Earth, la météo dynamique globale par Cameron Beccario

Si vous êtes lassés des cartes météos stylisées, dessinées à grande échelle, incomplètes et mises à jour toutes les 24 heures, vous avez de la chance car nous avons les moyens d'y ajouter la modernité ! 

Certaines chaînes de TV telles La Une, RTL et la BBC notamment l'ont bien compris et utilisent depuis quelques années des animations vectorielles à haute résolution.

L'ère de l'architecture parallèle

Avec le développement des cartes graphiques accélératrices capable d'exploiter la programmation vectorielle 3D en haute définition, des langages de programmation adaptés à ces représentations et de l'architecture et du traitement informatique parallèles, les programmeurs ont la possibilité de créer des applications d'une puissance de calcul encore inimaginable au début des années 2000.

La météo dans tous ses états. Document PSU.

C'est dans ce contexte technologique très élaboré, qu'en 2012 les designers Fernanda Viégas et Martin Wattenberg créèrent la première carte dynamique des vents des Etats-Unis, Wind Map.

Le projet Tokyo Wind Map

L'idée de représenter vectoriellement les variables météorologhiques intéressa Cameron Beccario, un ingénieur informaticien américain qui travailla notamment chez Microsoft et actuellement pour une société privée au Japon.

Son initiative est partie d'un projet personnel d'apprendre le javascript et la programmation des navigateurs Internet. Ses travaux aboutirent au projet Tokyo Wind Map qui affiche la circulation des vents au-dessus du Japon. L'animation est mise à jour toutes les trois heures à partir de données officielles. Le projet est toujours en ligne.

Le projet Tokyo Wind Map de Cameron Beccario.

Fort de cette première expérience et des commentaires enthousiastes des utilisateurs, en 2013 Beccario étendit son projet à la terre entière en tenant compte de variables météorologiques supplémentaires, aboutissant au projet Earth.

Le projet Earth

Earth modélise les paramètres météorologiques, y compris océaniques et les présente de manière dynamique sur un globe terrestre interactif. Tenant compte de milliards de données - ce sont de Big Data -, cette représentation parle évidemment beaucoup plus qu'une carte statique.

Circulation générale des vents en temps différé (3 heures)

Circulation des vents à l'ouest de l'Alaska autour d'une dépression.

Le programme qui ne requiert qu'une connexion Internet et un ordinateur standard permet d'afficher les conditions météos synoptiques et locales partout dans le monde avec une résolution inférieure à 1 km ! Les données sont mises à jour toutes les 3 heures.
On peut agrandir l'image sur une région du monde et choisir un endroit avec une précision géographique de 2' en latitude et 4' en longitude à 50° Nord soit environ 9 km ou 5 milles nautiques.
Le programme affiche la direction des vents, leur force, la température et le degré d'humidité en surface et en altitude, les courants océaniques et leur force, la direction des vagues, la concentration de monoxyde de carbone, de dioxyde de soufre  et l'extinction due aux poussières et aux sulfates.

Carte des températures et des vents en surface.

Carte des courants océaniques et de leur force.

Zoom sur le courant du Gulf stream.

Concentration du dioxyde de soufre en surface.

Earth utilise les données météorologiques et océaniques américaines gérées par le Global Forecast System (NCEP) de la NOAA et du National Weather Service (NWS), les données océaniques de la NOAA et de programmes tels OSCAR pour la force des courants, MMAB, EMC et WAVEWATCH III pour la température de l'eau et la hauteur des vagues, tandis que les données sur les aérosols et la chimie proviennent du NCEP et du satellite GEOS-5 de la NASA.

La vidéo suivante présente la conférence que donna Cameron Beccario sur son projet Earth à l'Université de Manchester dans le cadre du programme "The Graphical Web 2014".

Pour plus d'information

Consultez l'application Earth. Son menu (via le logo "earth") liste les différents modes d'affichage tandis que la rubrique "about" décrit les détails techniques (source des données, code source du logiciel, contact, etc).

Le DARPA et Memex au service des enquêteurs

Dans une interview accordée récemment à CBS, on apprend que le DARPA, l'agence de recherche de l'armée américaine, a développé une nouvelle application pour mieux lutter contre la criminalité, Memex.

Le DARPA dispose d'un département dédié à l'Innovation de l'Information, I2O, dont le but est de développer des programmes informatiques pour mieux lutter contre la criminalité, y compris la cybercriminalité et le terrorisme.

Développé par Chris White, ingénieur au Bureau I2O du DARPA, Memex est l'héritier du fameux projet inventé par le Dr. Vannevar Bush en 1945.

Selon le DARPA, au cours des deux dernières années, 60  millions de pages web à caractère criminel ont été publiées sur le web et le Darknet. Pour un enquêteur, cela représente des "Big Data" qu'il faut pouvoir analyser afin d'extraire l'information pertinente.

Les moteurs de recherche classiques comme Google sont basés sur une fonction d'indexation du contenu des pages web triées par popularité et les internautes interrogent les serveurs au moyen de mots-clés.

Memex exploite la technique inverse de ce concept, dans la mesure où à partir d'une requête, il est capable d'établir des liens entre les données de différentes pages web, y compris entre les sites partageant les mêmes bannières promotionnelles, et surtout de dévoiler des informations cachées dans le réseau Tor du Darknet et les réseaux clandestins peer-to-peer.

Grâce à des outils de data mining, Memex est capable d'analyser ces "Big Data" afin d'y trouver des corrélations, d'identifier des organisations et des personnes. Ces données peuvent ensuite être présentées sous forme graphique afin de s'adapter aux besoins des utilisateurs.

Memex est pour le moment uniquement utilisé par le ministère américain de la Défense. Il a déjà été testé lors du Super Bowl, afin de tracer les réseaux de prostitution.

En effet, à partir des pages du Darknet faisant la promotion de services sexuels par exemple, Memex est capable de géolocaliser les serveurs de ces pages, l'auteur des publicités, son adresse IP, son numéro de téléphone, etc.

En recoupant ces données avec des portraits de femmes figurant sur ces pages, Memex a pu mettre en évidence les mouvements de différentes prostituées et apporter son support au travail de la police qui peut ainsi plus rapidement identifier les trafiquants et venir en aide aux femmes vulnérables.

Exemple d'écran de visualisation des Big Data traitées par le programme Memex du DARPA. Cet outil de data mining permet d'effectuer des requêtes sur des milliards de données afin d'établir des correspondances entre elles. Chaque noeud ou terminaison peut être agrandie et interrogée. Document DARPA/I2O.

