● Silicon.fr Télécom 📅 13/04/2026 à 09:00

Énergie & Environnement 👤 Les Benchmarks de l'IT

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Deux forces réglementaires majeures accélèrent la transformation. La CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive), en application depuis 2025 pour les grandes entreprises françaises, impose de mesurer et de reporter les émissions de scope 3, dans lesquelles le système d’information contribue significativement (serveurs, terminaux, réseau, logiciels). La loi REEN (Réduire l’Empreinte Environnementale du Numérique) en France, adoptée en 2021 et dont les décrets d’application se précisent, impose des obligations de mesure et de réduction de l’empreinte environnementale numérique aux collectivités et grandes entreprises. En parallèle, la multiplication des datacenters liés à l’IA générative – dont la consommation énergétique par requête est 10 à 100 fois supérieure à une recherche web classique – crée une urgence spécifique pour les DSI. Le marché mondial des logiciels de gestion de la durabilité (sustainability management software) est estimé à 5,4 milliards de dollars en 2025 avec une croissance de 22 % par an (Verdantix, 2025). Ce benchmark analyse les principales solutions disponibles sur le marché français : plateformes de bilan carbone et reporting CSRD, outils spécifiques de mesure de l’empreinte du système d’information, solutions de green cloud et référentiels d’éco-conception. Qu’est-ce que le numérique responsable et le Green IT ? Le numérique responsable est une démarche qui vise à réduire l’empreinte environnementale du système d’information d’une organisation tout au long du cycle de vie des équipements et des usages numériques : fabrication et renouvellement des terminaux, consommation énergétique des datacenters, infrastructure réseau, applications et services cloud. Le Green IT désigne plus spécifiquement les pratiques qui visent à rendre l’IT lui-même plus écologique – par opposition au « IT for Green », qui désigne l’usage du numérique pour réduire l’empreinte d’autres secteurs (mobilité durable, smart grid, agriculture de précision). L’empreinte environnementale du système d’information d’une organisation se répartie sur trois niveaux correspondant aux scopes GHG Protocol. Le scope 1 couvre les émissions directes liées à l’IT : groupes électrogènes des datacenters, fluides frigorigènes des systèmes de refroidissement. Le scope 2 couvre les émissions indirectes liées à la consommation électrique de l’IT : serveurs on-premise, postes de travail, équipements réseaux – c’est le poste le plus facilement mesurable et maîtrisable. Le scope 3 couvre les émissions indirectes de la chaîne de valeur numérique : fabrication des terminaux (la plus grande source d’impact carbone du numérique, représentant souvent 70 à 80 % de l’empreinte totale selon l’ADEME), usage des services cloud, émissions des fournisseurs logiciels, transports liés au SI. Lire aussi : [Les Benchmarks de l’IT 2026] Les solutions de modernisation applicative & de réduction de la dette technique Le marché des solutions de numérique responsable se structure en France autour de cinq grandes catégories complémentaires : Plateformes de bilan carbone et de reporting CSRD : calcul des émissions GHG scopes 1, 2 et 3 incluant le SI, reporting CSRD/ESRS, pilotage des plans de réduction – Greenly, Sweep, Salesforce Net Zero Cloud, Workiva Outils de mesure de l’empreinte numérique spécifique IT : mesure précise de la consommation énergétique des serveurs, du cloud, des terminaux et des applications – Boavizta, EcoIndex, Datavizta, PowerAPI Green cloud et hébergement bas carbone : choix des fournisseurs cloud et hébergeurs avec les plus faibles empreintes carbone – Scaleway, OVHcloud Green, AWS Carbon Footprint Tool, Azure Carbon Dashboard Eco-conception logicielle : pratiques et outils visant à réduire la consommation de ressources des applications (code efficient, optimisation des requêtes, réduction des transferts réseaux) – référentiel GR491, Green