# Hébergement | Catégorie PCG | Méthode | Incertitude | | ------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | numérique>consultations externe>Hébergement | Hébergement interne | Selon méthode | | numérique>consultations externe>Hébergement |

Hébergement externe > données serveurs

| low | | numérique>consultations externe>Hébergement | Hébergement externe > données environnementales fournisseurs | medium to high | | numérique>consultations externe>Hébergement | Hébergement externe > données d'activité (SSD / HDD/ trafic / vCPU...) | medium | | numérique>consultations externe>Hébergement | Hébergement externe > Approche monétaire spécifique | high | | numérique>consultations externe>Hébergement | Hébergement externe > Approche monétaire générique | very high | {% tabs %} {% tab title="Hébergement interne" %} **`Description`** Dans le cas où l'hébergement se fait sur des **serveurs opérés par l'organisation** (*on premise ou site en français*), l'hébergement sera a priori déjà comptabilisé dans le Bilan Carbone de l'entreprise : * Dans les immobilisations (impact du cycle de vie hors utilisation des serveurs possédés) * Dans les consommations d'énergie (part liée à la consommation d'énergie des serveurs internes) Si ces éléments ont déjà été comptabilisés, il n'est ainsi pas nécessaire d'effectuer de calcul supplémentaire sous peine d'effectuer un double compte. Il est néanmoins possible d'effectuer un zoom sur l'hébergement en isolant les équipements (ou machines virtuelles) affectés au service étudié, ou en allouant l'empreinte des serveurs internes par rapport à un ratio pertinent (ex: stockage lié à l'hébergement du site / stockage total sur les serveurs internes). . {% endtab %} {% tab title="Ext./Données serveurs" %} **`Description`** Dans le cas d'un hébergement sur des **serveurs externalisés**, selon les contextes il est possible d'obtenir des données précises sur : * Inventaire des équipements de l'infrastructure attribués à l'entreprise * Données de consommation d'électricité de ces mêmes équipements (consommation allouée à l'entreprise) Les émissions associées (allouées à l'entreprise) doivent alors être comptabilisées et remplacer la ligne concernée dans le poste Achats, s'agissant d'une prestation externalisée. Ces impacts ne figurent en revanche pas dans les postes Energie et Immobilisations de l'entreprise. **`Contexte d'utilisation`** Cette méthode s'applique lorsque vous avez pu récupérer et renseigner l'inventaire et la consommation d'électricité des serveurs externalisés (i.e non opérés). **`Méthode de calcul`** **Consommation d'énergie des serveurs externalisés :** La consommation d'électricité des serveurs externalisés est alors traduite en émissions de GES via l'une des 2 [approches de comptabilité des émissions liées à l'électricité](https://ghgprotocol.org/scope_2_guidance) : * Approche location-based (méthode par défaut pour le Bilan Carbone) : pour obtenir les émissions, il suffit de multiplier cette consommation par l'intensité carbone moyenne du mix électrique (kgCO2eq/kWh) de la zone géographique dans laquelle est implantée le serveur. $$ EmissionsEnergieServeursExtLB = Consommation Elec (kWh) \* IntensitéMixPa ys(kgCO2eq/kWh) $$ Les intensités carbone des mix par pays sont issues idéalement des dernières données de l'AIE (base payante), ou à défaut des données les plus à jour de [DEFRA ](https://www.gov.uk/government/collections/government-conversion-factors-for-company-reporting)ou [l'ADEME ](https://bilans-ges.ademe.fr/fr/basecarbone/donnees-consulter/liste-element?recherche=Electricit%C3%A9+hors+France)(bases