Dan Kaufman, directeur de l'I2O du DARPA, précise que Memex préserve la privacité des données et n'a pas pour objectif de récupérer les informations à caractère privé des réseaux sociaux par exemple ni de désanonymiser des données ou des services anonymes. C'est également clairement indiqué dans la page de présentation de Memex.

Notons que dans le cadre de son rapport sur le Big Data, en janvier 2015 le président Obama a salué l'initiative du DARPA et l'aide qu'apportait Memex aux forces de police.

Memex au service des scientifiques et des particuliers

Le périmètre bien précis de Memex sous-entend qu'il n'a pas la même finalité que les programmes de la NSA et qu'il ne serait pas relié à leurs outils ni à leurs bases de données. 

Perte inutile de ressources ou volonté délibérée, à chacun de juger l'intérêt de ces restrictions.

Ceci dit, dans la lutte internationale contre le crime et le terrorisme, il est difficile de croire que Memex ne trouvera pas d'application au sein de la NSA. Ce ne sera pas la dernière invention du DARPA qui sera exploitée par l'agence de renseignement américaine pour ne citer qu'Arpanet et son protocole TCP/IP.

Exemple d'écran de visualisation de données de Memex.

Document DARPA/I2O.

Quand bien même Memex ne viserait que la recherche des criminels, il faut avouer que cette application a coûté entre 10 et 20 millions de dollars. Quand on sait que Facebook ou Google rachète des sociétés de développement pour plusieurs milliards de dollars (par ex. Facebook a racheté WhatsApp pour 19 milliards de dollars en 2014), Memex reste une "petite" application si on la compare à ces budgets extravagants.

Cela ne veut pas dire qu'elle n'est pas puissante ni intelligente, c'est-à-dire capable d'extraire l'information pertinente perdue parmi des milliards de données anodines.

Actuellement Memex vient uniquement en support des enquêteurs de police (trafic d'armes, de drogue, prostitution, terrorisme, etc) mais à terme il pourrait servir les intérêts de la communauté scientifique (par ex. la lutte contre les épidémies d'Ebola) et ceux des particuliers.

Mais n'espérez pas qu'il soit intégré à Google ou Bing. L'intérêt de ces entreprises privées est pécuniaire et elles n'ont aucun intérêt à proposer des pages n'offrant aucun potentiel de revenus publicitaires.
A lire: Deep Web Search' May Help Scientists.

Project Zero: Google s'attaque aux vulnérabilités software

Le géant de l'informatique Google a annoncé sur son blog qu'il avait pris la décision de lutter contre ce qu'on appelle les "zero-day threats", c'est-à-dire des vulnérabilités ou des failles inconnues et non documentées (non corrigées) dans les logiciels que les cyberpirates découvrent et exploitent. Cette stratégie d'attaque est à l'origine du substantif "exploit" qui caractérise un programme malicieux exploitant une vulnérabilité Zero-Day.
Notons qu'originellement, un "0-day" est un jour durant lequel un logiciel ou un film est copié illégalement avant sa distribution. Google a baptisé cette initiative "Project Zero".

Une vulnérabilité ou menace "less-than-zero" représente la période de temps qui s’écoule
avant que la vulnérabilité ne soit annoncée. Si la menace "zero-day" représente un véritable risque,
la menace «less-than-zero» représente également un sérieux danger. Document ISACA traduit par l'auteur.

Project Zero

Ce nouveau projet vient compléter des projets existants tel ZDI d’Hewlett-Packard en allant plus loin que la simple élimination des vulnérabilités.

En effet, selon Chris Evans, ingénieur sécurité chez Google, "les chercheurs de Project Zero traqueront et élimineront les vulnérabilités, mais ils feront aussi bien plus que cela. Notre objectif est de réduire significativement le nombre de personnes frappées par des attaques ciblées".

Le but de ce projet consiste donc également à réfléchir aux moyens et technologies permettant d’améliorer la sécurité informatique et de mener des actions préventives.

Fidèle à son objectif consistant à partager les données qu'il recueille, dans le cadre du Project Zero, Google a décidé de mettre à disposition du public une base de données des vulnérabilités "zero-day", tout en réservant comme il est de coutume la primeur à l’éditeur concerné et ne révéler la menace qu'après correction.

Pour atteindre son objectif, Google sollicite l'aide des meilleurs experts : "Nous recrutons les meilleurs chercheurs en sécurité à l'esprit pratique et contribuant à 100% de leur temps à l'amélioration de la sécurité sur Internet", a déclaré Chris Evans.

Comme d'autres majors du web, Google a engagé d'anciens pirates informatiques reconvertis pour tester la sécurité de ses systèmes, notamment des serveurs webs et rémunèrent les personnes découvrant des failles dans ses applications et pouvant l'aider à les supprimer. Avec l'ampleur de la cybercriminalité, c'est un emploi à temps plein dont l'avenir est assuré ! Avis aux intéressés.

Pour plus d'informations

Accouncing Project Zero, Google
La cybercriminalité, Luxorion

Prévention du piratage informatique, Luxorion.

Le scandale du marché parallèle des déchets high-tech

Nous connaissons tous le problème de l'obsolescence programmée. Un jour où l'autre l'un de nos appareils électroniques tombe en panne et se pose la question de sa réparation ou de sa mise à la poubelle.

Depuis le début des années 1990, le choix est vite fait. Pour des produits valant moins de 1000€ à l'état neuf et arrivés au terme de la période de garantie, souvent la réparation auprès du service après vente de la marque coûte soi-disant trop cher quand on ne vous annonce pas que c'est simplement impossible.
A regret, on place donc l'appareil défectueux dans un centre de recyclage et on achète un nouvel appareil, plus performant et peut-être même moins cher. Et le cycle recommence.

Même principe pour les articles démodés et amortis des entreprises. Après une vérification sommaire, certains sont mis en vente auprès du personnel. Si personne n'en veut, ils partent soit en déchetterie soit en Afrique ou en Asie s'ils sont encore en bon état où ils sont revendus pour quelques dollars.

La seconde vie de nos déchets high-tech

Du moins c'est la filière théorique que doit suivre tout produit high-tech déclassé ou mis en déchetterie et c'est ce que tout le monde croit.
Car peu de personnes ont jusqu'à présent suivi l'appareil défectueux qu'elles avaient mis en déchetterie ou dans un centre de recyclage.

