Ce qui change avec la version 2024 du référentiel d'écoconception de services numériques
Un an et demi après sa publication initiale, le RGESN est mis à jour. Tour d’horizon des aspects sur lesquels il s’étoffe.
Tout beau, tout neuf ? Le RGESN apparaîtrait presque comme tel après la présentation officielle dont il a fait l’objet la semaine dernière.
L’Arcep et l’Arcom, qui sont les principaux artisans de cette publication, la disent nourrie de « travaux et documents existants ». Ni l’une ni l’autre ne mentionne toutefois l’existence d’une v1, sortie fin 2022. L’Institut du numérique responsable s’était impliqué dans sa réalisation, aux côtés de la DINUM et de l’Ademe, restées dans la boucle.
D’une version à l’autre, on retrouve quasiment la même segmentation thématique. Les fiches restent structurées sur le triptyque objectif / mise en œuvre / moyen de test ou de contrôle. Elles sont néanmoins plus exhaustives, enrichies dans leur contenu comme dans leurs références. Elles sont par ailleurs introduites par un encadré présentant les cibles et les métiers concernés, ainsi que des niveaux de difficulté et de priorité.
Des fiches plus complètes
Sur le volet « Spécifications », la fiche relative aux stratégies de décommissionnement devient plus précise concernant la mise en œuvre. En particulier sur la seconde vie des ressources libérées et l’avenir des connées non personnelles collectées.
En matière d’architecture, le RGESN gagne en précision à propos de la séparation des mises à jour évolutives et des correctifs.
Même remarque sur le volet UX/UI pour ce qui est des polices de caractères. La version 2022 insistait sur la préférence à accorder aux polices système lorsque la personnalisation n’est pas nécessaire. La version 2024 va plus loin, en particulier en donnant des objectifs chiffrés : au maximum deux polices, et quatre variantes par page ou « unité d’affichage ». Ou, si un seuil par taille de fichier est plus adapté, viser une taille maximale de 400 ko pour les polices téléchargées.
Sur le sujet des contenus, la principale fiche relative aux vidéos se dote, entre autres, d’un tableau spécifiant des paliers de définition en fonction des terminaux. Y figure un mode « qualité standard » qu’il est recommandé de ne pas dépasser. Ainsi qu’un mode « sobriété énergétique » qu’on rendra, au possible, facilement accessible sur l’interface.
Des précisions, le « RGESN 2024 » en apporte également sur les codecs à utiliser. Aussi bien pour les vidéos (AV1, VP9 et HEVC sont privilégiés) que pour l’audio (on nous cite Opus, AAC, HE-AAC, HD-AAD, Dolby E-AC-3 et Dolby AC-4, tout en conseillant de ne pas dépasser 1 Mo/minute). Le « RGESN 2022 » se limitait à recommander MP3, OGG et AAC au lieu de FLAC, AIFF ou WAV.
Dans le domaine de l’hébergement, l’ancienne version mettait l’accent sur la réduction de la distance entre les données et l’utilisateur final. C’est devenu secondaire, au profit d’une localisation dans les pays où l’intensité carbone est peu élevée.
Des fiches ayant changé de catégorie
Dans la « version originale » du RGESN, la possibilité d’utiliser les services numériques sur des équipements anciens entrait dans la thématique « Stratégie ». La voilà déplacée dans la partie « Spécifications ».
S’y ajoute un item sur la compatibilité avec d’anciennes versions de systèmes d’exploitation et de navigateurs web. Pour les premiers, il s’agit d’assurer un support jusqu’à 5 ans après la mise à dispostion en version stable. Pour les seconds, jusqu’à 2 ans.
Même glissement de catégorie pour l’adaptation des services numériques à différents types d’affichages. Parmi les nouveaux conseils, préférer que les menus soient utilisables en mode tactile tout autant que via un clavier. Et, lorsque c’est pertinent, concevoir la version mobile en premier.
La question du support des connexions bas débit passe quant à elle de la catégorie UI/UX à la catégorie « Spécifications ». L’Arcep & Cie y ont couplé l’aspect hors connexion.
Des fiches ayant fusionné
Ne font désormais plus qu’une les fiches suivantes :
– Définition des cibles utilisatrices + définition des besoins métiers et des attentes réelles
– Information de l’utilisateur quand au format de saisie attendu avant validation + vérification des saisies sans requête serveur si possible
– Notifications uniquement lorsque nécessaire + contrôle des notifications par l’utilisateur
– Astreinte à un poids maximum par écran + astreinte à une limite de requêtes par écran
– Durées de conservation sur les données et documents + suppression ou archivage après expiration du délai
De nouvelles fiches
Une catégorie « Algorithmie » couleur machine learning a fait son apparition au RGESN. Elle contient sept fiches, dont six sont au niveau de priorité maximal. Dans les grandes lignes, elles englobent :
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– Interroger la nécessité d’une phase d’entraînement
– Choisir la méthode d’entraînement la plus frugale, adéquate et proportionnée à l’usage du service
– Limiter la quantité d’entraînement nécessaire
Sur ce point, deux clés : opter pour des modèles préentraînés et pour du matériel efficace.
– Limiter la quantité de données utilisées pour la phase d’apprentissage
Et questionner l’empreinte environnementale de l’acquisition de nouveau matériel de stockage par rapport au téléchargement systématique des données.
– Optimiser l’occurrence de mise à jour et de réentraînement des modèles
– Compresser les modèles (sparsification, pruning, distillation, réduction de redondance, etc.)
– Optimiser la stratégie d’inférence
La collecte « responsable et raisonnée » des données fait aussi l’objet d’une nouvelle fiche. Comme le niveau de chiffrement. Sur ce point, le RGESN conseille des mécanismes cryptographiques qui permettent de générer des preuves sans conserver ou divulguer le fichier à prouver.
Nouvelles fiches également pour les questions des mises à jour incrémentielles, des API ouvertes ou encore des dark patterns. Idem pour l’optimisation des environnements de dev/préprod/test, la planification des calculs et transferts de données asynchrones… et les mécanismes de consensus pour les services reposant sur des blockchains publiques.
Illustration principale générée par IA
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