# Estimation de la consommation énergétique de la 5G en France basée sur des données réelles et des modèles analytiques

Meriem Ghali, Anthony Busson, Marceau Coupechoux

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Meriem Ghali, Anthony Busson, Marceau Coupechoux. Estimation de la consommation énergétique de la 5G en France basée sur des données réelles et des modèles analytiques. CORES 2025 - 10èmes Rencontres Francophones sur la Conception de Protocoles, l'Evaluation de Performances et l'Expérimentation des Réseaux de Communication, Jun 2025, Saint Valery-sur-Somme, France. hal-05034070

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Submitted on 14 Apr 2025

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# Estimation de la consommation énergétique de la 5G en France basée sur des données réelles et des modèles analytiques

Meriem Ghali¹,² et Anthony Busson ²,³ et Marceau Coupechoux⁴

¹ENS de Lyon, CNRS, Universite Claude Bernard Lyon 1

²LIP, UMR 5668, Lyon, France

³ Universite Claude Bernard Lyon 1, CNRS, ENS de Lyon

⁴ LTCI, Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris, Palaiseau, France

Le changement climatique a incité divers secteurs, y compris le secteur numérique, à évaluer leur impact environnemental, la consommation énergétique étant un facteur clé. Avec le déploiement des réseaux 5G, comprendre leur consommation énergétique est essentiel pour concevoir des infrastructures plus durables. Cette étude propose un modèle pour estimer la consommation énergétique des réseaux 5G, intégrant à la fois des composantes fixes et dépendantes de la charge. Nous appliquons ce modèle au déploiement actuel de la 5G en France. Contrairement aux études précédentes, nous utilisons des données ouvertes et publiques d'ARCEP et de l'INSEE, ce qui rend la paramétrisation de notre modèle plus réaliste et reproductible. Nous mettons en évidence comment la consommation énergétique est influencée par des facteurs tels que la charge de trafic, la densification des réseaux et les différences régionales entre les zones urbaines et rurales. Nos résultats révèlent que : i) Bien que le nombre d'utilisateurs de la 5G augmente en moyenne de 1,5 million par trimestre, la charge du réseau 5G reste faible pour le moment. ii) La consommation énergétique de la 5G est étroitement liée au déploiement de l'infrastructure, les stations de base et les AAU étant actuellement surdimensionnées par rapport à la charge du réseau en France. iii) Les zones rurales présentent une consommation énergétique par utilisateur plus élevée en raison de leur faible densité de population. iv) La consommation énergétique de base d'une station de base 5G est significativement plus élevée que sa consommation énergétique en transmission, soulignant l'importance d'améliorer cette composante.

**Mots-clefs** : 5G, Consommation énergétique, Infrastructure réseau mobile, Charge du réseau, Analyse démographique et trafic, Comparaison zones urbaines et rurales

## 1 Introduction

Le changement climatique pousse tous les secteurs industriels à évaluer leur impact environnemental, notamment en termes d'émissions de carbone et de consommation d'énergie. Le secteur du numérique et des réseaux mobiles n'échappe pas à cette tendance et cherche à améliorer son efficacité énergétique. Avec l'essor de la 5G, il est essentiel de comprendre et d'évaluer sa consommation énergétique afin de développer des infrastructures plus durables et respectueuses de l'environnement.

Les réseaux mobiles consomment une part significative de l'énergie du secteur numérique. Avec l'introduction de la 5G, qui utilise des technologies avancées comme le massive MIMO et des fréquences élevées (bande de fréquence des 3.5 Ghz), l'impact énergétique des réseaux mobiles pourrait augmenter si des stratégies de gestion de l'énergie ne sont pas mises en place. Cette étude vise à estimer la consommation énergétique des réseaux 5G en France en intégrant des composants fixes et dépendants de la charge réseau. Nous nous appuyons sur des données publiques et ouvertes fournies par l'ARCEP et l'INSEE afin d'assurer une modélisation réaliste et reproductible.

Nous analysons les variations de consommation énergétique en fonction de la densité du réseau, du traffic et des disparités géographiques entre zones urbaines et rurales. Cette étude met en lumière les défis
d'optimisation énergétique et propose des perspectives pour réduire l'empreinte environnementale des infrastructures 5G.

Ce document est structuré comme suit : la section II décrit brièvement notre modèle de consommation énergétique, la section III présente la configuration du système et les données utilisées, la section IV détaille les résultats numériques obtenus, et enfin, la section V conclut l'étude en mettant en avant des perspectives d'optimisation énergétique.

## 2 Modèle de consommation énergétique

Notre modèle repose sur une représentation détaillée de la consommation énergétique des stations de base 5G. Il comprend une composante fixe, représentant l'énergie nécessaire au fonctionnement de base des équipements, et une composante variable, dépendant de la charge du réseau et du volume de données transmises. Nous prenons en compte divers paramètres techniques tels que la puissance des antennes, l'efficacité des amplificateurs de signal, la consommation énergétique des unités de traitement des données et l'influence des conditions de propagation sur l'efficacité du réseau. Ce modèle permet d'évaluer la consommation énergétique en tenant compte de la densité du réseau et de l'évolution du trafic.

## 3 Configuration du système

**Données utilisées** Nous utilisons deux jeux de données ouvertes :

- Données INSEE : Informations démographiques détaillées par zones de 200m x 200m.