Greenpeace a effectué cette expérience en Angleterre avec une vieille télévision dans laquelle ils ont placé un traceur GPS. Quelle ne fut par leur surprise de constater qu'au bout de plusieurs semaines, leur TV qui devait en théorie être recyclée via la filière du fabricant s'est retrouvée sur un marché local... au Ghana !

Greenpeace a eu de la chance de la retrouver mais doublement car si la TV avait été défectueuse, elle se serait retrouvée parmi les milliers d'autres déchets démantelés sur une décharge publique au Ghana en train de polluer les terres et les eaux !

Le reportage suivant décrit toute cette filière exploitée par nos entreprises européennes pour contourner les lois. Le constat est édifiant et consternant.

Heureusement, dans cet immense marché de dupe qui profite à des industriels sans scrupules, il y a tout de même un petit espoir, c'est la seconde vie de nos appareils high-tech : le recyclage et l'obsolescence reprogrammée.

La poussette Origami pour les Geeks

La poussette 4moms fabriquée par la société canadienne Origami a toutes les chances de plaire à beaucoup de parents et grands-parents. En effet, c'est une poussette électrique connectée !

Grâce à un bouton de sécurité, elle se déplie et se replie automatiquement, ce qui est souvent un casse-tête sur les modèles manuels, et son inclinaison est variable entre 40° et 72°.

Elle dispose également d'options inattendues : de feux de croisement LED, de feux de route, de suspension sur les quatre roues, d'un harnais de sécurité en 5 points, de ventilateurs aux pieds, d'un capteur signalant la présence ou non de bébé à bord et bloquant le système de pliage, de quatre sacs de rangement, d'un ciel de toit amovible pour surveiller bébé, de quatre porte-gobelets et d'un tableau de bord !

Cet écran LCD affiche la vitesse de marche, le kilométrage de la promenade et le kilométrage total, la température extérieure, un témoin de charge et dispose d'un témoin de présence de bébé (l'écran flashe en rouge s'il est absent).

Mais ce n'est pas tout. En plus, elle est équipée de deux dynamos permettant de recharger la poussette tout en l'utilisant mais également d'alimenter un smartphone via un port USB ! Trop de gadgets ? Démonstration.

La poussette Origami 4moms est adaptée aux bébés et petits enfants jusque 18 kilos. Commercialisée depuis fin 2011, elle est proposée entre 700€ et 1500€ selon les options (mais on peut la trouver à moins de 500$ à New York si vous passez par là).
Rappelons qu'une poussette manuelle du même style revient déjà entre 500 et 600€. A quand la version coupé "4dads" ? ☺

Le Big Data ou le monde digital en chiffres

Qu'est ce que le "Big Data" mis à part un terme aujourd'hui à la mode et une grande inconnue pour beaucoup de personnes, y compris d'informaticiens ? Essayons de dissiper quelques pans de ce brouillard sans pour autant prétendre atteindre l'illumination en un seul article.

La face humaine du Big Data. Document Against All Odds Productions/Rick Smolan.

Quand on évoque le concept de Big Data, on pense naturellement à la gestion de gros volumes de données.
Au cours d'une conférence sur la "Technonomie" qui s'est tenue en 2010, Eric Schmidt, CEO de Google avait déclaré : "Nous avons créé 5 exabytes d'informations depuis l'aube de la civilisation jusqu'en 2003. Nous en créons autant tous les deux jours et ce taux augmente."
La question qui est sur toutes les lèvres est comment faire face à de telles quantités de données ?
Faute d'information, pour la majorité des décideurs d'entreprises, c'est encore une inconnue ou le synonyme de problème à résoudre, de problème d'analyse, de problème de stockage et de nouveaux "problèmes". Bref, pour beaucoup c'est une excuse pour ne pas relever le défi.

*

La plupart des décideurs n'imaginent pas encore qu'une bonne gestion du Big Data peut apporter des solutions et offrir des opportunités, est synonyme de simplification, de précision, de rapidité, bref d'optimisation et d'amélioration.
Définition
Comme le disait Paul Doscher, CEO de LucidWorks, une société experte en solutions analytiques : "Le Big data ce n'est pas un plus grand data warehouse". Autrement dit, exploiter le Big Data ne consiste pas à construire des data centers toujours plus grands pour stocker toujours plus de données.
Le Big Data c'est bien plus que de la volumétrie. Pour être précis un "Big Data" est tout critère ou attribut qui défie les contraintes de capacité d'un système ou d'un besoin métier et qui va donc au-delà de ce qu'on peut normalement gérer ou réaliser.
En 2001, Doug Laney du groupe META (futur Gartner) définit les attributs du Big Data par les fameux "3 V" : volume, vitesse et variété. IBM ajouta la véracité. Par la suite, quatre nouvelles dimensions pertinentes furent ajoutées, pour aboutir aujourd'hui à un modèle multi-dimensionnel à 8 dimensions ou attributs.

Concrètement par Big Data on considère des volumes importants de données stockées ou présentes à un instant donné et qu'il faut capturer.

Cela concerne également la vitesse de traitement qui est généralement très élevée (les superordinateurs ont une vitesse de calcul qui s’exprime en petaFLOPS soit des millions de milliards d'opérations par seconde).

C'est aussi la variété des données et des structures de données. Celles-ci proviennent de différentes sources, internes et/ou externes, se présentent sur des supports et des formats variés. Ces données structurées, semi-structurées ou non structurées doivent pouvoir être exploitées dans leur format natif.
Ce sont les valeurs que représentent ces données, l'analyse donnant du sens aux informations individuelles et prises collectivement.

La véracité des données, c'est-à-dire leur fiabilité et leur qualité. Il est stratégique pour la pérennité et la réputation de l'entreprise que les données proviennent de sources fiables. Comme la rumeur propage de fausses informations, de fausses données génèrent de faux résultats.

La visibilité, des données à travers des tableaux récapitulatifs ou dashboards.

Disposer de données mais ne pas pouvoir s'en servir ou les visualiser est une perte de temps et d'argent. Il est nécessaire que les informations soient factuelles, disponibles et visuellement présentables (par ex. CaptainDash).

La datavisualisation concerne la représentation des données sous formes intelligentes, pratiques et interactives. Le Big Data s'adapte parfaitement à l'expression "une image vaut mille mots".
L'utilisation d'interfaces simples, interactifs et intuitifs permettant d'accéder rapidement à des images, des cartes, des infographies, etc. (par ex. Webmasters) donne un sens global aux données, révèlent les points forts et les détails.