Software Foundation Gestion du cycle de vie des équipements IT (ITAM écologique) : prolongation de la durée de vie des terminaux, reconditionnement, gestion responsable des DEEE – Recommerce, Back Market Pro, gestionnaires ITAM Un point de repère essentiel pour les DSI : la fabrication des terminaux représente 70 à 80 % de l’empreinte carbone du numérique selon l’ADEME (2025). Prolonger la durée de vie d’un ordinateur de 3 à 5 ans réduit son empreinte carbone annuelle de 40 à 50 %. Les actions sur la consommation énergétique des datacenters sont importantes mais secondaires par rapport à la gestion du parc terminal. Cette hiérarchie des impacts doit guider les priorités d’action des DSI. Tendances et évolutions du marché en 2026 Tendance 1 – La CSRD impose la mesure de l’empreinte IT dans le scope 3 La CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) est entrée en application pour les grandes entreprises françaises à partir des exercices 2025. Son standard ESRS E1 (changement climatique) impose de mesurer et de reporter les émissions de scopes 1, 2 et 3, avec une décomposition par catégorie du scope 3. Le système d’information contribue à plusieurs catégories du scope 3 : catégorie 1 (biens et services achetés – logiciels, services cloud), catégorie 2 (biens d’équipement – serveurs, terminaux, équipements réseau), catégorie 3 (énergie et activités associées), et catégorie 11 (utilisation des produits vendus – pour les éditeurs de logiciels). La DSI est donc un contributeur majeur du reporting CSRD – et les équipes finance qui pilotent le rapport CSRD ont besoin de données précises sur l'empreinte IT. En 2025, la plupart des organisations françaises ont découvert que leurs données IT pour le CSRD étaient insuffisantes : l'inventaire des terminaux incomplet, la consommation des serveurs non mesurée, l'empreinte des services cloud inconnue. Selon Gartner (2025), seulement 18 % des grandes entreprises françaises ont une mesure fiable de l'empreinte carbone de leur SI, révélant un énorme chantier de structuration à mener. Les contributions du système d'information au bilan CSRD scope 3 : Catégorie 1 – Achats de services IT : services cloud (AWS, Azure, GCP), logiciels SaaS, hébergement, infogérance – nécessite de collecter les données carbone auprès des fournisseurs Catégorie 2 – Biens d'équipement IT : serveurs, stockage, équipements réseau, terminaux achetés – l'ADEME publie des facteurs d'émission par type de matériel Scope 2 – Électricité datacenters on-premise : consommation électrique des serveurs et équipements actifs × facteur d'émission du réseau électrique Catégorie 11 – Usage des produits (pour les ESN/ISV) : empreinte de l'usage des logiciels et services numériques fournis par l'organisation à ses clients Tendance 2 – L'IA générative décuple la consommation énergétique du SI L'explosion des projets d'IA générative a introduit une dimension nouvelle dans la gestion de l'empreinte IT : la consommation énergétique des modèles d'inférence et d'entraînement est considérablement supérieure à celle des workloads IT classiques. Entraîner GPT-4 a consommé l'équivalent de la consommation électrique annuelle de plusieurs milliers de foyers. L'inférence (répondre à une requête) d'un grand modèle de langage consomme 10 à 100 fois plus d'énergie qu'une recherche web selon Goldman Sachs Research (2025). La Google Search consomme environ 0,3 Wh par requête ; ChatGPT consomme estimément 2,9 Wh par requête. Cette réalité crée un paradoxe numérique pour les organisations : elles déploient des projets d'IA pour améliorer leur efficacité opérationnelle – notamment leur efficacité énergétique dans d'autres domaines – tout en augmentant significativement la consommation énergétique de leur SI. La DSI doit donc intégrer l'empreinte des workloads IA dans son bilan Green IT et établir des critères de sélection des cas d'usage IA qui tiennent compte du rapport valeur générée / consommation énergétique. Des initiatives comme la Green Software Foundation développent des méthodologies