publiques). * Approche market-based (possible uniquement en GHG protocol) : dans le cas de certificats d'énergies renouvelables, pour obtenir les émissions il est possible de multiplier cette consommation par l'intensité carbone du fournisseur d'électricité (kgCO2eq/kWh) - à condition que le contrat en question respecte les critères du Scope 2 Quality Criteria. Cette méthode permet par exemple de prendre en compte un approvisionnement en énergie renouvelable (offre verte premium) avec un fadteur d'émissions en général plus faible. En contrepartie, les consommations d'énergie non couvertes par des certificats d'énergie renouvelable doivent faire appel aux facteurs d'émissions résiduels de l'électricité (disponibles dans les bases [AIB](https://www.aib-net.org/facts/european-residual-mix) / [EEX](https://www.eex.com/en/)). $$ EmissionsEnergieServeursExtMB = Consommation Elec Renouvelable (kWh) \* IntensitéFou rnisseur (kgCO2eq/kWh) + Consommation Elec Non Renouvelable (kWh) \* IntensitéMixRésiduelPays(kgCO2eq/kWh) $$ **Impact du cycle de vie hors utilisation (consommation d'énergie) des serveurs externalisés :** Voir la page [Broken mention](broken://pages/qvTNOh1MlUowqD3jDtYV) décrivant les méthodes **`Sources des Facteurs d'Emissions`** **Consommation d'énergie - Approche location-based** : AIE, [DEFRA](https://www.gov.uk/government/publications/greenhouse-gas-reporting-conversion-factors-2021), [ADEME](https://bilans-ges.ademe.fr/fr/basecarbone/donnees-consulter/liste-element?recherche=Electricit%C3%A9) **Consommation d'énergie - Approche market-based** : Données fournisseur, AIB, EEX **Fabrication des serveurs** : se référer à la page [Broken mention](broken://pages/qvTNOh1MlUowqD3jDtYV) {% endtab %} {% tab title="Ext./Données env. fournisseurs" %} **`Description`** Les émissions liées aux serveurs externalisés (cloud) à destination d'usages externes sont calculées et directement transmises par le fournisseur. **`Contexte d'utilisation`** Cette méthode s'applique lorsque l'organisation a pu directement récupérer les données d'émissions du cloud transmises auprès du fournisseur. De plus en plus de fournisseurs (services Cloud notamment) développent des **applications de calcul de la consommation d'électricité et des émissions liées au stockage des données** **des utilisateurs sur les serveurs externalisés** (c'est le cas des principaux fournisseurs : [Google Cloud](https://cloud.google.com/carbon-footprint), AWS, [Microsoft Azure](https://azure.microsoft.com/fr-fr/blog/microsoft-sustainability-calculator-helps-enterprises-analyze-the-carbon-emissions-of-their-it-infrastructure/), OVHcloud, etc.). Ces données spécifiques, lorsqu'elles sont accessibles, peuvent là aussi être renseignées sur l'application et sont considérées comme ayant une incertitude faible. **`Méthode de calcul`** Il n'y a pas de calcul à réaliser puisque les émissions sont évaluées par le fournisseur. **`Sources des Facteurs d'Emissions`** **Données fournisseurs** L'association Boavizta a fait un [état des lieux ](https://boavizta.org/blog/calculettes-carbone-clouds-providers)(à date de fin Avril 2023) des différentes données carbone produites et partagées par les principaux cloud providers (GCP, AWS et AZURE).\ Il ressort que les **périmètres évalués diffèrent d'un provider à l'autre** et ne permettent pas pour le moment de couvrir l'entièreté des scopes 1 à 3 des providers.\ Les clés d'allocation sont également différentes d'un fournisseur à l'autre (clé financière, physique sur base du CPU, etc.).\ Les données carbone de fournisseurs cloud sont donc à utiliser avec précaution.
