Les rois d'autrefois connaissaient le poids de leurs décisions. Ils savaient que chacun de leurs choix envoyait des ondulations à travers le royaume et qu'un seul décret inopportun pouvait déclencher une série d'événements en cascade imparables. Un choix pourrait garantir une paix durable, tandis qu'une douzaine d'autres pourraient mener à leur propre trône renversé.
C'est ainsi que ces rois se sont tournés vers les augures et les sorciers, des personnes qui prétendaient avoir une connaissance particulière des événements futurs.
"Scrutez demain et conseillez-moi aujourd'hui", pourrait ordonner un roi. "Révélez-moi les effets de mes décisions afin que je puisse naviguer en toute sécurité dans les jours, les mois et les années à venir."
Mais bien sûr, malgré toutes leurs sorcelleries et leurs prières, les conseillers du roi ne possédaient aucune véritable vision des événements futurs. Au mieux, ils comprenaient simplement les flux et reflux de la politique ou de l'opinion publique. Au pire, c'étaient des charlatans.
Si seulement il y avait un moyen de tester une décision sur un monde séparé et identique - un modèle complexe de réalité dans lequel même les choix les plus catastrophiques se sont déroulés dans une simple simulation. Un dirigeant pourrait jouer avec une nouvelle loi ou politique économique dans l'isolement sûr d'une réalité simulée avant de la présenter réellement aux citoyens. Les entreprises pourraient évaluer l'intérêt du public pour un nouveau produit. Les créateurs pouvaient parfaitement prévoir les tendances de la mode de la saison prochaine.
N'étant plus du domaine de la fantaisie imaginée, de telles simulations sont désormais à notre portée, grâce à l'exploration de données et à la technologie informatique modernes. En fait, l'équipe internationale de scientifiques des Future Information and Communication Technologies (FutureICT ) Projet a l'intention de le construire.
Ils l'appellent le Living Earth Simulator et, comme nous le verrons dans cet article, FutureICT vise à simuler tous les aspects du monde qui vous entoure, de Wall Street et des podiums parisiens, aux écosystèmes de la jungle florissante et aux profondeurs océaniques les plus sombres.
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Les simulations nous permettent de tester et d'expérimenter un système ou un processus à travers le fonctionnement d'un autre. Un simulateur de vol de l'US Air Force permet aux aspirants pilotes de chasse de tester un F-22 Raptor sans se mettre en danger - ou un avion de 200 millions de dollars. De même, un mannequin de formation Resusci Anne CPR remplace une victime qui ne répond pas sans risquer une vie humaine.
Les gens se sont tournés vers des modèles et des simulations depuis des temps immémoriaux. Des modèles de personnes et d'animaux apparaissent souvent sur les sites préhistoriques, et les anciens Égyptiens, Grecs et Romains ont tous construit des modèles de leurs véhicules et bâtiments. En plus des utilisations cérémonielles, ces miniatures ont servi d'outils d'enseignement et de planification, tout comme les modèles que nous utilisons aujourd'hui.
Les humains ont également développé les moyens de copier plus que de simples formes physiques. Ils ont appris à simuler des systèmes. L'ancien astrolabe, par exemple, a servi d'outil astronomique indispensable pendant plus de 2 000 ans et est un modèle de travail du ciel nocturne et de la position des étoiles. L'utilisateur a tracé des mouvements interstellaires colossaux tout en tenant l'appareil dans la paume de sa main et a manipulé les données pour mesurer le temps, l'emplacement et les distances.
L'astrolabe était essentiellement un ordinateur analogique, un appareil pré-numérique qui incorporait des systèmes électriques, hydrauliques ou mécaniques pour simuler un autre système. L'ordinateur analogique du revenu national monétaire (MONIAC) est un autre exemple classique d'informatique analogique. Construit en 1949 par l'ingénieur et économiste Bill Phillips, le MONIAC a utilisé le flux d'eau colorée à travers des tuyaux, des drains et des pompes pour simuler l'économie britannique.
