autres.

EcoIndex et Green IT analysis

EcoIndex permet d’analyser une URL en la collant dans un champ texte. La page est analysée, et trois indicateurs techniques (le nombre de requêtes, la taille de la page et le nombre d’éléments du DOM) sont utilisés pour calculer une note sur 100, également déclinée en note entre A et G. A partir de cette note, une estimation de l’empreinte en émission de gaz à effets de serre et en eau de la page est également fournie. Le site permet également de situer la page analysée relativement aux autres selon les trois critères de base. De nombreuses versions d’EcoIndex sont disponibles : en ligne de commande, en API, dans différents langages et outils. Pour plus de détails n’hésitez pas à lire cet article qui analyse en profondeur l’outil et ses résultats.

Les estimations d’impact fournies par Ecoindex sont basées sur une vraie ACV, réalisée sur une application web, malheureusement non publique. En comparant ces résultats avec ceux données par des ACV simples, comme nous l’avons présenté avec Nicolas Bordier d’Octo au DevFest Lille, on constate qu’ils ne sont pas si éloignés en général (pas plus qu’un facteur 2).

L’utilisation du site EcoIndex impose que la page à analyser soit disponible publiquement et limite l’analyse à une seule page à la fois. Cela rend impossible l’analyse d’un parcours client, surtout sur un environnement de développement ou de test. De plus, l’analyse est longue et plante parfois. Il existe une extension de navigateur, appelée GreenIT analysis, qui permet d’obtenir l’EcoIndex sur une page affichée sans interagir avec un serveur d’analyse. Cette extension gère également un historique, ce qui permet d’analyser un parcours d’entier. De plus, elle propose une analyse automatique de bonnes pratiques techniques. GreenIT analysis est donc un outil classique et très utilisé pour l’analyse de parcours clients sur le web. 

CO2.js

CO2.js est un autre outil central pour l’analyse de pages web. Il s’agit d’une librairie javascript open source permettant d’évaluer l’empreinte carbone à partir de la bande passante utilisée. Deux modèles sont disponibles : le 1byte model du Shift Project (considéré, y compris par ses créateurs, comme dépassé), et le Sustainable Web Design model, qui est l’option par défaut. Le calcul est simple : la bande passante est multipliée par deux paramètres, modifiables, l’énergie nécessaire en kWh par Go et la quantité de gaz à effet serre en kg eq. CO2 par kWh

On peut donc noter que CO2.js se limite à un seul critère d’impact environnemental et n’utilise qu’un seul indicateur technique, ce qui biaise l’estimation.

Cette librairie est cependant pratique et facile à utiliser et sert de base à beaucoup d’outils.

Les agrégateurs

L’ergonomie simple d’EcoIndex est utilisée par un certain nombre de produits qui reprennent le même principe. La plupart ajoutent à l’estimation d’impact environnemental d’autres informations de qualité web comme les web vitals, ou des analyses de bonnes pratiques en termes de performance, d’accessibilité ou de référencement. 

Certains y ajoutent une information indiquant si l’hébergeur est « vert », c’est à dire utilise de l’électricité issue de sources renouvelables. Rappelons donc que, même s’il est intéressant de remplacer du fossile par du renouvelable, aucune source d’énergie n’a aucun impact et que c’est la localisation de l’hébergement qui permet d’avoir la meilleure idée de l’impact de l’énergie utilisée.

Ces agrégateurs sont souvent basés sur CO2.js ou EcoIndex, sans forcément que cela soit explicite. Beaucoup de ces produits sont vendus par les entreprises qui les créent ou servent de produits d’appels pour les services de celles-ci.

Les outils d’analyse et de développement (hors web)

L’usine logicielle 

Les développeurs sont les mieux placés pour créer des outils à destination des développeurs.

En particulier, il est logique qu’ils aient eu envie d’intégrer différentes formes d’analyses au sein des chaînes de CI/CD, celles-ci étant aujourd’hui quasi systématiquement utilisées dans le développement de logiciels.