Enfin, en complément, le Big Data offre des opportunités par la gestion de ces données en terme d'économie d'échelle (financièrement) et de métier. Tirer avantage des opportunités peut faire évoluer la stratégie de l'entreprise, augmenter sa compétitivité et améliorer sa réputation.

Exploitation du Big Data en marketing. Document Webmarketing Referencement.

Le monde digital en chiffres

Au début des années 1990, quand nous effectuions une recherche sur Internet, nous étions ravis quand nous trouvions une bribe d'information. Aujourd'hui nous sommes étonnés quand nous ne trouvons pas au moins une page d'hyperliens et surpris quand il n'y a aucune image !

Dans un article publié en 2009 dans le Times et repris par Google, on apprenait que les internautes avaient effectué 100 milliards de recherches sur Internet (ce qui engendrait par ailleurs 8400 tonnes d'émission de gaz à effet de serre chaque une année !).

Début 2013, on a dépassé le nombre de 200 milliards de requêtes par mois, ce qui représente plus de 77000 requêtes par seconde !

En 2012, Google gérait 20 milliards de pages web et 24 petabytes soit 24 milliards de mégabytes de données chaque jour.

Pour gérer ce flux astronomique de données, Google a installé 36 data centers à travers le monde, chaque site comprenant plusieurs centaines de serveurs et des dizaines de milliers de disques durs disposés dans des racks que l'on peut remplacer à chaud (hot swappable). Ici le "Big data" prend tout leur sens !

Selon Alexa, en 2014 Google demeure le site web le plus fréquenté dans le monde.

Le data center de Google installé dans le comté de Douglas en Géorgie,
l'un des 36 data centers du géant d'Internet qui nous permet notamment

de lancer des requêtes sur Internet et de travailler via le Cloud.

Google n'est bien sûr pas la seule entreprise à disposer de data centers. Des constructeurs, des centres de recherches, des sociétés d'assurances et des sociétés de service disposent de data centers offrant une sécurité de niveau Tier 3 (redondance des systèmes informatique) ou Tier 4 (le plus élevé, redondance des systèmes IT et des systèmes d'alimentation électrique); ces infrastructures sont devenues indispensables pour gérer les millions de documents et les milliards d'informations qu'ils traitent quotidiennement.

A l'échelle mondiale, en 2009, Internet contenait 500 exabytes soit 0.5 zettabytes de données, l'équivalent de 60 fois la quantité d'information qu'on peut enregistrer sur tous les disques durs produits en un an dans le monde !

Internet en chiffres. Ces valeurs calculées en juin 2012
peuvent déjà être multipliée par 1.2 début 2014 ! Document Mashable.

En 2012, nous avions créé dans le monde (sur le web, dans les entreprises, dans les centres de recherches, etc) 2.8 zettabytes de données et nous devrions produire 40 zettabytes de données en 2020.
Le Big Data en science

Dans le domaine scientifique, les centres de recherches accumulent également quotidiennement des volumes gigantesques de données sans pour autant atteindre les volumes d'entreprises privées comme Google.

Ainsi, en 2013 le JPL, leader de la robotique spatiale, a archivé 700 TB de données chaque jour provenant des sondes spatiales et des hauts-lieux de l'astronomie.
Le Very Large Telescope (VLT) installé au Chili et constitué de quatre télescopes de 8.20 m diamètre équipés de caméras CCD collecte 30 TB de données brutes chaque nuit qui sont transmises à l'ESO pour traitement.

Panorama des télescopes du VLT installés au sommet du mont Paranal au Chili.

En physique des particules, le CERN est aussi concerné par le Big Data. En fait, c'est l'organisation scientifique civile la plus exigeante et la mieux équipée en ce domaine.

Lors d'une collision entre protons, la caméra de 100 megapixels du LHC enregistre 40 millions de photographies par seconde, générant 1 petabyte de données par seconde !

Le CERN génère 35 petabytes de données chaque année qui devraient doubler après son upgrade à 14 TeV vers 2015 !

Les serveurs du Tier 0 du CERN sont constitués de 88000 coeurs de processeurs.
Ils enregistrent une copie des données brutes du LHC et les distribuent
via Internet aux 11 sites Tier 1 distribués à travers le monde. Document CERN.

Aucun superordinateur ne pouvant gérer seul la totalité des données du LHC, le CERN a mis en place un réseau de 260 sites informatiques distribués à travers le monde, le WorldWide LHC Computing Grid, dont le coeur ou Tier 0 est à Meyrin (Genève).

Le Tier 0 exploite un data center constitué de 88000 coeurs de processeurs. Il stocke en ligne 30 petabytes de données sur disques durs et 70 petabytes sur tapes. Depuis 2014, le data center de Budapest en Hongrie dispose de 300 000 coeurs de processeurs.

Le superordinateur Curie de 2 PFLOPS installé au CEA dans le cadre du projet européen PRACE

Le Big Data selon la NSA

Ainsi que nous l'avons expliqué dans l'article consacré à l'espionnage et l'affaire PRISM dévoilée en 2013, pour la NSA (agence civile), la NGA (agence militaire) et autre DGHQ, le Big Data prend une envergure cosmique tout comme le secret qui l'entoure !

La NSA exploite un superordinateur Cray XC30 de plus de 100 petaFLOPS.
Elle devrait franchir la barre de l'exaFLOPS vers 2018 !

A défaut de cibler ses objectifs et de connaître le motus operandi de ces suspects, la NSA est obligée de ratisser large et donc d'espionner ses ressortissants (ainsi que certaines personnalités étrangères) en mettant "sur écoute" tous les moyens de communications, y compris Internet à travers les lignes Wi-Fi, GPS, les messageries publiques, les réseaux sociaux et autres forums.
Selon la NSA, son nouveau data center installé à Bluffdale en Utah serait capable de contenir jusqu'à 1 yottabyte de données soit 1 million de milliards de gigabytes ! Ce data center pourra stocker plusieurs années complètes de trafic Internet (estimé à 996 exabytes en 2015) !

Vue générale du data center de la NSA installé à Bluffdale dans l'Utah qui fut inauguré fin 2013.
Il coûta deux milliards de dollars. Sa capacité est estimée à 1 yottabytes soit 1000 milliards de terrabytes.
Le site est situé dans un endroit isolé, peu fréquenté par les civils, juste en face du camp militaire de Camp Williams. Document AP/Rick Powmer.

