L'utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC) a considérablement augmenté. Les centres de données et les services cloud sont au centre de ces progrès et pour pouvoir suivre la progression, leur efficacité énergétique doit être améliorée. Pour pouvoir le faire, il est important de pouvoir mesurer leur consommation à différents niveaux. Le moyen le plus précis pour mesurer la consommation énergétique d’un serveur sont les wattmètres physiques. Cependant, ils sont difficiles à déployer à grande échelle et peuvent être coûteux. De plus, un wattmètre physique est capable de mesurer uniquement la consommation globale du serveur, sans donner le détail de la consommation des différents composants ou services lancés sur ce serveur. D'autre part, il existe des interfaces internes comme Intel RAPL ou Nvidia NVML qui permettent d'obtenir des informations sur la consommation énergétique des différents composants d'une machine (CPU, RAM et GPU). La récupération des données de consommation données par ces interfaces peut s'avérer d'être difficile. Une multitude d’outils ont été développés afin de faciliter cette tâche. Certains outils peuvent non seulement donner la consommation des différents composants d'un serveur mais même faire une estimation de la consommation au niveau du processus, du conteneur ou de la machine virtuelle. Nous appelons ces outils des wattmètres logiciels. Nous avons constaté que parmi les outils disponibles, il était difficile de trouver la solution adaptée à son besoin. Afin de faciliter cette tâche, nous avons réalisé leurs étude expérimentale comparative. Nous les avons comparés sous différents angles, tels que la compatibilité matérielle, les technologies sous-jacentes utilisées, l'intrusivité, les modèles d'estimation utilisés, la qualité de l'estimation, leurs points forts et leurs limites. Ce travail se focalise sur la partie consommation CPU et RAM et couvre l'étude des outils PowerAPI, Scaphandre et Energy Scope.