En complément, OVHcloud a publié [sa méthodologie de façon assez détaillée](https://corporate.ovhcloud.com/sites/default/files/2023-11/methodo_carboncalc-en.pdf). {% endtab %} {% tab title="Ext./Données d'activité" %} **`Description`** Les caractéristiques techniques des serveurs (stockage SSD/HDD, vCPU, etc.) permettent d'obtenir une estimation de la consommation d'électricité des serveurs, puis connaissant la localisation de ces serveurs, d'évaluer les émissions liées au stockage des données. **`Contexte d'utilisation`** Cette méthode s'applique dans le cas où ni les informations précises de l'infrastructure à disposition ne sont accessible (par exemple si partagée) ni les informations environnementales ne sont communiquées par les fournisseurs (ou que vous souhaitez les challenger avec une autre approche), mais dans le cas où vous pouvez accéder aux caractéristiques techniques des serveurs externalisés à usages externes. **`Méthode de calcul`** Les émissions du serveur sont évaluées avec les ratios du modèle [Cloud Carbon Footprint](https://www.cloudcarbonfootprint.org/docs/methodology), mais vous pouvez également implémenter le modèle pour des résultats plus précis. Les données suivantes sont alors collectées : * *PUE (Power Usage Effectiveness*) de l'infrastructure * Une valeur par défaut de 1.59 est choisie ([données Statista](https://www.statista.com/statistics/1229367/data-center-average-annual-pue-worldwide/)). * Nombre de vCPU (versions virtualisées de processeurs physiques) : cela sert à évaluer l'impact des **calculs** (*compute*) * Stockage SSD et HDD (Go) : cela sert à évaluer l'impact du **stockage** (*storage*) **Consommation d'énergie** La consommation d'électricité utile (i.e hors dépenses d'énergie annexes du serveur, type rafraîchissement) est estimée à partir des facteurs de conversion suivants : **1/ Calcul ('compute') - virtual Central Processing Unit** **(vCPU)** : Pour une estimation rapide, le ratio de [Cloud Jewels](https://www.etsy.com/codeascraft/cloud-jewels-estimating-kwh-in-the-cloud/) 2.10 Wh/vCPUh peut être utilisé Pour une estimation plus précise, la consommation associé au calcul ('compute') peut être calculée avec la formule suivante : $$ Compute Wh = Average Watts \* vCPUh $$ où la moyenne de puissance est calculée avec : $$ AverageWatts = Min Watts + Avg vCPUutilization \* (Max Watts - Min Watts) $$ Les valeurs par défaut suivantes peuvent être utilisées en l'absence de données précises dans les reportings: * Avg vCPU Utilization: 50% (Source: CCF, refering to [2016 U.S. Data Center Energy Usage Report](https://eta.lbl.gov/publications/united-states-data-center-energy)) * Max Watts / Min Watts selon le fournisseurs: * AWS: Average Min Watts: 0.74 / Average Max Watts: 3.5 * GCP: Median Min Watts: 0.71 / Median Max Watts: 4.26 * Azure: Average Min Watts: 0.78 / Average Max Watts: 3.76 **2/ Graphic Processing Units (GPUs)** A ce jour, très peu de données sont disponibles sur le sujet. C'est pourquoi il est recommandé d'utiliser les mêmes formules de calcul ci-dessus avec les vGPUh à la place des vCPUh. **3/ Stockage** Les ratios suivants peuvent être utilisés: * HDD : 0.65 Wh/TBh * SSD : 1.2 Wh/TBh Nota: Ces valeurs sont notamment plus actualisées que les ratios [Cloud Jewels](https://www.etsy.com/codeascraft/cloud-jewels-estimating-kwh-in-the-cloud/) (resp. 0.89 et 1.52) **4/ Agrégation** La formule de calcul de la consommation utile est alors la suivante : $$ ConsommationUtile = (vCPU \* Wh/vCPUh + (SSD +HDD)\*Wh/TBh) \* 8760 (h) $$ La consommation d'électricité totale est obtenue à l'aide de la formule suivante : $$ Consommation Totale = ConsommationUtile \* PUE $$ Cette consommation est alors traduite en émissions de GES via l'**approche location-based** : pour obtenir les émissions, il suffit de multiplier cette consommation par l'intensité carbone moyenne du mix électrique (kgCO2eq/kWh) de la zone géographique dans laquelle est implantée le serveur. $$ Emisions Cloud = Consommation Elec (kWh) \* IntensitéMixPa ys(kgCO2eq/kWh) $$ Les intensités carbone des mix par