Des programmes se basant sur de l’analyse statique ont été développés dans le but d’appliquer des règles d’écoconception de façon plus générale. Cependant, l’écoconception étant d’abord une question, comme son nom l’indique, de conception, les gains les plus impressionnants de sont pas à attendre au niveau du code source dans le cas général. Il est toutefois possible de repérer des problèmes potentiels d’efficience. 

EcoCode, un plugin pour SonarQube possède des plugins pour Java, PHP Python, C#, et Javascript ainsi que pour les applications mobiles Android et iOS. Certaines règles ne peuvent pas permettre que des gains significatifs et risquent d’agacer les développeurs, mais d’autres pourraient potentiellement faire une différence. Les règles pour les applications mobiles sont clairement les plus utiles : elles permettent d’économiser de la batterie en évitant de dépenser inutilement de l’énergie lors de l’utilisation des ressources matérielles (écran, réseau, accéléromètre, …). Les règles d’EcoCode sont d’ailleurs la base du référentiel RMOB de bonnes pratiques pour le développement mobile.

L’usine logicielle ne se limite pas à l’analyse statique. Des outils comme PAGIEL et EcoSonar permettent d’évaluer des pages web à chaque build en gardant un historique. EcoSonar inclut les résultats d’EcoCode, d’EcoIndex et de Google Lighthouse dans son analyse.

Les inclassables

NumEcoDiag est une extension de navigateur permettant de s’auto évaluer sur les critères du RGESN, sur la base d’une succession d’écrans avec des questions. Au moment où j’écris ces lignes, il n’a pas encore été mis à jour avec le RGESN de l’ARCEP, sorti le 17 mai 2014, et utilise toujours les critères du RGESN de la MiNumEco de 2022. Le choix d’une extension de navigateur pour cet usage est étrange et peu pratique.

Carbon Aware SDK est un ensemble d’outils permettant de déplacer la charge applicative pour faire en sorte que les calculs se fassent au moment où l’électricité est issue de sources renouvelables. Cette approche est intéressante mais a ses limites : aucune source d’énergie n’a aucun impact, la différence peut être inexistante si le mix électrique est déjà peu impactant (comme c’est le cas en France) et, si elle est appliquée à grande échelle, elle peut représenter une menace pour l’équilibre de la grille électrique et /ou déclencher la mise en service de centrale thermiques. En effet, par exemple, d’ici peu, un tiers de l’électricité en Irlande sera consommée par des data centers.

eFootprint propose une approche différente et très intéressante. Ici la proposition n’est pas d’estimer l’impact d’un service numérique déjà construit mais de modéliser celui-ci en amont (nombre de serveurs, audience, forme des parcours clients, …) afin d’estimer son impact.

Les outils d’observabilité 

Estimations de l’énergie consommée

Quelques outils permettent d’estimer l’énergie consommée par des processus sur des machines physiques et sont reconnus comme des classiques dans les communautés autour de l’écoconception de services numériques, en particulier PowerAPI et Scaphandre.

Sur le cloud

Sur le cloud, l’évidence est bien sûr d’utiliser les calculatrices d’impacts fournies par les principaux fournisseurs (Google, Amazon et Microsoft). Celles-ci ont leurs limites en termes de transparence et de périmètre, que Boavizta a étudiées et résumées dans cet article.

Cloud Carbon Footprint, créé par la célèbre entreprise Thoughworks fournit le même service, comme d’autres, listés dans le tableau. 

Kepler permet d’estimer l’énergie utilisée par les composants d’un cluster Kubernetes.

CloudAssess, de Resilio et Kleis technology se distinguent en étant destinés aux fournisseurs de cloud et non à ses utilisateurs.

Univers Python, ML et IA

Les auteurs de modèles d’IA (intelligence artificielle) ou plus globalement de Machine Learning (ML) sont très conscients de l’importante consommation de leurs algorithmes et ont créé un grand nombre de paquetages ou d’applications permettant d’évaluer les impacts de ceux-ci.

Conclusion

J’espère que ce tour d’horizon vous a été utile et vous a permis d’y voir plus clair.

Encore une fois, l’objectif n’est pas de présenter en détail chacun de ces outils mais de les lister et classer en fonction des besoins auxquels ils répondent.

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