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La hausse des températures mondiales, l'augmentation des inondations, les sécheresses et les violences répétitives des tempêtes, suggèrent que le changement climatique est en cours. C’est un phénomène récent, il est largement admis aujourd'hui que les humains en sont en grande partie responsables parce qu'au cours du siècle dernier, nos  activités ont libéré de grandes quantités de dioxyde de carbone et autres gaz à effet de serre dans l'atmosphère par l’utilisation de combustibles fossiles. Les gaz à effet de serre agissent comme une enveloppe autour de la terre, piégeant ainsi l'énergie dans l'atmosphère, ce qui provoque le réchauffement de la planète. La menace est bien réelle et nous avons besoin d’agir rapidement. Mais que pouvons-nous faire? Étonnamment, les grandes données (Big data) émergent comme étant un élément-clé de la solution.

Le département de la NASA, qui étudie le changement climatique, a publié des statistiques sur  son  site web qui fournissent un aperçu inquiétant de combien il est important que nous nous tournons la marée de problèmes qui lui sont dus. Selon elles, au Groenland, la perte de glace a doublé entre 1996 et 2005, et en 2012, la banquise arctique a été réduite à la plus faible mesure enregistrée. En outre, neuf des 10 années les plus chaudes ont eu lieu depuis 2000, parce que les niveaux de dioxyde de carbone dans l'air sont les plus hauts depuis 650.000 ans.

Elles  sont décourageantes, mais il n’est pas trop tard pour trouver une solution. Autant notre ère industrielle peut être liée à l'origine de cette catastrophe, autant elle pourrait également fournir une solution au problème. Les humains ont toujours été ingénieux et assez intelligents pour enregistrer des informations pouvant enseigner aux autres, en les étudiant de les solutionner. Aujourd’hui, avec autant de moyens d'enregistrement de données avec des services Internet et Cloud efficaces, de grandes quantités de données sont sauvegardées et transférées chaque jour dans le monde entier."Big data" est un terme qui décrit l'énorme volume qui, quotidiennement, inonde une entreprise. Il y en a tellement d’enregistrées  dans le monde chaque jour, qu’il faut trouver la clé  pour savoir comment les rendre utile.

La quantité de données qui sont créées et stockées à l'échelle mondiale est presque incommensurable, et elle ne cesse de croître. SAS rapporte, qu'en 2012, la quantité d'informations stockées dans le monde a dépassé 2,8 zettaoctets (1 ZB = 10007 octets). En 2020, ce nombre devrait être 50 fois plus important que ce qu’il est aujourd'hui. Une vidéo de SAS sur les grandes données suggère que les faits non organisés sont en eux-mêmes sans valeur. Mais quand on l'analyse, on constate que les données peuvent être utiles pour toutes sortes de choses, comme de trouver comment arrêter la menace du changement climatique en reconnaissant les tendances néfastes qui en sont la cause.

Les initiatives de Big Data

Le changement climatique est un problème très réel auquel doit faire face notre planète, selon Bernard Marr. Selon lui, les grandes données et les analyses sont mises à profit pour découvrir de nouvelles solutions et méthodes de recherche dans la lutte contre le changement climatique.

Depuis un certain temps maintenant, les  climatologues ont recueilli des données, et la technologie d'analyse a permis de, relativement rapidement, rattraper un retard de connaissance.  Nuage, stockage distribué et massif de puissance de traitement sont disponibles et abordables à presque tout le monde; par conséquent, les ensembles de données sont utilisées à bon escient. En outre, les quantités croissantes d’IOT (internet des objets). Les combinés intelligents que les gens utilisent fournissent plus de données utilisables aux analystes. La quantité massive de l'utilisation des médias sociaux a également conduit de plus en plus de personnes à utiliser les données environnementales qui peuvent être analysées pour trouver des indices et des tendances.

