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En combinant calcul intensif et big data, Numtech parvient à prévoir de façon précise les risques météo et la qualité de l’air au plus près de l’utilisateur. Pour cela, elle mis en place une plateforme cloud capable d'ingérer d'immense quantité d'informations issues des capteurs des objets connectés. Une application qui lui a permis de décrocher le prix Innovation des Trophées de la simulation numérique 2016.
Fournir un indice sanitaire en fonction de la qualité de l’air et des risques météo, de votre localisation et de votre état de santé. Tel est l’objet du service en ligne Noa que Numtech va lancer en septembre 2016 pour le grand public par le biais des plateformes de bien-être de Samsung, FitBit ou RunStatic. Ainsi, vous savez si vous pouvez effectuer en toute sécurité votre activité en extérieur (jogging, randonnée, cyclisme…) comme prévu, si vous avez intérêt à la reporter à un moment plus approprié ou si vous devez l’exercer dans un autre endroit plus sûr.
Prévisions avec une résolution de 5 à 10 mètres
Ce service, en cours de test auprès de 60 utilisateurs, s’appuie sur des prévisions précises de la pollution dans l'air et de la météo. « Nous calculons la qualité de l’air avec une résolution de 5 à 10 mètres, assure Pierre Beal, Président de Numtech. Ce qui nous permet de vous fournir des prévisions dans votre rue, et non dans celle à côté. »
Normalement, ce type de prévisions nécessite une capacité de calcul hors de portée d’une PME comme Numtech (17 personnes aujourd'hui). Une limite levée en combinant calcul intensif et big data. Numtech se contente ainsi d’une plateforme de calcul intensif de seulement 20 Tflops pour les prévisions météo et la dispersion atmosphérique des polluants à partir des données ouvertes ou de capteurs d'environnement installés en milieu urbain (27 villes en France aujourd'hui).
Pari sur l'exploitation des données des utilisateurs
Les prévisions de la qualité de l’air sont ensuite affinées à l’aide d’une plateforme big data comprenant des bases données Cassandra et des technologies de stockage et traitement distribués Hadoop et Spark. « Nous assimilons des grandes quantités de données en provenance des capteurs dans les voitures, les wearables, stations météo domestiques ou smartphones, explique Pierre Beal. Nous pourrons ingérer demain les informations de milliards de capteurs. C’est par ce volume de données en provenance de capteurs banalisés que nous compensons la faiblesse des moyens de calcul et le manque de capteurs professionnels ultra précis pour arriver à des prévisions précises. »
Pour la partie calcul, Numtech exploite des données ouvertes ou achetées. Mais la partie big data, elle parie sur l’acceptation des utilisateurs de fournir les données des capteurs de leurs objets connectés. Aujourd'hui, elle effectue deux fois par jour les calculs. Mais à terme, le calcul pourrait se faire en temps réel lors de la demande de l’utilisateur. Numtech serait prêt à faire évoluer dans ce sens sa plateforme de calcul et big data. Mais la PME s'interroge encore sur le modèle économique pour ce service.
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