189
données générées dans le monde s’élèvera à 44 zettaoctets, contre 4 zettaoctets à l’heure actuelle. Par
conséquent, pour que l’Internet des objets devienne une réalité, nous devons inévitablement répondre
dès maintenant au besoin de solutions de stockage et de services transformationnels.
Nous sommes passés du M2M où le barycentre de la valeur était sur l’intégration avec les objets (la
communication) à l’IoT où la valeur s’est réorientée vers la donnée. Le challenge à relever est celui de
l’équation qui unit collecte, analyse des données et prédictions, nous devons faire face aux défis de la
construction de modèles à usage réel et économiquement pertinents, l’analyse prédictive, l’intelligence
artificielle, l’exploitation rapide de données massives et fugaces, la sécurisation des données,
l’exploitation de données personnelles. Le défi des entreprises de ce secteur (par exemple, SIGFOX
entreprise de 325 salariés leader dans l’IOT dont le siège est proche de Toulouse) est de rendre
accessibles et traiter de manière simple les problèmes d’usage complexes.
Alors qu’aujourd’hui les entreprises/organisations sont capables d’utiliser des capteurs en tous genres
(température, force, pression, géolocalisation, humeur, …) et de les relier à leur système
d’information, les quatre principales complexités sont : La gestion du hardware, La gestion du réseau,
La collecte des données, Le traitement & la valorisation des données.
Météo : présence du Centre national de recherches météorologiques
Les prévisions météorologiques et l'étude du changement climatique sont indissociables des sciences
de la donnée. Les prévisions comme les analyses du climat récent s'appuient sur des données massives
collectées par d’innombrables capteurs qui grâce à des traitements numériques (résolution d'équations
complexes et analyse statistique) offrent des prévisions ou des estimations du climat de plus en plus
précises et fiables.
La demande de prévisions météorologiques est exponentielle et accompagne les progrès de nombreux
secteurs dont certains travaillent sur les machines autonomes comme l’automobile, l’aéronautique ou
l’agriculture. Les sujets de la météo comme du climat sont en tout point transversal car s'ils utilisent
depuis toujours des données in-situ, ils se nourrissent maintenant, largement des données du spatial
(plus de 100 millions de données traitées par jour).
Au-delà de ces données "structurées", l’IA aujourd'hui offre un énorme potentiel prometteur en
science de l'atmosphère et du climat. Ces données massives devront contribuer à améliorer les
prévisions et les interventions d’urgence en cas de catastrophes naturelles. Un sujet d'intérêt récent
concerne les données de téléphonie mobile : elles permettaient de mesurer les précipitations au plus
près du sol mais aussi de détecter les signaux de stress dans les zones frappées par des catastrophes
naturelles.
Face au réchauffement planétaire, la révolution des données est cruciale, car elle :
x aide à visualiser les effets concrets du changement climatique
x favorise le développement de nouvelles solutions pour s’en protéger
x initie de vraies inflexions – tant politiques que comportementales.
Le Centre national de recherches météorologiques (CNRM) est une unité Mixte de Recherche
constituée par le CNRS et Météo-France. Reconnu comme un des leaders mondiaux de la recherche
météorologique, le CNRM assure l’essentiel des activités de recherche et coordonne l’ensemble des
actions de R&D de Météo-France. Ses activités de recherche sont principalement menées sur les sites
de Toulouse et de Grenoble.
données générées dans le monde s’élèvera à 44 zettaoctets, contre 4 zettaoctets à l’heure actuelle. Par
conséquent, pour que l’Internet des objets devienne une réalité, nous devons inévitablement répondre
dès maintenant au besoin de solutions de stockage et de services transformationnels.
Nous sommes passés du M2M où le barycentre de la valeur était sur l’intégration avec les objets (la
communication) à l’IoT où la valeur s’est réorientée vers la donnée. Le challenge à relever est celui de
l’équation qui unit collecte, analyse des données et prédictions, nous devons faire face aux défis de la
construction de modèles à usage réel et économiquement pertinents, l’analyse prédictive, l’intelligence
artificielle, l’exploitation rapide de données massives et fugaces, la sécurisation des données,
l’exploitation de données personnelles. Le défi des entreprises de ce secteur (par exemple, SIGFOX
entreprise de 325 salariés leader dans l’IOT dont le siège est proche de Toulouse) est de rendre
accessibles et traiter de manière simple les problèmes d’usage complexes.
Alors qu’aujourd’hui les entreprises/organisations sont capables d’utiliser des capteurs en tous genres
(température, force, pression, géolocalisation, humeur, …) et de les relier à leur système
d’information, les quatre principales complexités sont : La gestion du hardware, La gestion du réseau,
La collecte des données, Le traitement & la valorisation des données.
Météo : présence du Centre national de recherches météorologiques
Les prévisions météorologiques et l'étude du changement climatique sont indissociables des sciences
de la donnée. Les prévisions comme les analyses du climat récent s'appuient sur des données massives
collectées par d’innombrables capteurs qui grâce à des traitements numériques (résolution d'équations
complexes et analyse statistique) offrent des prévisions ou des estimations du climat de plus en plus
précises et fiables.
La demande de prévisions météorologiques est exponentielle et accompagne les progrès de nombreux
secteurs dont certains travaillent sur les machines autonomes comme l’automobile, l’aéronautique ou
l’agriculture. Les sujets de la météo comme du climat sont en tout point transversal car s'ils utilisent
depuis toujours des données in-situ, ils se nourrissent maintenant, largement des données du spatial
(plus de 100 millions de données traitées par jour).
Au-delà de ces données "structurées", l’IA aujourd'hui offre un énorme potentiel prometteur en
science de l'atmosphère et du climat. Ces données massives devront contribuer à améliorer les
prévisions et les interventions d’urgence en cas de catastrophes naturelles. Un sujet d'intérêt récent
concerne les données de téléphonie mobile : elles permettaient de mesurer les précipitations au plus
près du sol mais aussi de détecter les signaux de stress dans les zones frappées par des catastrophes
naturelles.
Face au réchauffement planétaire, la révolution des données est cruciale, car elle :
x aide à visualiser les effets concrets du changement climatique
x favorise le développement de nouvelles solutions pour s’en protéger
x initie de vraies inflexions – tant politiques que comportementales.
Le Centre national de recherches météorologiques (CNRM) est une unité Mixte de Recherche
constituée par le CNRS et Météo-France. Reconnu comme un des leaders mondiaux de la recherche
météorologique, le CNRM assure l’essentiel des activités de recherche et coordonne l’ensemble des
actions de R&D de Météo-France. Ses activités de recherche sont principalement menées sur les sites
de Toulouse et de Grenoble.