Un code qui consomme moins : l’efficacité énergétique devient-elle la nouvelle norme du logiciel ?

Pendant de nombreuses années, la qualité d’un logiciel a été principalement mesurée à travers sa fonctionnalité, sa sécurité, sa rapidité et sa fiabilité. Une application était considérée comme performante si elle accomplissait correctement sa tâche, répondait rapidement et pouvait gérer un nombre croissant d’utilisateurs.

Cependant, chaque action effectuée par un système numérique nécessite des ressources. Le processeur exécute des instructions, la mémoire stocke des données, les serveurs traitent des requêtes et les réseaux transportent des informations. Plus une application utilise de ressources, plus l’infrastructure et l’énergie nécessaires à son fonctionnement peuvent être importantes.

Cela introduit un nouveau critère dans le développement logiciel : l’efficacité énergétique.

Une étude menée par GitHub et le Yale Program on Climate Change Communication auprès de 1 039 utilisateurs de GitHub a révélé que 80 % des personnes interrogées souhaitaient disposer d’outils les aidant à écrire un code plus économe en énergie. Parallèlement, 78 % recherchaient de meilleures pratiques pour réduire l’impact environnemental des logiciels, tandis que 74 % souhaitaient des moyens concrets de mesurer cet impact.

Ces résultats montrent que l’intérêt existe déjà. Le défi consiste à en faire une partie mesurable et reproductible du processus de développement.

L’efficacité du logiciel commence par l’utilisation des ressources

Un logiciel ne consomme pas directement de l’énergie de la même manière qu’un appareil physique. Il détermine la quantité de travail que doit effectuer l’infrastructure sur laquelle il fonctionne.

Un algorithme qui répète plusieurs fois le même calcul utilise davantage de capacité de traitement. Une application qui récupère plus de données que nécessaire augmente l’utilisation de la base de données et du réseau. Une page qui charge des images, des vidéos ou des composants inutiles nécessite un transfert de données plus important et davantage de travail de la part de l’appareil de l’utilisateur.

Dans les petits systèmes, ces différences peuvent sembler insignifiantes. Cependant, lorsqu’une application est utilisée par des milliers ou des millions de personnes, même une opération légère et inefficace peut être répétée à très grande échelle.

Pour cette raison, le logiciel écoénergétique ne commence pas uniquement dans les centres de données ou par la source d’électricité utilisée. Il commence également par les décisions prises lors de la conception et de l’écriture du code.

Un code plus rapide n’est pas automatiquement plus durable

La rapidité et l’efficacité énergétique sont souvent liées, mais elles ne représentent pas la même chose.

Une fonction qui s’exécute plus rapidement peut utiliser moins de temps processeur. Cependant, une solution plus rapide peut nécessiter davantage de mémoire, du matériel supplémentaire ou un traitement parallèle plus intensif. Dans ce cas, le temps d’exécution diminue, mais l’utilisation globale des ressources peut ne pas être réduite.

L’infrastructure sur laquelle fonctionne le logiciel influence également le résultat. Une même charge de travail peut présenter des caractéristiques énergétiques différentes selon le matériel, l’emplacement du centre de données, l’heure d’exécution et la source d’électricité.

Par conséquent, une amélioration ne doit pas être automatiquement qualifiée de plus écologique simplement parce que le code est plus rapide. Cette affirmation doit être étayée par des mesures liées au changement précis qui a été effectué.

C’est pourquoi le développement d’un logiciel écoénergétique exige non seulement une optimisation, mais également des preuves.

La mesure doit faire partie du processus de développement

Une équipe de développement ne peut pas améliorer de manière fiable ce qu’elle n’est pas en mesure de mesurer.

Avant de mettre en œuvre une optimisation, il faut établir une situation de référence. Celle-ci peut inclure le temps d’exécution, l’utilisation du processeur, la consommation de mémoire, le nombre de requêtes adressées à la base de données ou la quantité de données transférées sur le réseau.