Trafic sur les réseaux numériques

Pour satisfaire les utilisateurs de ces data centers et des clients, vous et moi, qui utilisons de plus en plus Internet, notamment les services multimédias qui exigent une large bande passante et un haut débit et les services du "Cloud", l'infrastructure des télécommunications a dû être adaptée aux nouvelles technologies.

Les lignes coaxiales par exemple ont été remplacées par de la fibre optique, les modems asynchrones par des routers et les ordinateurs monoprocesseurs par des systèmes multi-coeurs équipés de cartes graphiques accélératrices.

Ce progrès étant continu, on constate que la bande passante d'Internet (le débit des transferts de données) augmente de manière exponentielle chaque année.

Vue globale du volume de données numériques transitant à travers le monde par fibre optique fin 2007. Ces données ont de la valeur pour les entreprises, non seulement dans le cadre de leur métier, mais aussi sur le plan marketing et du ciblage des nouveaux clients. Elles en ont encore plus pour... les services de renseignements. Documents TeleGeography.

Sur les câbles de télécommunications en fibre optique installés à travers le monde, le débit des données est actuellement (2012) de l'ordre 125 terabits par seconde (Tbits/s ou Tbps) dont 82.4% concernent le trafic Internet, 17.4% les réseaux privés (notamment d'entreprises) et 0.2% le téléphone.

Dans ce flux de 125 Tbits/s, 12.6 Tbits/s soit 10% sont destinés à l'Europe. Ce flux de données représente chaque seconde le volume d'un disque dur de 1575 GB ou 25 clés USB de 64 GB ou 200 livres de 350 pages au format A5 !
L'informatique au service du métier
Le slogan "trop d'infos tue l'info" s'applique au Big Data plus qu'à toute autre technologie. Dans toute cette volumétrie ou tout ce flux de données, il faut pouvoir trier l'essentiel du superflu, faire la synthèse des informations collectées et trouver le meilleur moyen de les présenter au risque de rendre le contenu inintelligible, indigeste et finalement non productif.
C'est particulièrement vrai dans le commerce et une question cruciale pour les sociétés de marketing (qui furent par ailleurs les premières utilisatrices du Big Data).
Si les consommateurs sont friands d'informations et se disent bien informés, devant la pléthore d'informations, une personne sur deux avoue qu'il devient difficile de faire les bons choix.
Les besoins du métier ont donc poussé les informaticiens à élaborer de nouveaux outils pour exploiter intelligemment ces informations.

Structure d'Internet obtenue par data mining. Le coeur du web se compose d'un réseau dense d'environ 80 noeuds (tels que les fournisseurs de service). 5000 noeuds secondaires y sont connectés et 15000 noeuds au troisième niveau. Si tous les noeuds centraux tombaient, 70% des noeuds restant pourraient assurer la continuité du service. Document MIT Technology Review.

Gérer le Big Data comme un service

L'infrastructure informatique moderne nous propose de nombreuses solutions complémentaires pour gérer à la fois le Big Data, le débit élevé d'information et établir des corrélations entre des données parfois très variées.

Le cahier des charges comprend deux volets : hardware et software. Il nous faut de préférence des clusters HPC, les noeuds pouvant être des serveurs à haute performance ou des superordinateurs massivement parallèles.

Les plates-formes comme les réseaux peuvent être variés allant du réseau câblé à Internet en passant par une virtualisation dans le Cloud.
Enfin, cette partie matérielle doit être combinée à des outils de gestion et d'analyse de données.

La plate-forme d'analyse et de visualisation BigInsights d'IBM alimentée par la plate-forme Hadoop (à la fois système d'exploitation et logiciels de traitement de données non structurées) et intégrée à la gestion de données de l'entreprise.

Le data mining

Lorsque la partie matérielle est opérationnelle, que le système d'exploitation est installé et les sources de données identifiées, il faut à présent les combiner à des outils de gestion, d'analyse et de visualisation de données, ce qu'on appelle une application de "data mining".
Le "data mining" représente toutes les technologies susceptibles de rechercher et d'analyser les informations contenues dans les bases de données. On appelle également ce processus l'analytique.

C'est un outil de prospection visant à trouver des structures originales et des corrélations informelles entre des données. Le but est de mieux comprendre les liens entre des phénomènes en apparence distincts et d'anticiper des tendances encore peu discernables, d'extraire l'exception ou l'individu de la moyenne.

Les liens entre les blogs de trois tendances politiques et les mass médias.
Document Datamining. 

Cette spécialité fait appel à des technologies à la croisée de la gestion des bases de données, de l'intelligence artificielle, des systèmes experts et des statistiques. Parmi les méthodes utilisées citons la classification, les réseaux neuronaux, l'arbre de décision, SEMMA, Six Sigma, etc.
Voilà qui prend du sens et rend obsolète toutes nos bonnes vieilles méthodes statistiques et nos anciennes technologies !
Hadoop
Quand on aborde la question des logiciels gérant le Big Data, s'il y a une plate-forme que connaissent bien tous les spécialistes, c'est "Hadoop".
Développé en 2005 par deux ingénieurs de Yahoo, Hadoop est aujourd'hui géré par la fondation Apache, déjà propriétaire de plus d'une centaine de projets ou applications open-source dont le fameux serveur web Apache HTTP server.
Hadoop est un système d'exploitation écrit en Java qui permet de piloter des machines et de créer des applications distribuées et scalables adaptées à la gestion du Big Data.

Implémentation d'Hadoop au sein d'une entreprise. Document T.Lombry.

Il supporte donc le traitement en parallèle de très importants volumes de données de différents formats (non structurés), ce que ne peuvent pas réaliser les logiciels classiques.
A titre d'exemple, Hadoop est capable de gérer des fichiers de 500 millions d'enregistrements d'appels quotidiens, de transformer les 10 TB de Tweets créés chaque jour en données d'analyses visuelles ou de convertir 100 milliards de relevés annuels de compteurs d'électricité en tendances pour mieux prédire la consommation d'énergie.
Hadoop comprend quatre principaux composants :
- Common : une bibliothèque et des utilitaires utilisés par les autres modules
- HDFS : un file system distribué dérivé du GFS inventé par Google
- YARN : une plate-forme de gestion des ressources des clusters
- MapReduce : un modèle de programmation qui transforme les données indépendamment de leur échelle, les cartographie, les rassemble et met les résultats à disposition du HDFS.
Hadoop étant ouvert et gratuit, de nombreux développeurs ont créé des modules complémentaires dont InfoWorld a dressé une liste de 18 outils essentiels parmi lesquels HBase, Mahout, NoSQL, etc.
Hadoop a été adopté par tous les majeurs de l'informatique dont Google, Amazon, Facebook, IBM, etc.

