Les Big data géospatiales peuvent-elles améliorer notre vie quotidienne ?

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Comment l’explosion actuelle des données pourrait-elle nous aider à mieux vivre notre vie quotidienne ? En quoi le phénomène des Big data est-il différent de celui des autres technologies de l’information à la mode ? En tout, si nous exploitons ces nouvelles ressources à notre disposition de façon plus intelligente.

Récemment, j’ai découvert une présentation de Tim Willoughby (en anglais). Celle-ci m’a amené à me poser cette question : comment l’explosion actuelle des données pourrait-elle nous aider à mieux vivre notre vie quotidienne ? En quoi le phénomène des Big data est-il différent de celui des autres technologies de l’information à la mode ? En rien, s’il s’agit de vendre plus de serveurs ou de logiciels ; mais en tout, si nous exploitons ces nouvelles ressources à notre disposition de façon plus intelligente.

Avant l’avènement des Big data, dans notre monde des SIG, nous devions nous asseoir devant une carte, l’analyser et en tirer des conclusions. Cette approche n’a plus de sens dès lors que les Big data sont livrées avec des références de coordonnées. Tout ce que nous avons à faire dans ce monde des Big data est de décider ce qui est important, et de transmettre à nos ordinateurs ces informations. Mais comment leur transmettre cette intelligence ?

Remporter du succès dans le monde des Big data géospatiales dépend d’un certain nombre de critères. Concentrons-nous sur deux d’entre eux. Le premier concerne les normes, et le second porte sur l’encodage de notre propre connaissance de ce qui est important. L’industrie du SIG a réalisé de grandes avancées dans le domaine des normes au cours des deux dernières décennies, et le langage GML (Geographic Markup Language) est un standard OGC essentiel dans le monde des Big data géospatiales.

À un niveau basique, il permet d’associer de l’intelligence à des objets. Nous pouvons utiliser cette intelligence pour examiner les Big data et trouver, parmi celles-ci, les informations associées aux objets et que nous jugeons importantes. Avant tout, nous nous concentrons sur un extrait de la carte (par exemple un carré ou un cercle autour d’un point) ; ensuite, par exemple, si nous avons besoin d’examiner les objets qui pourraient être sujets à des inondations le long d’un cours d’eau entre deux points, nous pouvons extraire les objets fortement connectés (par leur position) au cours d’eau. Le résultat est visible sur la carte.

Il y a quelques années, nous avons travaillé avec le service des routes du Queensland, en Australie. Les capteurs qu’ils ont installés le long de leurs principaux axes routiers transmettent un certain nombre de paramètres toutes les 30 secondes. Cela inclut, entre autres, la position des véhicules. En soi, il ne s’agit pas de grandes quantités de données par rapport au monde des Big data.

Toutefois, le calcul de la position et la transmission des données se basent sur une couverture satellitaire et sur la téléphonie mobile. Lorsque la connexion est interrompue, les données sont stockées temporairement dans les puces des camions pour une transmission ultérieure. Lorsque le flux de données reprend, les alarmes se déclenchent en raison de la rupture dans la transmission. Ajouter de l’intelligence supplémentaire aux données recueillies par les capteurs est essentiel afin de pouvoir garantir que les prises de décisions se basent bien sur des données correctes.

Dans le monde des Big data géospatiales, nous ne pouvons plus nous permettre d’être désinvoltes lorsque nos requêtes et analyses de risques s’appliquent sur 11 millions de pages Web (même si, soyons honnêtes, nous ne consultons souvent que la première page).

Mike Sanderson

http://www.lesechos.fr/idees-debats/cercle/cercle-116898-les-big-data-geospatiales-peuvent-elles-ameliorer-notre-vie-quotidienne-1058755.php?WEq88PxTvXEY1oTS.99#xtor=CS1-33

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