L'informatique numérique, cependant, a tout changé. Considérons simplement la météorologie, l'étude scientifique de l'atmosphère et du temps. Les progrès informatiques ont permis aux météorologues d'aller au-delà des simples prévisions basées sur l'observation et de mettre en œuvre des modèles de prévision numérique du temps (PNT), dans lesquels les ordinateurs extraient les données atmosphériques passées et présentes pour construire des modèles prédictifs du temps futur.
La science de la prévision météorologique est loin d'être parfaite, mais de meilleures équations, des ordinateurs plus puissants et un éventail toujours plus large d'ensembles de données atmosphériques continuent d'améliorer la précision de nos simulations.
Mais peut-on vraiment simuler le monde lui-même ? Pour le savoir, nous devons parcourir les eaux du big data.
Les simulations se nourrissent de données externes. Dans le cas des simulations météorologiques, les modèles informatiques nécessitent un régime étendu de lectures atmosphériques passées et présentes – tout, de la température à Aberdeen, en Écosse, à la distance actuelle de la Terre par rapport au soleil. Tout est réuni pour former une image plus complète de la météo mondiale.
Les humains ont amassé de vastes collections de données sur une gamme de sujets, mais dans la plupart des cas, ces ensembles de données se distinguent les uns des autres. Imaginez simplement la connaissance humaine comme un vaste champ jonché de flaques d'eau. Chaque flaque représente une collection de données :des données économiques ici, des données politiques là – toutes séparées des autres flaques.
Mais la pluie continue de tomber et les flaques de données continuent de gonfler, à raison de 2,5 quintillions d'octets par jour [source :IBM]. (Pour vous donner une idée de la folie de ce nombre, certaines personnes ont estimé de manière prudente que tous les mots jamais prononcés par les humains équivalaient à 5 quintillions d'octets de données.)
Toutes ces nouvelles données proviennent de capteurs climatiques, de centres de médias sociaux, de sites Web de médias numériques, d'enregistrements de transactions en ligne, de signaux GPS de téléphones portables et d'innombrables autres sources. Les informations sur le monde affluent à un rythme exponentiel. En fait, selon IBM, 90 % des données dans le monde aujourd'hui ont été créées au cours des deux dernières années seulement.
Alors la pluie tombe. Les pools de données grossissent et s'étendent, se chevauchent et fusionnent jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de pools - juste la vaste mer d'informations que nous appelons le big data.
Pour mieux comprendre la valeur du big data , pensez-y en termes de trois V :variété, vélocité et volume. Il englobe des données de toutes sortes, est généré en temps réel et s'accumule dans des volumes qui stupéfient l'imagination - à hauteur de pétaoctets. C'est un million de gigaoctets, suffisamment d'espace pour stocker un fichier MP3 de 32 ans [source :BBC].
Peut-on vraiment construire une simulation du monde à partir de cette richesse croissante de données ? Les hommes et les femmes à l'origine du projet FutureICT pensent que nous le pouvons, et tout cela pour seulement 1 milliard d'euros (1,3 milliard de dollars).
Nous voilà donc plongés jusqu'au cou dans une mer de mégadonnées avec une incapacité stupéfiante à voir la situation dans son ensemble qu'elle illustre. Heureusement pour nous, plusieurs acteurs technologiques majeurs ont déjà misé sur la frontière du big data.
La NASA et le géant multinational des réseaux Cisco Systems développent un planetary skin de 100 millions de dollars , indépendant du projet FutureICT. Ce système intégré de capteurs aériens, maritimes, terrestres et spatiaux permettra à l'agence spatiale de capturer, d'analyser et d'interpréter les données environnementales mondiales pour une vision plus complète et en temps réel de la planète Terre.
Pourtant, même la peau planétaire n'est qu'une fraction de ce que les équipes de FutureICT espèrent réaliser. Le projet est l'idée de Dirk Helbing, sociologue, mathématicien et physicien spécialisé dans la modélisation et la simulation à l'Ecole polytechnique fédérale de Zurich.