Schéma "high level" du paysage Big Data d'un point de vue logiciel (plate-forme), comprenant les systèmes d'exploitations, les logiciels de gestion et de visualisation conçus pour le Big Data. On note en particulier la présence de produits open-source (Hadoop, Hive, etc.) qui ouvrent les technologies à la concurrence et sont capables de gérer des données non structurées. Document Bloomberg Ventures.

Ceci dit, Hadoop n'est qu'une plate-forme logicielle parmi d'autres et certaines sont aujourd'hui plus performantes. Son avantage est sa gratuité, un facteur vital pour les entreprises, dans un marché où le prix des plates-formes propriétaires s'affiche généralement en cinq ou six chiffrent devant la virgule.
Parmi les logiciels de data mining et de visualisation citons : BigQuery, Greenplum, Cloudera, Netezza, SAS Enterprise Miner, RapidMiner, Synthesio, Tableau Software, CaptainDash ou encore Webmasters.
Cette technologie s'applique à tous les secteurs intéressés par l'analyse quantitative où les enjeux dépendent notamment du nombre de paramètres analysés (par ex. l'espionnage, les forces armées, le contrôle du trafic, le marketing, les sondages, les analyses du web, l'agriculture, la finance, la bioinformatique et de nombreux domaines scientifiques).

Le Big Data au service de la sémantique.

Big Data, un changement de paradigme
Le Big Data offre potentiellement aux entreprises les moyens d'aller au-delà de la simple information, elles deviennent une source d'innovations potentielles.
C'est une révolution en soi car on ne travaille plus sur de petits volumes de données et un résultat en différé, mais sur des volumes gigantesques représentant la totalité des données récoltées, tout en pouvant travailler en mode interactif voire en temps réel.
Sur le plan de la méthodologie, les anciennes méthodes marketing et les anciennes technologies ne sont plus valables, rendant toute la logique du marketing direct par exemple et les systèmes d'information de l'ancienne génération obsolètes car on change de paradigme en termes conceptuel, d'architecture et de traitement. C'est une révolution !

Le Hype Cycle des technologies émergentes définit leur maturité en fonction de leur visibilité (l'expérience).
Selon les analystes du Gartner Group, les technologies Big Data ont atteint le pic des attentes fin 2013
et vont plonger vers le creux de désillusion. D'ici environ 5 ans, elles devraient se situer sur la pente
de révélation avant d'atteindre le plateau de productivité.

Hype Cycle des composantes du Big Data

Enfin, dans le cadre du modèle SAO (Service Oriented Architecture) nous assistons à l'émergence de fournisseurs de données qui offrent l'opportunité aux entreprises et aux particuliers d'accéder plus facilement aux informations (y compris celles du secteur public grâce à l'Open Data) qui deviennent également plus abordables et plus simples à gérer puisque la complexité du système est transparente pour le client.
Le Big Data change également notre façon d'analyser les données et donc de voir la réalité. Plutôt que d'introduire des données dans un processus pour obtenir un résultat, avec le Big Data, c'est le processus inverse : ce sont les données qui nous interpellent et nous apprennent quelque chose.

Une priorité des gouvernements

Les gouvernements ont bien compris l'intérêt du Big Data et la révolution qu'elles représentent dont on ne voit encore aujourd'hui que la partie émergée.

L'Union européenne en a fait une priorité. Pour la période 2014-2020, dans le cadre de son programme Horizon 2020, l'Europe dispose d'un budget global de 80 milliards d'euros dédiés à la recherche et à l'innovation (un nouveau portail web est en cours de construction).

Les données représentent une valeur stratégique pour les entreprises au point qu'en analyse de risque elles sont considérées comme un bien de valeur primaire aussi important qu'un processus ou une fonction. Les données sont le nouvel "Or noir" du Big Data. Document Nigel Holmes.

Un appel d'offre a par exemple été lancé d'un montant de 658.5 millions d'euros (ICT-15-2014, deadline 23/04/2014) dans le cadre du Big Data et Open Data.

La France consacre 25 millions d'euros aux Big data dont 700000€ pour le programme Mastodons du CNRS démarré en 2012 et qui comprend plus de 16 projets.

Enfin, en 2011, le président Barack Obama proposa son "Big data plan" assorti d'un budget de 200 millions de dollars pour la recherche et le développement.

Le Big Data est à notre portée. A présent il faut l'exploiter. Mais ceci est une autre histoire.

Pour plus d'informations
Information and networking days - Horizon 2020 Work Programme 2014-2015, C.E., 2014
Définition du Big data, IBM
Big data Revolution, CNRS, 2013
50 Great Examples of Data Visualization
Le Big Data et le data mining, Luxorion

Des cartes-mères recyclées en table basse

Depuis quelques années, David Maloney avait amassé des cartes-mères et d'autres accessoires de vieux ordinateurs dans son garage avec l'idée un jour de réaliser un projet. Le temps passa jusqu'au jour où l'idée lui est venue.

Il fit une épure. Lorsqu'il fut satisfait du projet, il prit les planches de bois qu'il possédait, les scia à dimension, acheta des visses et des plaques de verre et se mit au travail. Voici le résultat.

*

Il s'agit en fait de deux tables basses emboîtées fabriquées avec les planches d'un noyer d'Amérique (noyer noir) provenant d'un arbre qu'il avait coupé il y a plusieurs années.

La table intérieure sert de support sur lequel une vingtaine cartes-mères ont été vissées. La seconde table est couverte de plaques de verres sur ses faces visibles et, idée géniale, David a fixé des LED sur tout le périmètre. Elles sont programmées pour s'allumer quand il fait sombre.

Les jeux d'ombres et de lumière la transforment ainsi en une magnifique sculpture contemporaine. George Lucas ou Steven Spielberg ne l'aurait pas reniée !

Pour plus d'information, consultez le blog The news is Broken de Maloney.

Informatique et vie privée

Quand l'informatique devient une seconde nature, on finit par confondre le virtuel et la réalité. En voici une démonstration humoristique.