Après le changement, les mêmes mesures doivent être répétées dans des conditions comparables. L’équipe peut ainsi déterminer si l’optimisation a produit une amélioration réelle et quels compromis elle a introduits.

Par exemple, le remplacement d’une opération de recherche inefficace par une structure de données plus adaptée peut réduire le temps de traitement. Toutefois, si la nouvelle solution utilise davantage de mémoire, ce changement doit être documenté et évalué.

Une pull request axée sur l’efficacité doit indiquer le problème identifié, les métriques utilisées, le résultat initial et les changements observés après l’intervention.

Ainsi, l’efficacité ne reste pas une affirmation générale. Elle devient un résultat technique qui peut être vérifié.

L’inefficacité peut se cacher dans plusieurs parties du système

La consommation inutile de ressources n’est pas uniquement provoquée par des algorithmes complexes. Elle peut apparaître dans l’ensemble de l’architecture d’une application.

Dans le code, les problèmes peuvent être liés à des calculs répétés, des boucles inefficaces, la création inutile d’objets ou des processus dont les résultats pourraient être mis en cache et réutilisés.

Dans la couche des données, l’application peut récupérer plus d’informations que nécessaire, exécuter des requêtes sans limites ou contacter plusieurs fois la base de données pour obtenir des données qui pourraient être récupérées ensemble.

Dans les communications réseau, l’inefficacité peut provenir de requêtes dupliquées, d’une vérification continue des changements, de l’absence de compression ou du transfert de fichiers plus volumineux que nécessaire pour l’utilisateur.

Même le frontend peut utiliser inutilement des ressources à travers des rendus répétés, le chargement anticipé d’éléments qui ne sont pas affichés à l’écran ou l’utilisation de formats multimédias trop lourds.

Cela signifie que l’efficacité énergétique n’est pas la responsabilité d’un seul composant. Elle doit être évaluée dans l’ensemble du fonctionnement du système.

L’infrastructure cloud ne résout pas automatiquement le problème

Le passage au cloud peut aider les organisations à utiliser une infrastructure plus flexible et à adapter leur capacité en fonction de la charge de travail. Cependant, le cloud ne rend pas automatiquement une application efficace.

Si un service effectue des calculs inutiles, stocke des données qui ne sont pas utilisées ou maintient des ressources actives en l’absence de charge, le problème continue d’exister. Il est simplement déplacé de l’infrastructure locale vers celle du fournisseur cloud.

L’architecture doit être conçue de manière à ce que les ressources soient activées lorsqu’elles sont nécessaires et réduites lorsqu’elles ne sont pas utilisées. Les processus planifiés doivent être exécutés à une fréquence appropriée, tandis que les environnements de test ne doivent pas rester actifs sans raison.

L’efficacité peut simultanément réduire l’utilisation de l’infrastructure, la latence du système et les coûts opérationnels. Pour cette raison, le Green Software ne doit pas être considéré uniquement comme une initiative environnementale. Il peut également constituer une bonne pratique économique et architecturale.

Le processus de développement consomme lui aussi de l’énergie

L’attention se concentre généralement sur l’application finale, mais le processus de construction et de distribution utilise également des ressources.

Chaque build, test automatisé, analyse de sécurité et processus de déploiement nécessite de la puissance informatique. Si une petite modification déclenche systématiquement l’intégralité de la suite de tests, ou si plusieurs pipelines effectuent le même travail, l’équipe peut utiliser plus de ressources que nécessaire.

L’amélioration des processus CI/CD peut inclure la mise en cache des résultats intermédiaires, l’exécution exclusive des tests liés à une modification particulière, l’élimination des tâches dupliquées et la désactivation des processus qui n’apportent plus de valeur.

Cela ne signifie pas qu’il faut réduire les contrôles garantissant la qualité et la sécurité. L’objectif est d’obtenir les mêmes garanties avec moins de travail inutile.