pays sont issues idéalement des dernières données de l'AIE (base payante), ou à défaut des données les plus à jour de [DEFRA ](https://www.gov.uk/government/collections/government-conversion-factors-for-company-reporting)ou [l'ADEME ](https://bilans-ges.ademe.fr/fr/basecarbone/donnees-consulter/liste-element?recherche=Electricit%C3%A9+hors+France)(bases publiques). **Emissions hors utilisation des équipements ("Embodied emissions', soit l'amortissement amont/aval)** La formule est la suivante (Cloud Carbon Footprint / [Software Carbon Intensity (SCI)](https://github.com/Green-Software-Foundation/software_carbon_intensity)) : $$ EmbodiedEmissions = TotalEmbodiedEmissions \* (TimeReserved/EstimatedLifespan) \* (ResourcesReserved/TotalResources) $$ Où: * `TE = Total Embodied Emissions`, sont les émissions totales associées au hardware, qui peuvent être déterminées à partir de la [liste suivante](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k-6JtneEu4E9pXQ9QMCXAfyntNJl8MnV2YzO4aKHh-0/edit?gid=0#gid=0) * `TR = Time Reserved,` la durée pendant laquelle le matériel est réservé à l'utilisation étudiée, càd la durée d'exécution d'une instance de calcul donnée. * `EL = Expected Lifespan`, durée de vie totale du matériel. Une hypothèse de 4 à 5 ans est raisonnable selon les fournisseurs. * `RR = Resources Reserved`, soit le nombre de vCPUs réservés pour l'instance * `TR = Total Resources`, les vCPUs de l'instance la plus importante pour la famille donnée. Dans le cas des familles burstable (AWS) ou Shared-Core (AWS), la plus grande instance de la famille la plus proche est retenue, ce qui est plus précis que d'utiliser la plus grande instance des familles burstable/Shared-Core.. L'allocation de ces émissions se fait ainsi à 2 niveaux : ratio entre durée d'utilisation et durée de vie totale, ainsi que ratio du nombre de vCPUs utilisés sur le total disponible de la machine. **Approche alternative au Cloud Carbon Footprint via le trafic en sortie de serveurs** Bien que l'approche via les données d'infrastructure soit à privilégier, une autre méthode peut consister à estimer l'impact de l'infrastructure via le trafic en sortie de serveurs. \ C'est notamment pertinent dans le cadre des services audiovisuels, délivrés principalement par des CDN (Content Delivery Network), pour lequel des chiffres ont été communiqués dans [cette étude de l'ADEME ](https://librairie.ademe.fr/economie-circulaire-et-dechets/7667-etude-de-l-impact-environnemental-des-usages-audiovisuels-en-france.html)datant de 2024. **`Sources des Facteurs d'Emissions`** **Approche location-based** : AIE, [DEFRA](https://www.gov.uk/government/publications/greenhouse-gas-reporting-conversion-factors-2021), [ADEME](https://bilans-ges.ademe.fr/fr/basecarbone/donnees-consulter/liste-element?recherche=Electricit%C3%A9) **Emissions du matériel :** CloudCarbonFootprint {% endtab %} {% tab title="Ext./Monétaire spécifique" %} **`Description`** Les émissions liées à l'hébergement sont évaluées à partir d'une approche monétaire spécifique au fournisseur. **`Contexte d'utilisation`** Cette méthode est appliquée lorsque le fournisseur (OVH, Infomaniak, GoDaddy,etc.) a évalué de manière complète et exhaustive ses émissions scopes 1 à 3 amont (kgCO2eq/k€). Les dépenses (€) par campagne et fournisseurs peuvent être identifiées à partir du FEC (Fichier des Ecritures Comptables). **`Méthode de calcul :`** Pour que cette donnée soit utilisable, il faut cependant veiller à la complétude du bilan carbone (bilan carbone sur les 3 scopes, sans exclusion de postes d'émissions). Les émissions retenues portent sur le scope 1 à l'amont du scope 3, afin d'éviter d'éventuels doubles comptes (en effet, le scope 3 aval du fournisseur peut se retrouver dans le scope 1, 2 ou l'amont du scope 3 de l'entreprise). La donnée utilisée pour le calcul est l'**intensité carbone du fournisseur, par euro de chiffre d'affaires** (émissions scope 1 à scope 3 amont / CA total de la même année). Cette donnée représente en effet le ratio monétaire spécifique à cette entreprise. {% hint