Outils analytiques et démarche d'écoconception : aubaine ou non-sens ?

Le , par Julien Wilhelm - Écoconception

Il faut l’admettre : les utilisateurs, ce sont les autres. Nous pensons les connaitre. Nous les avons approchés, étudiés ; parfois même, nous nous sommes mêlés à eux. Pour mieux les cerner. Pour savoir comment répondre à leurs besoins. Or nous avons omis l’essentiel. Si nous changeons, ils font de même. Taisant leurs angoisses. Ignorant, pour la plupart, quoi même souhaiter aujourd’hui pour demain.

C’est un fait : les sites web que nous étudions en analyse de performance web environnementale comme en audit RGESN déploient généralement trop de moyens pour étudier leurs utilisateurs. S’appuyer raisonnablement sur des outils analytiques pour mieux écoconcevoir ses services est pourtant perspicace. Après tout : s’engager dans une démarche d’écoconception de services numériques, c’est promouvoir des services utiles et utilisables. Comment s’assurer de cela, sinon en observant vers les premiers concernés ?

On ne pourra plus dire que l’on ne savait pas

Utilisés à bon escient, les outils analytiques peuvent mettre en lumière certaines problématiques rencontrées par les utilisateurs.

Par exemple, le rejet récurrent d’un parcours par un panel significatif d’utilisateurs indique que le parcours en question doit faire l’objet d’une attention particulière, sans quoi le service numérique est susceptible d’avoir :

  • Un impact environnemental plus fort (produit difficilement utilisable à cause d’erreurs, de blocages rencontrés),
  • Un impact environnemental injustifié (produit existant, mais inutilisable en l’état).

En fonction de leur précision, et selon l’usage qui est fait de leurs résultats, les outils analytiques peuvent ainsi aider à identifier des problèmes de performances récurrents (surabondance logicielle, déficit d’optimisations techniques, etc.). Et aller jusqu’à remettre en cause la définition même des parcours. Tout comme pour la démarche d’écoconception de services numériques, cette surveillance répond à une logique d’amélioration continue et d’optimisation des parcours en vue de la sobriété d’usage du service. Dans ce cas précis, plus la nécessité de l’itération est documentée, plus pertinents sont les correctifs à apporter.

Les principaux écueils des outils analytiques

Le déploiement d’outils analytiques engage toutefois des contreparties plus ou moins importantes.

  • Investissement : malgré l’automatisation des différents rapports, leur étude reste à la charge de l’individu. S’il est facile d’amasser des chiffres, en tirer un véritable profit l’est beaucoup moins.
  • Vie privée : nombre des données collectées par les outils analytiques permettent d’identifier avec plus ou moins de précision les utilisateurs. Depuis la mise en place du Règlement général sur la protection des données (RGPD) en 2018, la pratique est encadrée et des sanctions s’appliquent pour les contrevenants.
  • Impacts environnementaux :
    • D’un côté du spectre, la data est collectée via du code JavaScript s’exécutant sur les terminaux des utilisateurs, sans considération pour leur puissance respective. La fabrication de ces équipements est en grande partie responsable des impacts environnementaux du Numérique de par leur nombre et leur faible durée de vie (70 à 80 % des impacts). Or les outils analytiques ont souvent un impact non négligeable sur la charge CPU, ce qui contribue à dégrader l’expérience proposée. En complément d’autres types de solutions (les dépendances de développement, principalement), les outils analytiques concourent au phénomène d’obsolescence des équipements utilisateurs et, par extension, au renouvellement prématuré de ces derniers.
    • De l’autre côté du spectre, la data est stockée (mais aussi redondée à des fins de disponibilité) dans des centres de données aux capacités de stockage qui sont bel et bien finies. Toujours plus de data, c’est toujours plus de machines à construire au détriment de la faune et de la flore. Sans oublier l’alimentation des infrastructures dont l’impact varie de manière considérable selon le mix énergétique en vigueur de la zone d’implantation.
    • Enfin, entre les deux, l’individu en charge de l’exploitation se retrouve aux commandes d’un tableau de bord rarement conçu dans un souci de sobriété (multiplication des dépendances de développement, trop-plein de fonctionnalités, complexité vectrice d’usages maladroits aux conséquences potentiellement énergivores, etc.).

Choisir correctement sa solution analytique

Avec des impacts environnementaux sous-jacents évidents, l’outil analytique doit, au même titre que toute solution, être sélectionné avec grand soin. Nous savons de par notre expertise qu’il est utile d’en interroger la pertinence et l’efficience technique. 

Pour vous aider dans cette démarche, voici comment procéder : 

  1. Définir un périmètre raisonnable.
    • Quels sont les objectifs de l’étude analytique ?
    • Quelles données sont impératives pour les atteindre ?
    • À quelle fréquence faut-il les collecter ?
  2. Identifier plusieurs solutions répondant aux exigences fonctionnelles :
    1. S’assurer de son éligibilité en matière de conformité au RGPD (critère éliminatoire selon le cadre d’exercice, qui permet par ailleurs de se questionner sur la légitimité des données collectées et leur durée de conservation),
    2. S’assurer que la solution est maintenue, et pour longtemps, car le changement à court ou à moyen terme est synonyme d’investissements et impacts imprévus (critère prépondérant).
  3. Comparer les solutions identifiées :
    1. Les impacts côté client (critère prépondérant) : différents outils peuvent être utilisés, tels que Panalyzer, notre outil interne de restitution synthétique du trafic réseau d’une ou plusieurs pages web avec indicateurs d’impacts environnementaux,
    2. Les impacts côté serveur (critère important) : il s’agit notamment d’interroger le stockage en base de données (type, localisation, redondances, politique de décommissionnement),
    3. Les impacts du back-office (critère secondaire de par le faible nombre d’utilisateurs, à évaluer de la même manière que le point 3.1.).
  4. Procéder à des tests de mise en œuvre pour valider la solution. Si les résultats ne sont pas satisfaisants, réitérer depuis le point n°2 ou n°1 si aucune des solutions ne donne vraiment satisfaction.

Dans tous les cas, il convient de configurer avec finesse la solution analytique retenue pour limiter les échanges client / serveur superflus, les impacts sur le client et d’assurer l’exploitation de la data.

Faut-il se passer d’outils analytiques ?

C’est possible, à condition de communiquer d’une manière ou d’une autre avec ses utilisateurs pour obtenir leurs retours. Cela peut par exemple se faire par l’intermédiaire d’un questionnaire accessible sur le site web ou qui leur serait communiqué au détour d’une newsletter. L’avantage de cette approche, c’est que les réponses obtenues ne sont ni forcées ni interprétées : elles se veulent donc plus fiables, tout en favorisant les interactions avec les utilisateurs.

Quoi qu’il en soit, il faut être prêt à tenir compte de toutes les informations remontées, positives comme négatives, et en tirer les enseignements nécessaires. Dans le cas contraire, autant s’en passer !