L’IA peut identifier les inefficacités, mais elle ne doit pas prendre la décision finale

Dans les grands repositories, l’identification manuelle de toutes les possibilités d’optimisation peut demander beaucoup de temps. Les agents d’IA peuvent être utilisés pour analyser le code, les données, les communications réseau et le frontend, afin de signaler les opérations susceptibles d’être optimisées.

GitHub a publié un processus expérimental qui recherche des possibilités d’amélioration de l’efficacité, exécute les tests et peut préparer des brouillons de pull requests accompagnés de mesures et des compromis possibles. Toutefois, les changements ne sont pas automatiquement fusionnés avec le code principal ; ils sont présentés aux responsables de la maintenance pour vérification.

Cette distinction est importante. L’IA peut identifier une section de code qui semble inefficace, mais elle ne comprend pas toujours l’intégralité du contexte commercial ou la raison architecturale qui la justifie.

Une optimisation peut améliorer les performances tout en rendant le code plus complexe. Elle peut réduire l’utilisation du processeur, mais augmenter la consommation de mémoire. Elle peut fonctionner correctement pendant les tests, mais se comporter différemment sous une charge réelle.

Pour cette raison, chaque recommandation de l’IA doit être considérée comme une hypothèse à tester, et non comme une décision à appliquer automatiquement.

L’efficacité doit devenir un critère architectural

Les décisions ayant le plus grand impact sont généralement prises avant que la majeure partie du code ne soit écrite.

La manière dont les services sont répartis, l’emplacement où les données sont stockées, la façon dont les composants communiquent et les processus exécutés en temps réel déterminent la quantité de ressources dont le système aura besoin pendant l’ensemble de son cycle de vie.

Si l’efficacité n’est prise en considération qu’une fois le produit terminé, les possibilités de changement peuvent être limitées. Les interventions ultérieures peuvent nécessiter la réécriture de composants ou une modification de l’architecture.

Pour cette raison, les exigences relatives aux logiciels écoénergétiques doivent être incluses dans les spécifications, les critères d’acceptation et les décisions architecturales. L’équipe doit déterminer quelles ressources sont importantes à mesurer et quel niveau d’utilisation est considéré comme acceptable.

L’efficacité devient ainsi une partie intégrante de la manière dont le système est conçu, plutôt qu’une optimisation ajoutée à la fin.

Un logiciel efficace exige des preuves, pas seulement des déclarations

Pour ALSoft, l’efficacité énergétique d’un logiciel doit être traitée comme un problème d’ingénierie nécessitant des données vérifiables.

Il ne suffit pas qu’une équipe décrive une application comme durable ou écologique. Il faut préciser ce qui a été mesuré, ce qui a été amélioré et quelles sont les limites de l’évaluation.

Comme l’explique Ermal Beqiri, fondateur de ALSoft :

« Un logiciel efficace ne se construit pas simplement en écrivant un code plus rapide. Il faut comprendre où les ressources sont utilisées, mesurer l’impact de chaque changement et choisir une architecture qui atteint le même objectif avec moins de travail inutile. Ce n’est qu’à cette condition que l’efficacité énergétique devient une véritable norme d’ingénierie. »

Le développement logiciel entre dans une phase où la fonctionnalité et les performances ne sont plus les seuls critères. Les équipes commencent également à évaluer la quantité de ressources dont un système a besoin pour remplir sa fonction.

Cela ne signifie pas que chaque application doit être optimisée jusque dans le moindre détail technique. Cela signifie que l’utilisation inutile du processeur, de la mémoire, du réseau et de l’infrastructure doit devenir visible et mesurable.

Si la mesure de l’efficacité est intégrée aux tests, à la revue du code et aux décisions architecturales, la consommation des ressources peut être traitée comme n’importe quel autre indicateur de qualité.

Un logiciel écoénergétique n’est pas simplement un logiciel qui consomme moins. C’est un logiciel qui remplit sa fonction en utilisant les ressources de manière plus réfléchie, mesurable et raisonnée.