spécifiques pour mesurer et réduire l'empreinte des applications IA. Lire aussi : [Les Benchmarks de l’IT 2026] Les solutions de modernisation des architectures data Les leviers de réduction de l'empreinte des workloads IA : Choix du modèle et de sa taille : utiliser le modèle le plus petit suffisant pour le cas d'usage (GPT-4o mini vs GPT-4o, Mistral Small vs Large) – réduction de consommation de 10 à 100x Régions cloud bas carbone : exécuter les workloads IA dans des régions cloud alimentées à forte proportion d'énergies renouvelables (Finlande, Norvège, zones nucléaires) – jusqu'à 20x moins de CO2 par kWh Caching et batch processing : mettre en cache les réponses aux requêtes récurrentes, grouper les requêtes moins urgentes en batch nocturne – réduit le volume d'inférence de 30 à 60 % Fine-tuning sur modèles petits : un petit modèle fine-tuné sur les données métier peut égaler les performances d'un grand modèle généraliste à consommation 10 à 50x inférieure Optimisation des prompts : des prompts plus courts et plus précis réduisent le nombre de tokens traités – impact direct sur la consommation et le coût Tendance 3 – L'éco-conception logicielle monte en maturité L'éco-conception logicielle – la démarche qui intègre la réduction de l'empreinte environnementale dès la conception des applications – gagne en maturité et en structuration en France. Le Référentiel Général d'Éco-conception des Services Numériques (RGESN), publié par la mission interministérielle du Numérique (DINUM) en 2024, fournit 79 critères d'éco-conception pour les services numériques publics et privés. La Green Software Foundation – soutenue par Microsoft, Google, Accenture et ThoughtWorks – développe des méthodologies et des outils open source pour mesurer l'empreinte carbone des logiciels, dont le standard Software Carbon Intensity (SCI). L'éco-conception agit sur plusieurs leviers. L'efficience du code – un code optimisé consomme moins de CPU et de mémoire, réduisant ainsi la consommation énergétique des serveurs. L'optimisation des requêtes de base de données – des requêtes mal optimisées peuvent consommer 100x plus que des requêtes équivalentes bien écrites. La réduction des transferts réseau – images comprimées, lazy loading, mise en cache agressif – réduit la bande passante et donc l'énergie consommée par les équipements réseau. Et la sobriété fonctionnelle – ne pas développer des fonctionnalités inutiles qui alourdissent l'application sans valeur utilisateur proportionnelle. Les pratiques d'éco-conception logicielle à intégrer dans les équipes dev : Mesure de la consommation énergétique des applications : outils comme PowerAPI, Scaphandre, Green Software Foundation SCI – rendre visible la consommation pour motiver la réduction Green Code Review : intégrer des critères d'éco-conception dans les revues de code (réduction des requêtes N+1, optimisation des indexes, compression des assets) Tests de performance comme proxy énergétique : la performance et l'efficience énergétique sont liées – les tests de charge identifient les hot spots qui sont aussi les zones les plus consommatrices Choix des technologies : Rust et C sont 50 à 100x plus efficients que Python pour les calculs intensifs – le choix du langage a un impact énergétique significatif Tendance 4 – Le green cloud : choisir le bon fournisseur et la bonne région Le choix du fournisseur cloud et de la région d'hébergement a un impact carbone considérable. Le facteur d'émission du kWh varie de 1 gCO2eq/kWh en Islande (géothermie) à plus de 700 gCO2eq/kWh dans les pays dépendants du charbon. En France, le mix électrique nucléaire génère environ 55 gCO2eq/kWh – l'un des plus bas en Europe. Un même workload cloud hébergé en Pologne (électrique à 75 % charbon) émet 15 à 20 fois plus de CO2 que le même workload hébergé en France ou en Suède. Les trois grands hyperscalers ont tous pris des engagements ambitieux sur le climat : AWS vise le net zero carbone d'ici 2040, Microsoft a annoncé vouloir être carbon negative d'ici 2030 et Google ambitionne