style="info" %} Pour certains sociétés complexes, que sont en général les fournisseurs de cloud, il sera néanmoins néanmoins nécessaire de garder à l'esprit que ces données seront moyennées sur l'ensemble des activités de l'entreprise (qui ne sont pas que du cloud). Cette approche possède donc une certaine limite. {% endhint %} On multiplie ensuite le montant dépensé dans cette entreprise par cette intensité carbone. Les dépenses cumulées pour un fournisseur donné peuvent être évaluées à partir du Fichier des Ecritures Comptables (FEC), en faisant un rapprochement entre les dépenses des comptes de classe 6 et les comptes de classe 4 (qui renseignent sur le nom des fournisseurs pour chaque écriture comptable). {% hint style="danger" %} En dernier recours, pour estimer les émissions liées au scope 3 amont (hors amont de l'énergie) d'un hébergeur de données, il est recommandé d'utiliser un ratio monétaire additionnel de **130 kgCO2eq/k€** (cette valeur est issue d'un travail d'analyse de différentes données publiques d'acteurs du Cloud -OVH, Microsoft, etc.). En multipliant la dépense constatée auprès de cet hébergeur par cette valeur, on peut ainsi allouer une quote-part des émissions du scope 3 de l'hébergeur à l'entreprise. {% endhint %} {% endtab %} {% tab title="Ext./Monétaire générique" %} **`Description`** Les émissions liées à l'hébergement sont évaluées à partir d'une approche monétaire semi-spécifique (fonction du pays) ou générique. **`Contexte d'utilisation`** Cette méthode est appliquée lorsque l'on ne connaît pas l'intensité carbone scopes 1 à 3 amont (kgCO2eq/k€) du fournisseur. Les dépenses (€) par campagne peuvent être identifiées à partir du FEC. **`Méthode de calcul`** Les émissions sont évaluées en multipliant la dépense réalisée par le facteur d'émissions le plus approprié. **`Source des facteurs d'émissions`** Les FE `Data processing/hosting and related services` `Computer and related services` d'EXIOBASE semblent être appropriés. Ou par défaut le ratio `Télécommunications` de l'ADEME. {% hint style="info" %} Les ratios monétaires (kgCO2eq/k€) peuvent provenir de différentes bases de données, notamment en fonction de la localisation du fournisseur : [ADEME ](https://bilans-ges.ademe.fr/fr/basecarbone/donnees-consulter/liste-element?recherche=ratio+mon%C3%A9taire)(36 ratios évalués en 2016, valables pour la France : ces ratios peuvent également être ajustés pour prendre en compte l’inflation, le taux de change et PPA pour d’autres pays), EXIOBASE (plus de 7000 ratios pour environ 30 géographies), EPA (394 ratios pour les US), [DEFRA ](https://www.gov.uk/government/statistics/uks-carbon-footprint)(313 ratios pour les UK), [Climatiq](https://www.climatiq.io/explorer). {% endhint %} {% endtab %} {% endtabs %} {% hint style="danger" %} Dans la mesure du possible, il est nécessaire de s'assurer que les approches physiques décrites permettent d'évaluer les émissions liées à la consommation d'électricité des data centers (scope 2) mais également celles liées à la fabrication des équipements et de l'infrastructure (scope 3). S'il est préférable d'utiliser des données spécifiques plutôt que génériques ou monétaires pour évaluer les scopes 1 & 2 d'un hébergeur de données, il demeure problématique d'omettre le scope 3 amont de ce même hébergeur (qui inclut notamment la partie hardware, les émissions liées au fonctionnement de l'entreprise, etc.). {% endhint %} {% hint style="info" %} *Le Plan Carbone Général est une ressource gérée par l’Association pour la transition Bas Carbone (ABC), via une gouvernance partagée entre les acteurs de la comptabilité carbone.* *Le contenu du PCG - initialement créé par la société Sami et enrichi par la communauté Open Carbon Practice - est en cours de revue par les équipes de l’ABC pour proposer des modifications et des ajouts.* {% endhint %} --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://www.plancarbonegeneral.com/perimetre-collaborateurs/numerique/marketing-and-communication-digitales/site-web/hebergement.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.