Le secteur des TIC diffère des secteurs disposant d'usines, de parcs de véhicules ou de bâtiments. Une entreprise de logiciels n'a pas de hauts fourneaux et généralement pas de bâtiment d'entreprise propre significatif. Cela rend le secteur, à première vue, léger en émissions, mais les données de durabilité n'ont pas disparu — elles se sont déplacées. Elles ne se trouvent pas dans des actifs propres, mais dans la chaîne de fournisseurs, dans les contrats avec les prestataires de cloud, et dans les équipements que les collaborateurs utilisent. Qui, dans les TIC, ne regarde que son propre bureau, manque la plus grande partie de l'histoire.
Pour de nombreuses entreprises TIC, le centre de gravité de l'impact climatique s'est déplacé vers la capacité de calcul qu'elles achètent. Qui utilise AWS, Azure, Google Cloud ou un prestataire d'hébergement local, achète en réalité une consommation d'énergie générée et comptabilisée ailleurs. Les données à ce sujet ne se trouvent généralement pas dans un système interne, mais dans des factures, des accords de niveau de service et les rapports de durabilité que les fournisseurs de cloud publient eux-mêmes. Certains fournisseurs livrent des chiffres d'émissions par client ou par charge de travail, d'autres seulement une moyenne générale. La différence entre ces deux approches déterminera la précision avec laquelle une entreprise peut étayer ses propres émissions liées au cloud — et cette différence est souvent inconnue de celui qui compose le rapport.
Le deuxième endroit où s'accumulent les données de durabilité est l'équipement : ordinateurs portables, serveurs, équipements réseau, téléphones. Ces données naissent à plusieurs moments du cycle de vie. Lors de l'achat, les informations sur l'utilisation des matériaux et les émissions de fabrication se trouvent chez le fournisseur, souvent dans un passeport produit ou une déclaration environnementale qui n'est pas demandée par défaut. Pendant l'utilisation, la gestion informatique génère des données sur la consommation d'énergie des centres de données et des salles de serveurs, parfois dans des systèmes facilitaires, parfois dans des outils de gestion des actifs informatiques qui ne communiquent pas avec la finance. Lors de la mise au rebut, de nouvelles données apparaissent : taux de réutilisation, certificats de recyclage, contrats avec les transformateurs de déchets électroniques. Trois phases, trois types de sources, et rarement un seul endroit où elles se rejoignent.
Les entreprises qui fournissent principalement des logiciels ou des services numériques ont une complication supplémentaire : leur produit lui-même n'a pas d'empreinte physique, mais il fonctionne sur une infrastructure qui en a une. La question de savoir quelle part des émissions du cloud est attribuable à quel produit ou à quel client nécessite des méthodes d'allocation qui ne sont souvent pas encore établies. Qui rapporte à ce sujet doit d'abord déterminer quel point de données constitue la base — puissance de calcul, stockage, trafic de données — avant de pouvoir mesurer quoi que ce soit. C'est un choix méthodologique distinct du rapport, mais qui le précède.
Parce que le secteur est intensif en main-d'œuvre et dispose de relativement peu d'actifs physiques, les postes liés au personnel pèsent souvent plus lourd que dans les secteurs industriels : trajets domicile-travail, télétravail, voyages d'affaires, l'énergie des bâtiments de bureau parfois partagés avec d'autres locataires. Ces données sont dispersées dans les systèmes RH, les plateformes de réservation de voyages, les prestataires de services facilitaires et parfois dans des feuilles de calcul tenues par un collaborateur individuel. Le volume par poste est faible, mais le nombre de sources est important, ce qui rend la consolidation plus chronophage que ne le laisse supposer l'ampleur.
Dans des secteurs comme la construction ou le secteur immobilier, les données sont souvent concentrées autour d'un nombre limité de sites physiques ou de projets. Dans le secteur des TIC, c'est l'inverse : les données sont finement dispersées sur de nombreuses petites sources numériques et contractuelles. Cela exige une approche différente lors de la mise en place d'un registre des points de données — ne pas commencer par les bâtiments ou les machines, mais par les contrats, les systèmes et la question de savoir qui, au sein de l'organisation, gère quelle partie de la chaîne.
Même au sein d'une entreprise TIC comptant plusieurs unités commerciales — par exemple une branche cloud, une branche conseil et une branche logiciels distinctes — la même question revient : quels points de données vous sont réellement nécessaires dans plusieurs unités commerciales et où, au sein de l'organisation, ce point de données existe-t-il déjà. Avant de redemander la consommation cloud ou l'inventaire du matériel, il est utile de vérifier si cette donnée est déjà suivie quelque part, par exemple via où un point de données existe-t-il déjà dans plusieurs unités commerciales. Cela évite que chaque unité construise sa propre version, légèrement différente, du même chiffre.
La tentation face à des données fragmentées est d'acquérir d'abord un outil qui rend tout lisible. Un outil appliqué à un processus non organisé produit cependant surtout un rapport d'apparence plus soignée sur des chiffres qui, sous-jacents, ne sont pas encore corrects. Clarifier d'abord d'où vient chaque point de données, qui en est responsable et quelles règles de qualité s'y appliquent, est l'étape qui précède les choix de systèmes, pas celle qui les suit.
Dès qu'il est clair quels points de données existent, d'où ils viennent et qui les gère, on obtient également une visibilité sur la quantité de travail manuel qui subsiste autour : retaper, vérifier, rechercher auprès d'un collègue. C'est précisément le genre de travail dont FTE TO AI calcule, via un scan de travail par tâche, quelle part peut être reprise par l'IA, en complément de la visibilité déjà apportée par un registre des points de données.
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