d'alimenter 100 % de son électricité en énergie sans carbone en 2030 (24/7 carbon-free energy). Ces engagements sont intéressants mais ne signifient pas que tous les workloads dans toutes les régions sont aujourd'hui écologiques : les régions varient considérablement en termes de PUE (Power Usage Effectiveness) et de mix énergétique. Scaleway, l'acteur cloud européen, affiche un PUE de 1,3 (contre 1,5 à 1,7 en moyenne industrielle) et alimente ses datacenters français à 100 % d'énergies renouvelables – un différenciateur significatif sur le marché européen. Les critères de sélection d'un hébergeur cloud pour le Green IT : PUE (Power Usage Effectiveness) : ratio énergie totale datacenter / énergie IT – PUE 1.0 = parfait, 1.2 = très bon, 1.5 = moyen, 2.0+ = mauvais Mix énergétique de la région : facteur d'émission du réseau électrique local – privilégier les régions avec mix bas carbone (France, Suède, Norvège, Finlande) Part d'énergies renouvelables certifiées : garanties d'origine (GO) et Power Purchase Agreements (PPA) en énergie renouvelable locale – distinguer les compensations (moins vertueuses) des achats directs Disponibilité des données d'émission par service : AWS Customer Carbon Footprint Tool, Azure Emissions Impact Dashboard, GCP Carbon Footprint – visibilité sur l'empreinte de chaque service utilisé Refroidissement (WUE – Water Usage Effectiveness) : les datacenters refroidis à l'eau douce (ev-aporatif) ont un impact hydrique à considérer – le refroidissement adiabatique (Scaleway) est plus vertueux Comment choisir une solution de numérique responsable Critère 1 – L'objectif prioritaire : reporting CSRD vs. mesure IT vs. réduction Lire aussi : [Les Benchmarks de l’IT 2026] Les plateformes de formation & de montée en compétences IT Le marché des solutions de numérique responsable est très hétérogène : les outils de bilan carbone (Greenly, Sweep) adressent l'ensemble de l'empreinte carbone de l'organisation et incluent l'IT comme un poste parmi d'autres ; les outils de mesure de l'empreinte numérique spécifique (Boavizta, EcoIndex) mesurent exclusivement les ressources IT ; les plateformes de reporting CSRD (Workiva, Salesforce Net Zero Cloud) se concentrent sur le reporting réglementaire. Avant de sélectionner un outil, il est indispensable de clarifier quel problème on cherche à résoudre. La matrice de sélection par objectif prioritaire : Obligation de reporting CSRD : Workiva (rapport intégré financier + durabilité), Salesforce Net Zero Cloud, Sweep – plateformes qui génèrent le rapport conforme ESRS Mesure et réduction de l'empreinte carbone globale : Greenly (PME/ETI, accompagnement expert), Sweep (ETI/grands groupes, supply chain) – bilan complet scopes 1-2-3 Mesure spécifique de l'empreinte du SI : Boavizta, EcoIndex, Datavizta – seuls outils capables de mesurer précisément la consommation des serveurs, applications et terminaux IT Green cloud et choix d'hébergement bas carbone : outils natifs des hyperscalers (AWS Carbon Footprint Tool, Azure Emissions Dashboard) + comparateurs de régions comme Electricity Maps Eco-conception logicielle : RGESN (référentiel), PowerAPI/Scaphandre (mesure), Green Software Foundation SCI (standard) – approche complémentaire pour les équipes de développement Critère 2 – La qualité et la rigueur méthodologique La mesure de l'empreinte carbone repose sur des facteurs d'émission – des valeurs qui convertissent une quantité d'énergie ou d'activité en équivalent CO2. La qualité de ces facteurs détermine la précision du bilan. Il existe trois niveaux de rigueur : l'utilisation de facteurs d'émission génériques (ADEME Base Carbone, Ecoinvent – bon niveau de précision sectoriel), la collecte de données primaires auprès des fournisseurs (plus précis mais plus long à obtenir), et le calcul basé sur des données d'activité réelles (consommation électrique mesurée par des sous-compteurs – la méthode la plus précise mais la plus exigeante). Pour le CSRD, les commissaires aux comptes examineront la qualité méthodologique – les