Les premiers travaux de Helbing dans les années 1990 se sont concentrés sur le trafic urbain, en particulier sur la manière de prévenir les petits événements de trafic en cascade qui conduisent finalement à une congestion à grande échelle. Aujourd'hui, les routes entrelacées qu'il vise à tracer sont celles de la société, de la technologie, de l'économie et de l'environnement, où les enjeux vont de la crise financière et des bouleversements politiques à la guerre nucléaire.
Le modélisateur d'origine allemande compare les objectifs du projet à ceux du grand collisionneur de hadrons de l'Organisation européenne pour la recherche nucléaire, allant même jusqu'à décrire FutureICT comme un "collisionneur de connaissances". De la même manière que les physiciens du célèbre accélérateur de particules tentent de répondre à des questions fondamentales sur la masse et la matière, FutureICT espère révéler les lois sociologiques et psychologiques sous-jacentes qui sous-tendent la civilisation humaine.
Après tout, il n'y a pas de grande théorie sur le fonctionnement de la société. Repensez simplement à l'analogie des flaques d'eau :notre manque de données précédent a empêché les sciences sociales de développer une science systématique de la société humaine, et encore moins de suivre le rythme de la mondialisation et des changements technologiques.
En plus d'une promesse d'un milliard d'euros (1,3 milliard de dollars) de l'Union européenne, FutureICT a également obtenu la coopération de dizaines d'institutions universitaires, d'organismes de recherche, de centres de calcul intensif, d'entreprises, d'industries et d'agences gouvernementales. L'équipe a tracé un parcours de 10 ans pour réinventer le fonctionnement des technologies mondiales de l'information et de la communication.
Sur la page suivante, nous examinerons les éléments clés qui composent le plan.
Le projet FutureICT se décompose en trois composantes principales. Premièrement, il y a le système nerveux planétaire , un vaste réseau de capteurs qui surveillent les systèmes socio-économiques, environnementaux et technologiques. Les capteurs vont des compteurs d'électricité du réseau intelligent de votre maison à la moyenne industrielle Dow Jones en passant par les balises sonar du fond marin et les stations météorologiques au sommet des montagnes. FutureICT travaille même avec le Media Lab du MIT pour intégrer les données générées par les smartphones.
De nombreux composants du système nerveux planétaire existent déjà. Le défi consiste à les rassembler sur une plate-forme d'informations plus large.
Le composant suivant est le Simulateur Terre Vivante lui-même, un méta-modèle du monde et de la société humaine basé sur l'information et l'analyse du Système Nerveux Planétaire. Ne le considérez pas comme un monde virtuel à la "Matrix", cependant. Pensez-y en termes de prévisions météorologiques qui modélisent bien plus qu'une simple atmosphère.
L'idée ultime est que le Living Earth Simulator nous permettra d'exécuter des simulations qui projettent des événements futurs en fonction de questions spécifiques. Par exemple, le simulateur ne répondrait pas à la question "Que se passera-t-il le 1er avril 2060 ?" plus qu'il ne répondra "Que vais-je manger au petit-déjeuner le 1er avril 2020 ?" La première question est trop large et la seconde est trop petite. Au contraire, l'outil de modélisation massif permettrait aux gouvernements, aux organisations ou même aux individus d'exécuter les paramètres et les variables nécessaires pour explorer des questions telles que "Comment un embargo pétrolier iranien affectera-t-il aujourd'hui l'euro demain ?"
Le simulateur disposera également d'un composant open source qui fonctionne un peu comme l'App Store d'iTunes. Ce monde de la modélisation permettra à divers scientifiques et développeurs de télécharger leurs propres composants de modélisation experts qui cartographient les coins du monde. Imaginez un Wikipedia généré par des experts dans lequel l'objectif n'est pas une simple explication du monde mais une simulation de systèmes interconnectés.
