« Mégadonnées » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 10:16

Définition

En français, « big data » se traduit par deux termes acceptables : mégadonnées et données massives. Les données massives ou mégadonnées désignent des ensembles de données devenus si volumineux qu’ils dépassent les capacités humaines d’analyse et même celles des outils informatiques classiques.

En grec, le préfixe méga désigne une quantité d’un million (10⁶). C’est le sens qu’on retrouve dans le terme mégaoctets, qui représente 1 million d’octets (à la différence d’un mébioctet qui vaut exactement 1 048 576 octets). D’autre part, l’usage de méga a été élargi pour représenter quelque chose de très grand. Par exemple, une mégavente ou un mégaprojet. Ainsi, les mégabarrages, de grandes constructions, produisent des mégawatts, des millions de watts. On voit dans cette phrase les deux sens différents du préfixe méga. Dans le sens élargi de méga, pour désigner une grande quantité et non un million, on peut donc parler de mégadonnées.

Par contre, le terme « données massives » est préférable quand on sait qu’il n’est pas rare de traiter des quantités de données qui dépassent le million comme des gigaoctets (10⁹), des téraoctets (10¹²) ou des pétaoctets (10¹⁵).

Compléments

Les outils informatiques classiques ne peuvent traiter ces données de masse: elles ont exigé le développement de nouveaux algorithmes afin de pouvoir les stocker, les classer et les analyser. L'apparition des données massives est liée aux progrès des systèmes de production, de transmission, de stockage, de fouille et d’analyse de l’information numérisée, particulièrement le développement de la Toile et d'Internet. Les mégadonnées ont amené l’émergence de méthodes à visée analytique, qui traitent les données pour en tirer du sens.

D’une façon opérationnelle, lorsque le volume de données analysées dépasse la capacité d’un seul ordinateur serveur, on peut alors parler de données massives. De nos jours, cela survient habituellement quand on dépasse quelques téraoctets de données. Il faut alors procéder au traitement distribué des données sur plusieurs serveurs (distributed processing).

Les mégadonnées ont amené l’émergence de méthodes statistiques, qui traitent les données pour en tirer du sens. C’est donc le point de départ de la science des données, de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle.

Français

mégadonnées

données volumineuses

données massives

données de masse

Anglais

big data

massive data

big dataset

massive dataset

Sources

Source: CEA/Médiathèque, « Conférence: voyage au coeur du Big Data » [archive, 5 juillet 2017 (consulté le 4 septembre 2017)]

Source: Glossaire de l'UNESCO, Données de masse.

Source: Wikipedia, Big Data.

101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »

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-== Domaine ==
+==Définition==
+En français, « ''big data'' » se traduit par deux termes acceptables : mégadonnées et données massives. Les données massives ou mégadonnées désignent des ensembles de données devenus si volumineux qu’ils dépassent les capacités humaines d’analyse et même celles des outils informatiques classiques.
-[[catégorie:Intelligence artificielle]]
+En grec, le préfixe méga désigne une quantité d’un million (10<sup>6</sup>). C’est le sens qu’on retrouve dans le terme mégaoctets, qui représente 1 million d’octets (à la différence d’un mébioctet qui vaut exactement 1 048 576 octets). D’autre part, l’usage de méga a été élargi pour représenter quelque chose de très grand. Par exemple, une mégavente ou un mégaprojet. Ainsi, les mégabarrages, de grandes constructions, produisent des mégawatts, des millions de watts. On voit dans cette phrase les deux sens différents du préfixe méga. Dans le sens élargi de méga, pour désigner une grande quantité et non un million, on peut donc parler de mégadonnées.
-Intelligence artificielle
-[[catégorie:sciences des données]]
+Par contre, le terme « données massives » est préférable quand on sait qu’il n’est pas rare de traiter des quantités de données qui dépassent le million comme des gigaoctets (10<sup>9</sup>), des téraoctets (10<sup>12</sup>) ou des pétaoctets (10<sup>15</sup>).
-Sciences des données
+==Compléments==
+Les outils informatiques classiques ne peuvent traiter ces données de masse: elles ont exigé le développement de nouveaux algorithmes afin de pouvoir les stocker, les classer et les analyser. L'apparition des données massives est liée aux progrès des systèmes de production, de transmission, de stockage, de fouille et d’analyse de l’information numérisée, particulièrement le développement de la Toile et d'Internet. Les mégadonnées ont amené l’émergence de méthodes à visée analytique, qui traitent les données pour en tirer du sens.
-== Définition ==
+<!--Sur Internet, quelque 2,5 trillions d’octets de données  sont produits tous les jours : courriels, vidéos, informations climatiques, signaux GPS, transactions en ligne, cryptomonnaies etc. Aucun outil informatique classique de gestion de base de données ne peut traiter ces données de masse: elles ont exigé le développement de nouveaux '''[[algorithmes]]''' afin de pouvoir les stocker, les classer et les analyser. -->
-Ensemble des données produites en temps réel et en continu, structurées ou non, et dont la croissance est exponentielle.
-Note:
+D’une façon opérationnelle, lorsque le volume de données analysées dépasse la capacité d’un seul ordinateur serveur, on peut alors parler de données massives. De nos jours, cela survient habituellement quand on dépasse quelques téraoctets de données. Il faut alors procéder au traitement distribué des données sur plusieurs serveurs (distributed processing).
-les mégadonnées, à cause de leur taille, deviennent impossibles à gérer avec des outils classiques de gestion de bases de données. Elles proviennent notamment des médias sociaux, des téléphones intelligents, des relevés de transactions électroniques, des données publiques mises en ligne, des photos et des vidéos numériques transmises en ligne, des signaux des systèmes de localisation GPS, etc.
+Les mégadonnées ont amené l’émergence de méthodes statistiques, qui traitent les données pour en tirer du sens. C’est donc le point de départ de la science des données, de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle.
+==Français==
+'''mégadonnées'''
-== Termes privilégiés ==
+'''données volumineuses'''
-'''mégadonnées'''   n. f. pl.
+'''données massives '''
-'''
-données volumineuses'''   n. f. pl.
-'''
-données massives'''   n. f. pl.
-'''données de masse'''   n. f. pl.
+'''données de masse'''
-En France, le terme mégadonnées est recommandé officiellement par la Commission d'enrichissement de la langue française, depuis 2014.
+==Anglais==
+'''big data'''
+'''massive data '''
-== Anglais ==
+'''big dataset   '''
-big data
+'''massive dataset '''
-massive data
+==Sources==
+[http://www.cea.fr/multimedia/Pages/videos/culture-scientifique/technologies/conference-big-data.aspx Source: CEA/Médiathèque, « ''Conférence: voyage au coeur du Big Data ''» [archive], 5 juillet 2017 (consulté le 4 septembre 2017)]
-big dataset
+[https://fr.unesco.org/courier/2018-3/glossaire-intelligence-artificielle/ Source: Glossaire de l'UNESCO, ''Données de masse''.]
-massive datase
+[https://fr.wikipedia.org/wiki/Big_data Source: Wikipedia, ''Big Data''.]
+</small><br>
+{{Modèle:101}}
+{{Modèle:GDT}}
+[[Catégorie:GDT]]
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+[[Catégorie:101]]

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