Le portail de messagerie sociale Whats-App<\/i> avec ses 450 millions d\u2019utilisateurs a \u00e9t\u00e9 r\u00e9cemment achet\u00e9 par Facebook pour 19 milliards d\u2019USD, soit pr\u00e8s d\u2019un demi-milliard par collaborateur. Les donn\u00e9es massives sont en train de changer le monde. Ce terme, forg\u00e9 il y a plus de quinze ans, s\u2019applique \u00e0 des volumes d\u2019informations tellement importants qu\u2019ils ne peuvent plus \u00eatre trait\u00e9s par des proc\u00e9d\u00e9s informatiques classiques. Les donn\u00e9es massives sont tr\u00e8s souvent d\u00e9sign\u00e9es comme le \u00abp\u00e9trole du XXIe si\u00e8cle\u00bb. Pour en tirer profit, nous devons apprendre \u00e0 les \u00abextraire\u00bb et \u00e0 les \u00abraffiner\u00bb, c\u2019est-\u00e0-dire \u00e0 les transformer en informations et connaissances utiles. En un an, le monde produit aujourd\u2019hui autant de donn\u00e9es que l\u2019humanit\u00e9 dans toute son histoire et ce volume double tous les quatorze mois et demi environ.<\/p>\n
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Ces masses de donn\u00e9es sont le fruit de quatre innovations technologiques:<\/p>\n
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Les volumes de donn\u00e9es que brassent des entreprises comme Ebay, Walmart ou Facebook sont de l\u2019ordre du p\u00e9taoctet (un trillion d\u2019octets), soit cent fois le contenu de la biblioth\u00e8que du Congr\u00e8s am\u00e9ricain, la plus grande du monde. Ces donn\u00e9es massives ouvrent des possibilit\u00e9s enti\u00e8rement nouvelles d\u2019optimisation des processus, de corr\u00e9lations et d\u2019aide d\u00e9cisionnelle. Elles s\u2019accompagnent toutefois de nouveaux d\u00e9fis, r\u00e9sum\u00e9s par quatre mots cl\u00e9s:<\/p>\n
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Il est donc n\u00e9cessaire de d\u00e9velopper des algorithmes \u2013 donc des m\u00e9thodes de calcul\u00a0\u2013 tout \u00e0 fait nouveaux. Puisqu\u2019il n\u2019est pas efficient de stocker toutes les donn\u00e9es pertinentes dans une seule m\u00e9moire partag\u00e9e, leur traitement doit \u00eatre assur\u00e9 de mani\u00e8re d\u00e9centralis\u00e9e, le cas \u00e9ch\u00e9ant sur des milliers d\u2019ordinateurs. Cela passe par des proc\u00e9dures de calcul parall\u00e8les, tels que Map- Reduce<\/i> ou Hadoop.<\/i> Les algorithmes li\u00e9s \u00e0 ces donn\u00e9es massives identifient en outre des corr\u00e9lations int\u00e9ressantes pouvant se pr\u00eater ici ou l\u00e0 \u00e0 une exploitation commerciale: entre les conditions atmosph\u00e9riques et le comportement des acheteurs, par exemple, ou entre les conditions de vie et les risques sanitaires ou de cr\u00e9dit. De m\u00eame, la lutte contre la criminalit\u00e9 et le terrorisme s\u2019appuie aujourd\u2019hui sur l\u2019analyse de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es comportementales.<\/p>\n
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Les applications en mati\u00e8re de donn\u00e9es massives se r\u00e9pandent \u00e0 toute vitesse. Elles d\u00e9bouchent sur des offres, des services et des produits personnalis\u00e9s. L\u2019un de leurs plus grands succ\u00e8s est la compr\u00e9hension et le traitement automatiques de la parole. L\u2019application Siri d\u2019Apple comprend ce que dit l\u2019usager qui cherche un restaurant proche, et Google Maps l\u2019y conduit. Google Translate traduit \u00e0 partir de comparaisons effectu\u00e9es dans une gigantesque collection de textes traduits. Le syst\u00e8me IBM Watson comprend une instruction en langage naturel et ne bat pas seulement des joueurs exp\u00e9riment\u00e9s (dans un jeu t\u00e9l\u00e9vis\u00e9), mais conseille d\u00e9j\u00e0 des clients sur des permanences t\u00e9l\u00e9phoniques, souvent mieux que des pr\u00e9pos\u00e9s humains. IBM a d\u00e9cid\u00e9 d\u2019investir un milliard d\u2019USD dans le d\u00e9veloppement et la commercialisation du syst\u00e8me.Les donn\u00e9es massives jouent aussi un r\u00f4le important dans le secteur financier. Quelque 70 % des transactions sur ce march\u00e9 sont command\u00e9es par des algorithmes automatiques, ce qui correspond \u00e0 peu pr\u00e8s chaque jour \u00e0 la masse totale d\u2019argent existant dans le monde. De telles sommes attirent aussi le crime organis\u00e9. Les transactions financi\u00e8res sont donc soumises \u00e0 des analyses algorithmiques destin\u00e9es \u00e0 d\u00e9tecter les proc\u00e9d\u00e9s douteux. \u00c0 l\u2019aide d\u2019un logiciel analogue nomm\u00e9 Aladdin, l\u2019entreprise Blackrock sp\u00e9cule sur 15 000 milliards d\u2019USD de fonds de client\u00e8le, soit plus de 30 fois le produit int\u00e9rieur brut de la Suisse.<\/p>\n
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