REX : L’analyse du cycle de vie d’un produit data

Chez AVISIA, nous accompagnons nos clients dans la maîtrise des enjeux RSE. Nous les aidons ainsi à intégrer des pratiques numériques plus responsables. En effet, dans un contexte où l’impact environnemental du digital devient un sujet stratégique, il est essentiel de disposer de méthodes concrètes pour mesurer, comprendre et réduire l’empreinte des produits numériques.

L‘ACV pour produits numériques (Analyse du Cycle de Vie) s’impose alors comme un levier stratégique pour piloter la performance environnementale des dashboards, services data et produits digitaux.

Dans cet article, nous expliquons ce qu’est l’ACV. Ainsi, nous verrons pourquoi l’appliquer aux produits data. Par ailleurs, nous partagerons un retour d’expérience concret sur l’analyse d’un dashboard.

Qu’est-ce que l’ACV appliquée au numérique ?

L’Analyse du Cycle de Vie est une méthodologie normée internationalement (ISO 14040 et 14044). Elle évalue l’impact environnemental d’un produit de sa conception à sa fin de vie.

Les indicateurs clés de l’ACV

Cette méthode permet de mesurer plusieurs impacts environnementaux :

• Émissions de CO₂ liées à l’électricité des datacenters
• Consommation d’énergie pour le stockage et le traitement des données
• Épuisement des ressources lors de la fabrication des équipements
• Consommation d’eau pour le refroidissement des infrastructures

Les trois scopes d’émissions

L’ACV distingue trois catégories d’émissions :

• Les émissions directes (limitées pour un produit cloud) : Scope 1
• Les émissions liées à la consommation d’énergie (l’essentiel de l’impact) : Scope 2
• Les autres émissions indirectes (fabrication, utilisation client, impacts organisationnels) : Scope 3

Les 5 étapes du cycle de vie d’un data product

Chaque produit numérique traverse cinq phases avec des impacts environnementaux spécifiques. Comprendre ces étapes permet donc d’identifier les leviers d’optimisation.

1. Conception : anticiper pour réduire l’impact

Pour un produit data, cette phase n’est pas très coûteuse (réunions, documentation…) mais elle détermine souvent 80 % de l’impact final. Il est essentiel de :

• Définir le besoin précis
• Éviter le « gold plating » (fonctionnalités inutiles)
• Penser mutualisation dès le départ

Concevoir un produit générique dès l’origine évite les duplications coûteuses.

2. Réalisation : développer sobre et optimisé

Le développement doit privilégier :

• Des requêtes SQL optimisées
• Un stockage minimal
• Des architectures légères

Chaque ligne de code a un impact. L’optimisation technique réduit directement l’empreinte environnementale.

3. Utilisation : la phase la plus consommatrice

C’est la phase qui génère le plus d’impact. Elle inclut :

• L’énergie des datacenters
• Le stockage permanent des données
• Les flux réseau entre utilisateurs et serveurs

4. Maintenance : prolonger la durée de vie

Plutôt que de remplacer, il faut maintenir et faire évoluer. Cette approche limite :

• Les re-développements coûteux
• La dette technique
• L’obsolescence prématurée

À la fin de cette phase on peut revaloriser le produit s’il a atteint ses limites pour capitaliser sur l’existant et repartir d’une base pour de nouveaux développements.

5. Arrêt : gérer la fin de vie

Un produit doit pouvoir « mourir proprement ». Cela implique de :

• Libérer les ressources serveur
• Archiver ou supprimer les données
• Documenter l’arrêt

Ne pas décommissionner un outil inutilisé, c’est gaspiller des ressources.

Retour d’expérience : ACV d’un dashboard de performance

L’ACV permet de quantifier le coût environnemental d’un produit data. On peut également analyser les différentes étapes afin d’identifier rapidement les axes d’amélioration. Voici l’analyse de deux produits data développés chez l’un de nos clients.

Schéma des 5 étapes du cycle de vie d’un produit data

Schéma des 5 étapes du cycle de vie d’un produit data

Tout d’abord, analysons le produit 1 : le développement est rapide et l’impact maîtrisé. Ce dashboard est rapide à mettre en œuvre, efficace à court terme mais non réutilisable.

Ensuite, pour le Produit 2 : la mutualisation est tardive et l’impact élevé. La consommation de ressources est disproportionnée et les développements trop longs. La gestion devient trop coûteuse et moins écologique.

Le constat : reporter la généralisation entraîne des duplications inutiles. Par conséquent, il ne faut pas sur-développer trop tôt.

À partir de ce retour d’expérience, nous avons identifié cinq bonnes pratiques pour réduire l’impact des produits data :

1. Anticiper la mutualisation dès la conception

En tout premier lieu, on doit penser à la réutilisation dès le départ pour réduire les coûts de développement et ainsi diminuer l’empreinte environnemental. Il faut éviter les doublons et les complexités. Un produit conçu pour évoluer est plus durable.

2. Limiter la duplication et rationaliser les flux

Il faut éviter les recalculs et les stockages excessifs. Le maintien de plusieurs couches de calcul simultanées est également à proscrire. Chaque pipeline et chaque table doivent apporter une valeur réelle et mesurable.

3. Découpler calcul et visualisation

En centralisant la logique de calcul des KPI on permet la réutilisation du code sur différents outils. Cela permettra, en premier lieu, de réduire le coût marginal des évolutions mais également de faciliter la maintenance. En conséquence, cette approche modulaire améliore la performance globale.

4. Prévoir la fin de vie des produits

Un data product doit non seulement évoluer selon les besoins mais également se transformer si nécessaire (revalorisation), voire même pouvoir mourir proprement. En effet, ne pas décommissionner un outil qui doit l’être augmente inutilement les coûts et l’impact environnemental.

5. Équilibrer complexité et valeur métier

La sophistication d’un outil doit correspondre à la maturité des usages. En d’autres termes, il ne faut pas sur-développer trop tôt mais adapter l’outil aux besoins réels et éviter les impacts disproportionnés.

Conclusion : l’ACV, un levier stratégique pour le Green IT

Adopter une approche basée sur l’Analyse du Cycle de Vie pour vos produits data permet de prendre des décisions responsables tout en maintenant la performance et la pertinence des services numériques. Le Green IT n’est pas un gadget : c’est une démarche à intégrer à chaque étape du cycle de vie.

Envie de découvrir plus d’expertises AVISIA sur le Green IT ? Retrouvez un REX concret de notre Intervention chez « Maisons du monde » :

Comment AVISIA a aidé Maisons du Monde à utiliser la data pour répondre à ses engagements RSE ?