Réalité virtuelle

A monsieur le responsable de l'Assistance technique,
Il y a un an et demi j'ai changé ma version Fiancée 7.0 par la version Épouse 1.0 et j'ai observé que le programme a lancé une application inattendue appelée Bébé 1.0 qui prend beaucoup d'espace dans mon disque dur. Dans la notice, cette application n'est pas mentionnée.

D'autre part, Epouse 1.0 s'auto installe dans tous les autres programmes, et se lance automatiquement dès que j'ouvre n'importe quelle autre application, parasitant l'exécution de celle-ci.

Des applications telles que SurfWeb 2.1, BièreEntreCopains 10.3 ou Footdudimanche soir 5.0 ne fonctionnent plus.
De plus, de temps en temps se lance un programme occulte (virus ?) appelé BelleMere 1.0 lequel, soit plante le système, soit fait que Epouse 1.0 se comporte de manière totalement inattendue. Je n'arrive pas à désinstaller ce programme et ceci est très irritant, surtout lorsque j'essaye d'exécuter l'application DimancheCalin 3.0, il semblerait que certaines fonctionnalités aient des bogues, par exemple, la commande C:\Petite_pipe_du_samedi.exe ne s'active jamais.

J'envisage de revenir au programme que j'avais avant, Fiancee 7.0, mais le processus de désinstallation d'Epouse 1.0 me semble fort complexe et je ne mesure pas encore bien les risques que cela peut comporter pour les autres applications comme Bébé 1.0, qui je l'avoue est très convivial.

Pouvez-vous m'aider ?

Un utilisateur démoralisé.

Réponse du service technique :

Cher Utilisateur,

Votre plainte est très fréquente parmi les utilisateurs, mais elle est due la plupart du temps à une erreur de conception de base : beaucoup d'utilisateurs passent de n'importe quelle version de Fiancée X.0 à Epouse 1.0 avec l'idée fausse que Epouse 1.0 n'est qu'un programme utilitaire et de divertissement.

Cependant, Épouse 1.0 est bien plus que ça : il s'agit d'un SYSTEME D'EXPLOITATION COMPLET, créé pour contrôler et gérer toutes vos applications. Même problème avec BelleMere X.0.
Ces programmes sont d'anciennes générations, desquels dérivent Epouse X.0 et entraînent souvent des problèmes de compatibilité. Avec un peu de chance, ils finissent par être victime d'un virus et disparaissent au bout de plusieurs années.

Évitez aussi l'utilisation excessive des touches ESCAPE ou SUPPRIMER, car vous devrez ensuite utiliser la commande C:\faire_des_excuses.exe/fleurs/all pour que le programme refonctionne normalement.
Epouse 1.0 est un programme assez intéressant, mais qui peut générer un coût élevé, s'il est mal utilisé. Je vous conseille d'installer un software additionnel pour améliorer la rentabilité d'Epouse 1.0. comme Fleurs 5.0, Bijoux 2.3, ou bien Sejour_au_Club_Med 1.2. Vous pouvez aussi vous servir de Oui_mon_amour 8.0 ou bien de Tu_as_raison_ma_chérie 14.7. Vous pouvez les télécharger sur Internet, leurs résultats sont assez satisfaisants.

ATTENTION : n'installez jamais Secrétaire_en_minijupe 3.3, Petite_amie 1.1 ou Copine 1.0. Ces programmes ne fonctionnent pas dans l'univers d'Epouse 1.0 et pourraient causer des dommages irréversibles dans le système.

Pour la fonctionnalité, C:\Petite_pipe_du_samedi.exe ne s'activera qu'après l'exécution d'autres commandes comme C:\souper_au_resto.exe.

Bonne chance.

Jeopardy - L'ordinateur Watson contre l'être humain : 1-0

La recherche en intelligence artificielle et dans le data-mining (la recherche d'informations dans des bases de données) continuent à nous surprendre, et l'affaire d'espionnage PRISM n'est que le sommet de l'iceberg en matière de gestion des "Big data".

Aujourd'hui les ordinateurs ont atteint un tel niveau de performance qu'il y a de quoi nous faire réfléchir sur le rôle et les fonctions qu'on doit accorder aux machines pensantes de demain.
Rappelez-vous la performance de l’ordinateur Watson d’IBM en 2011, qui avait battu à plates coutures les deux meilleurs joueurs humains au Jeopardy, un jeu similaire à "Question Pour Un Champion". Démonstration.

Le niveau d'intelligence cognitive de cette machine, en terme de reconnaissance vocale, d’interprétation des questions, de capacités d’inférences et de gestion de données, est tout simplement stupéfiant.
Mais avec ses 65 TFLOPS, Watson n'est pas le summum des ordinateurs, juste le plus puissant système cognitif. Ceci dit, IBM a déjà fabriqué un système 150 fois plus rapide, Mira, dont la puissance de calcul atteint 10 PFLOPS.
On n'ose même pas imaginer ce que donnerait ce jeu le jour où l'ordinateur quantique sera polyvalent.
Combinez cette performance à celles des robots, par exemple le modeste projet M-Blocks du MIT et aux capacités motrices du petit Asimo d'Honda, on se dit que l'être humain a bien raison de se méfier des capacités des ordinateurs et de toujours veiller à garder le contrôle !

Et d'autant plus qu'en matière de neurobiologie plus d'un laboratoire de recherche essayent actuellement de simuler les propriétés du cerveau humain sur des substrats en silicium ou hybride carbone-silicium, pour ne citer qu'un projet, Blue Brain qui est aujourd'hui tout à fait crédible...
Pour plus d'informations
Watson d'BM : IBM, IBM presskit, Forbes, engadget, le jeu Jeopardy,
Mira d'IBM : ANL.gov, Phys.org.

Science@home: les scientifiques vous attendent

Vous aimez les sciences ? Vous aimeriez aider les scientifiques ? Bonne nouvelle, ils vous attendent !
Dans le cadre de leurs recherches, les scientifiques sont souvent confrontés à des problèmes de ressources, que ce soit en personnel, en matériel ou financière, pour assurer la maintenance et le suivi à long terme de leurs programmes.