L’utilisation de grandes données disponibles pour étudier l'environnement est en augmentation et en cours d'adoption par certains des principaux acteurs du secteur de la technologie. Il n’y a pas si longtemps encore, la construction d'une simulation de l'ensemble de l'écosphère de la Terre aurait été impossible - quelque chose que l’on ne voyait que dans un film de science-fiction. Mais Microsoft, l'une des plus grandes sociétés de technologie au monde, a investi dans le concept pour la rendre réelle.

Le projet Madingley de Microsoft est considéré comme l'une des initiatives les plus ambitieuses pour employer des données importantes pour étudier l'environnement. Il est développé avec l'intention de créer une «simulation de toute vie sur Terre." Selon Marr, le système fournit une simulation de travail du cycle global du carbone, qui finira, espérons, dans un modèle en temps réel "biosphère virtuelle" avec tout de la déforestation, à la pollution, à la migration des animaux et même la surpêche.

Un autre concept utile pour la lutte contre le changement climatique, en facilitant l'analyse des données climatiques et écologiques, est venu d'EMC, qui a travaillé avec des scientifiques au parc national d'Acadia dans le Maine, aux États-Unis, pour développer des plates-formes d'apport de données de foule de source de portails de science citoyenne comme Bird et iNaturalist. Avec les informations, les administrateurs du parc sont en mesure de surveiller l'impact que le changement climatique a sur les populations d'animaux sauvages, ainsi que de planifier la mise en œuvre de stratégies de conservation.

En outre, en 2014, l'Organisation des Nations Unies (ONU) a lancé sa propre initiative dans le cadre de son initiative mondiale d'analyse de données d'impulsion, appelée Big Data Climate Challenge. Le but du concours était de promouvoir des projets de changement climatique innovant axé sur les données. Global Forest Watch a été l'un des premiers à recevoir la reconnaissance dans le cadre du programme,  qui combine l'imagerie par satellite, des témoignages crowdsourcing et des données publiques pour suivre la déforestation préjudiciable. Les preuves suggèrent que cette dernière est l'une des principales causes du changement climatique d'origine humaine; par conséquent, le projet a poussé plus d'entreprises éthiques à veiller à ce que leur chaîne d'approvisionnement ne soit pas "complices de la déforestation."

D'autres initiatives à l'aide de grandes données, pour trouver des moyens de résoudre les problèmes environnementaux, ont été engagées par Google Earth Engine et Opower. Google Earth Engine, a mis à la disposition du public des images satellites pour que les chercheurs puissent les utiliser pour identifier les dommages environnementaux dans le monde, afin de les corriger. Un exemple de montage est le  massif lac salé d’Ourmia, en Iran, qui, en 1984, était typiquement d’une couleur bleu sarcelle prononcée. Mais depuis quelques années, des images satellite similaires ont montré qu'une teinte verte émergeait. Ensuite, en 2012, on constate qu’autour du  lac apparaissait une série de couleurs brunes phosphorescentes. L'imagerie par satellite a fourni une chance pour les scientifiques de remarquer et mesurer ces changements. En outre, Google Earth Engine a également permis aux scientifiques brésiliens la possibilité de suivre la déforestation en Amazonie.

Ces projets, tout en utilisant différentes méthodes utilisant les  grandes données, permettent de tirer le meilleur parti des énormes informations auxquelles nous avons actuellement accès. Ce qui, potentiellement, permet d’arrêter ou même, dans certains cas, inverser les dommages faits à l’Environnement. Bernard Marr est confiant que l'utilisation de données importantes pour lutter contre le changement climatique est la réponse: "Après tout, le point essentiel  d’analyse des données,  dans la science du climat ou autrement, est de générer des pistes de réflexion qui peuvent stimuler la croissance ou le changement." Avec l'expansion de la grande analyse des données, il est clair que chaque individu peut faire une différence quand il est en mesure de prendre des décisions fondées sur une analyse sophistiquée des données précises.

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