Enfin, le projet FutureICT propose une plateforme mondiale participative , qui servira de cadre ouvert permettant aux citoyens, aux entreprises et aux organisations de partager et d'explorer des données et des simulations alimentées par le Living Earth Simulator. Cet aspect du projet comprendra tout, des débats ouverts sur les projections de simulateur aux applications pour smartphone qui exploitent les données.
Est-ce que ça marchera? Est-ce vraiment le grand avenir scientifique des mégadonnées ? À la page suivante, nous deviendrons chaotiques et prévisibles.
Revenons un instant dans le monde des prévisions météo, ainsi que dans celui des papillons et des ouragans. Vous avez probablement entendu parler de la théorie du chaos , le domaine mathématique concerné par le comportement apparemment désorganisé des systèmes hautement dynamiques. Le terme est né en 1961 avec le météorologue Edward N. Lorenz et sa fascination pour la façon dont la plus petite des variables atmosphériques peut entraîner des modèles météorologiques radicalement différents. Oui, c'est l'effet papillon , l'idée qu'un insecte puisse battre des ailes au Brésil et provoquer une tornade au Texas.
En raison de ses nombreuses variables, un système dynamique tel que l'atmosphère terrestre est difficile à prédire - et le Living Earth Simulator vise à prévoir les résultats dans des systèmes dynamiques composés de systèmes dynamiques entrelacés. Comment espérer rester à flot dans un tel océan de chaos ? De plus, considérez que la Terre simulée serait une Terre ayant accès à un Simulateur Terre Vivante :une simulation du monde qui a accès à une simulation du monde. Même un supercalculateur peut-il trouver des modèles prévisibles dans une telle complexité ?
D'autres critiques s'en prennent à notre capacité à prédire pratiquement n'importe quoi. La théorie du cygne noir de Nassim Nicholas Taleb tire son nom du fait qu'avant la découverte de l'Australie, l'observation scientifique suggérait que tous les cygnes étaient blancs. Il n'y avait plus de cygne noir qu'il y avait de cygne vert ou violet. Puis les explorateurs européens ont découvert un cygne noir Down Under -- un événement à la fois imprévisible et exceptionnel.
Le cygne noir était un aberrant , existant au-delà du domaine de l'attente raisonnable. Mais l'esprit humain dépend de la reconnaissance des formes, donc, écrit Taleb dans son livre Black Swan, nous, les humains, trouvons des explications à l'occurrence d'une valeur aberrante après l'avoir rencontrée, la rendant explicable et prévisible.
De par leur nature même, les valeurs aberrantes sont imprévisibles et, selon Taleb, cela implique l'incapacité de prédire le cours de l'histoire, compte tenu de la quantité de valeurs aberrantes telles que le krach boursier de 1987, la disparition du bloc soviétique et les attentats terroristes du 11 septembre. ont radicalement influencé la forme des événements humains.
Une autre critique ne découle pas de la science de la prévisibilité, mais de la nature obstinée et irrationnelle des humains. Supposons un instant qu'une cabale de superordinateurs écrasera un jour toutes nos mégadonnées et nous conseillera sur le choix dans une décision donnée qui nous éloignera d'une catastrophe majeure. Allons-nous écouter les machines ?
La statisticienne de l'Université de Columbia, Victoria Stodden, soutient que nous ne pourrions pas le faire, surtout si nous ne pouvons pas comprendre les calculs colossaux qui ont conduit à la décision informatique [source :Weinberger]. Stodden souligne les avertissements des scientifiques concernant les dangers du changement climatique et la fréquence à laquelle ces avertissements basés sur des simulations sont ignorés.
Dirk Helbing et FutureICT restent toutefois convaincus que le Living Earth Simulator améliorera considérablement la capacité de l'humanité à faire face de manière durable aux défis d'un monde en constante évolution. Les modèles ne seront pas parfaits, n'entrevoiront pas le futur lointain ou les détails de la vie quotidienne. Mais, selon Helbing, ils nous permettront de mieux comprendre combien de systèmes qui composent la société humaine fonctionnent réellement.
Explorez les liens sur la page suivante pour en savoir plus sur l'avenir de l'innovation technologique.