Quand bien même ils disposeraient des plus puissants ordinateurs et de tout le personnel nécessaire, vu la quantité de données qu'ils doivent traiter, un moment ou un autre leurs ressources seront limitées. Se greffe sur ce problème le fait que les scientifiques ne peuvent pas toujours attendre des mois et des années le résultat des analyses et des calculs.
Des solutions inédites ont été développées. Beowulf par exemple, développée en 1993 par Donald Becker de la NASA fut la première d'entre elles : des ordinateurs ont été mis en parallèle afin d'obtenir un système équivalent à la somme des processeurs utilisés. Même technique pour la mémoire. Aujourd'hui nous appelons ce genre d'architecture un cluster (une grappe).

Dans beaucoup de domaines, il est important de travailler en temps réel sinon le chercheur risque de rater un phénomène, que ce soit un évènement astronomique, physique ou une réaction chimique. Face à de telles contraintes comment peut-on malgré tout répartir le travail d'analyse ?

Internet et l'informatique distribuée au service des scientifiques.

Les applications distribuées

En 1994, David Gedye, vice-président d'une société de formation en ligne discutait avec des amis et émit l'idée géniale d'utiliser la puissance de traitement de tous les micro-ordinateurs reliés à Internet: sur chacun d'eux, il suffisait d'exploiter les périodes de faible activité du processeur durant lesquelles s'active normalement l'économiseur d'écran pour traiter des données scientifiques.
C'est ainsi qu'est né le premier projet distribué, SETI@home, dont le but est de localiser des signaux extraterrestres artificiels. Via un logiciel gratuit, toute personne connectée à Internet peut télécharger des données brutes enregistrées par le radiotélescope d'Arecibo à Porto Rico.

Le logiciel recherche des signaux suspects aléatoires ou répétitifs. Lorsqu'un module est traité les résultats significatifs sont renvoyés aux scientifiques qui n'ont plus qu'à vérifier les signaux suspects.

L'installation est simple : un ordinateur, une connexion à Internet et un logiciel d'analyse de spectre fournit gracieusement par l'équipe SETI de l'Université de Berkeley.

Aujourd'hui ce projet entre dans sa 17eme année d'existence. Plus de 133000 personnes réparties dans plus de 11000 équipes à travers le monde utilisent régulièrement SETI@home.
Depuis 1996, ce projet scientifique ainsi que de nombreux autres ont été intégré dans la plate-forme BOINC qui assure de manière plus conviviale la gestion des projets et des données.

Performances

Les performances d'un projet ainsi distribué à travers Internet sont supérieures à celles de beaucoup de superordinateurs.

En effet, dans le cas de SETI@home, en 2013 la capacité globale de calcul du système dépasse 630 TeraFLOPS !
Grâce à ses 350000 utilisateurs et 6 millions d'ordinateurs, Einstein@Home, dont le but est de découvrir des pulsars et des ondes gravitationnelles, atteint 473 TFLOPS. Autrement dit, grâce à Internet Einstein@Home est 3.4 fois plus rapide que le NEC SX-8R de 140 TFLOPS de Météo-France !

La puissance de calcul a atteint un niveau jamais égalé dans l'histoire de l'informatique et il est probable que son inventeur verra un jour son nom dans les livres d'histoire. Et pour cause.

Les projets actifs dans l'interface BOINC, chacun étant assigné à un processeur.

De nombreux projets scientifiques

L'informatique distribuée s'est avérée si performante qu'aujourd'hui près de 140 projets similaires ont vu le jour. Parmi ceux ci citons :
- Astronomie : SETI@home, Cosmology@Home, Asteroids@home, Milkyway@home
- Astronautique : Constellation
- Physique : Einstein@home, LHC@home, uFluids, eOn, Iberdvis
- Sciences de la Terre : Climateprediction.net
- Biologie et Médecine : SIMAP, Rosetta@home, Docking@Home, Malariacontrol.net, GPUGrid.net
- Chimie : Spinhenge@home, Leiden Classical
- Environnement : Radioactive@Home
- Informatique : DistrRTgen, VoIPEx
- Informatique quantique : OProject@Home
- IA et Neurosciences : FreeHAL, MindModeling@Home
- Mathématiques : PrimeGrid, ABC@home, Collatz Conjecture, NFS@home, SAT@home
- ONG : World Community Grid
- Séismologie : Quake Catcher Network (avec sonde USB)
etc.

Quelques projets scientifiques disponibles via l'interface BOINC.

Ces projets font avancer la Science. Ainsi grâce à la participation des internautes, Einstein@Home par exemple permet de découvrir environ 200 pulsars par an, y compris des pulsars binaires, millisecondes et gamma. Leur étude permet de mieux comprendre la fin de vie des étoiles.

Grâce à Rosetta@home, les chercheurs peuvent créer de nouveaux enzymes et vaccins notamment.
Enfin, grâce à Quake Catcher Network et une sonde USB installée sur l'ordinateur de l'internaute, les séismologues peuvent détecter et suivre l'activité séismique en temps réel à travers le monde, etc.
Ces projets n'attendent que vous. Alors si vous voulez concrètement aider les scientifiques, téléchargez BOINC et ajoutez-y quelques projets. Faites-vous plaisir, c'est de la Science !
A propos des FLOPS et des superordinateurs
FLOPS est l'acronyme de nombre d'opérations en virgule flottante par seconde ou "FLoating point Operations Per Second". On parle de virgule flottante par opposition aux calculs avec des nombres entiers.
1 TeraFLOPS ou TFLOPS correspond à 1 milliard d'opérations en virgule flottante par seconde (ou 1000 Mips), l'équivalent de 1000 processeurs cadencés à 1 GHz.
Un ordinateur classique cadencé à 1 GHz présente une capacité de calcul d'environ 1 GFLOPS mais la progression n'est pas strictement linéaire car elle dépend des performances des caches du processeur.
A titre de comparaison, le cortex de l’homme est capable de traiter 10¹⁹ bits d’information soit, en jargon informatique l’équivalent d’une puissance de 10000 TFLOPS; notre cortex à la puissance d’un superordinateur Cray-3 mais ce dernier est loin d’être optimisé.
Notons qu'une simple calculatrice de poche réalise en théorie une seule opération par seconde. Nous avons rarement besoin d'un temps de réponse plus rapide. Subjectivement, nous considérons que toute réponse affichée en moins de 0.1 seconde est instantanée. Cela permet d'attribuer aux calculatrices une performance d'environ 10 FLOPS. Quant au méthodes de calculs manuelles (une division difficile), notre performance tombe en général à environ 1 milliFLOPS.

Voir aussi le TOP500 des superordinateurs les plus rapides.