estimations grossières seront contestées. Les niveaux de rigueur méthodologique et leur adéquation : Niveau 1 – Facteurs sectoriels génériques (spend-based) : estimation depuis les dépenses financières via des facteurs d'émission sectoriels – rapide mais précision limitée (ordre de grandeur) Niveau 2 – Facteurs spécifiques certifiés (ADEME, Ecoinvent) : facteurs adaptés au type d'équipement ou d'activité – bonne précision pour le reporting CSRD Niveau 3 – Données d'activité réelles (metered data) : consommation électrique mesurée (sous-compteurs, smart PDU, APIs cloud) – précision maximale, exigence CSRD niveau 1 pour les postes significatifs Niveau 4 – Données primaires fournisseurs : empreinte carbone communiquée directement par chaque fournisseur IT – le plus précis pour le scope 3, requis par CS3D pour la supply chain Critère 3 – La capacité de pilotage et de suivi des plans de réduction Mesurer l'empreinte est une première étape ; la réduire en est une autre. Les meilleures plateformes ne se limitent pas à produire un bilan carbone à un instant T, mais permettent de suivre l'évolution dans le temps, de définir des trajectoires de réduction alignées sur les référentiels (SBTi, SBTN, Accord de Paris) et de simuler l'impact des actions envisagées avant de les implémenter. Le Science Based Targets initiative (SBTi) est devenu le cadre de référence pour définir des objectifs de réduction alignés sur une trajectoire 1.5°C – plus de 7 000 entreprises l'ont adopté dans le monde. La capacité des plateformes à accompagner la validation SBTi est un critère différenciant. Les fonctionnalités de pilotage de la réduction à évaluer : Simulation de trajectoires de réduction : impact simulé de chaque action envisagée (migration cloud, renouvellement parc, énergie renouvelable) sur le bilan global – hiérarchisation des priorités Suivi des engagements SBTi : comparaison de la trajectoire réelle avec la trajectoire SBTi validée – alertes en cas de déviation Plan de réduction par poste : feuille de route granulaire par source d'émission avec responsable, échéance et impact estiimé – pilotage opérationnel de la transformation Benchmarking sectoriel : comparaison de l'intensité carbone avec les pairs du secteur – contextualise les efforts et identifie les domaines de sur-performance ou de retard Critère 4 – L'intégration avec les systèmes IT existants La mesure automatique de l'empreinte IT nécessite l'accès à des données disperses dans de nombreux systèmes : la comptabilité (pour les dépenses IT), l'ITAM (pour l'inventaire des équipements), les dashboards cloud (AWS, Azure, GCP), les outils de monitoring serveurs et les systèmes de gestion de l'énergie du bâtiment. La richesse des connecteurs d'une plateforme de bilan carbone IT détermine directement sa capacité à automatiser la collecte et à éviter les saisies manuelles chronophages. Les outils qui nécessitent des tableurs Excel pour la saisie des données seront toujours en retard et moins fiables. Les intégrations clés pour la mesure automatique de l'empreinte IT : APIs des hyperscalers cloud (AWS, Azure, GCP) : accès aux données de consommation et d'émissions par service, par région et par compte ITAM (Flexera, ServiceNow CMDB) : inventaire des équipements avec type, âge, modèle – alimenté avec les facteurs d'émission par type de matériel ERP et comptabilité (SAP, Dynamics, Cegid) : données de dépenses IT par fournisseur – pour la méthode spend-based du scope 3 Outils de monitoring IT (Dynatrace, Datadog) : consommation CPU/mémoire des serveurs et applications – proxy de la consommation énergétique Smart PDU et systèmes de gestion de l'énergie : mesure directe de la consommation électrique des serveurs et racks – données d'activité réelles pour le scope 2 Critère 5 – L'accompagnement expert et la conformité réglementaire La mesure de l'empreinte carbone est un domaine qui nécessite une expertise méthodologique que toutes les organisations ne possèdent pas en interne. Les meilleurs

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