- Données ANFR : Données sur le déploiement des infrastructures radioélectriques en France, y compris la localisation des stations de base et les caractéristiques des antennes.

**Simulation et paramétrisation** Les utilisateurs 5G sont distribués en fonction des données démographiques, tandis que les stations de base sont modélisées selon les informations ANFR. Nous avons utilisé ces données pour simuler des scénarios de consommation énergétique en prenant en compte différents niveaux de densification du réseau.

L'analyse de la charge réseau permet d'estimer la consommation énergétique en fonction du déploiement et de l'utilisation des infrastructures. Nos simulations prennent également en compte la consommation énergétique horaire en fonction des variations de trafic pendant une heure normale et une heure de forte affluence.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**FIGURE 1** : Infrastructure du réseau mobile d'un opérateur et répartition des utilisateurs dans la ville de Lyon (France).</figcaption></figure>
# 4 Résultats Numériques

## 4.1 Validation du modèle

Nos résultats de simulation ont été comparés aux mesures de terrain obtenues à Lyon par l'ARCEP et sont présentés dans la figure 2. L'analyse de la distribution du débit utilisateur montre une bonne correspondance avec les données empiriques, validant ainsi notre modèle.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**FIGURE 2** : Comparaison de la fonction de répartition cumulative (CDF) de notre débit atteignable avec les données réelles fournies par l'ARCEP dans la ville de Lyon.</figcaption></figure>

## 4.2 Évolution du trafic 4G/5G

Depuis 2021, la 5G connaît une adoption rapide en France, avec une augmentation moyenne de 1,5 million d'utilisateurs par trimestre. La consommation de données par utilisateur 5G augmente également, atteignant entre 40 et 60 Go par mois, ce qui peut impacter la charge réseau et la consommation énergétique des stations de base.

## 4.3 Charge du réseau et consommation énergétique

La charge radio moyenne des stations de base 5G reste inférieure à 16,5 %, même en période de pointe, révélant un surdimensionnement des infrastructures. En moyenne, une station de base urbaine consomme 2 456 Wh, tandis que celles situées en zones rurales présentent une consommation énergétique par utilisateur plus élevée.

## 4.4 Consommation énergétique

La figure 3 présente deux éléments clés : la figure de gauche affiche la consommation énergétique horaire (en Wh) d'un opérateur au fil du temps à Lyon, France, de 2021 à 2024, tandis que la figure de droite illustre l'évolution du nombre de stations de base 5G et d'antennes (AAU) sur la même période.

Le graphique de droite montre une augmentation constante du nombre de stations de base et d'AAU, avec une croissance plus marquée des AAU, chaque station de base pouvant en contenir entre 1 et 6.

En comparant ces deux figures, nous observons que la consommation énergétique augmente considérablement avec l'expansion des AAU, indiquant une relation proportionnelle entre le déploiement et la consommation. Sur le graphique de gauche, bien qu'une différence notable soit visible à pleine charge, la consommation énergétique globale aux heures de pointe et en période normale reste relativement stable, avec de faibles variations.

Cette stabilité s'explique par le fait qu'une grande partie de la consommation énergétique reste constante et que les faibles niveaux de charge ($\mu^* = 9.4\%$ aux heures de pointe [ARC23] et $\mu = 4.16\%$ en moyenne) ne contribuent qu'à une augmentation moyenne de 3% de la consommation liée à la composante dépendante de la charge ($P_{out}$).
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 3 : Evolution de la consommation énergétique horaire de la 5G (figure de gauche) et du nombre de stations de base 5G et d'AAU (figure de droite) à Lyon, France (2021-2024).</figcaption></figure>

## 4.5 Répartition de la consommation énergétique

La consommation énergétique totale des réseaux 5G en France en utilisant la bande de fréquence 3.5 Ghz, est estimée à 70 566 kWh par heure. C'est l'équivalent de 141 132 km parcourus en voiture électrique. Les zones urbaines représentent la plus grande part de cette consommation (33 131 kWh/h), suivies des zones suburbaines (26 353 kWh/h) et rurales (11 082 kWh/h).

## 5 Conclusion

Cette étude met en évidence que la consommation énergétique des réseaux 5G en France est fortement corrélée au déploiement des infrastructures et à la densité d'utilisateurs. Nos résultats montrent un surdimensionnement des stations de base par rapport à la demande actuelle, ce qui entraîne une consommation énergétique importante, notamment en raison des besoins fixes des équipements.

Des solutions d'optimisation, comme l'extinction dynamique des stations de base en fonction du trafic ou l'amélioration de la partie fixe de la consommation énergétique des équipements, sont essentielles pour limiter l'impact environnemental de la 5G. En optimisant la gestion des ressources et en adaptant le réseau aux besoins réels des utilisateurs, il est possible de réduire significativement cette dernière.

Ce modèle peut également être utilisé pour prévoir l'évolution de la consommation énergétique et aider à concevoir des stratégies de réduction adaptées, contribuant ainsi à un développement plus durable des réseaux mobiles.

## Remerciements

Cette recherche a été financée par l'Agence Nationale de la Recherche dans le cadre du programme France 2030, sous la référence « SUCCEN ANR-24-CE25-7419 » et « ANR-22-PEFT-0008 ».

## Références

[ARC23] ARCEP. Impact de l'Extinction Des Réseaux 2G et 3G – Rapport Détaillé. 2023.