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La CGPM crée de nouvelles unités de mesure pour la datasphère

Grâce à la numérisation des données, nous pouvons conserver toutes sortes d’informations sur nos ordinateurs ou directement dans le cloud. Ces données sont stockées dans la datasphère, une représentation de la totalité des données dans le monde et elle ne cesse de grandir. À tel point qu’un jour, il sera difficile de la mesurer correctement avec les unités de mesures existantes. Pour éviter ce problème, la Conférence Générale des Poids et Mesures (CGPM) s’est réunie à Versailles, ce mardi 22 novembre, pour créer de nouvelles unités de mesures.

Quelles sont ces nouvelles unités de mesure ?

Les nouvelles mesures ajoutées par la conférence sont : 

  • le ronna, un nombre à 27 zéros,  
  • et la quetta, 30 zéros.

Pour les très petits nombres, on retrouve :

  • le ronta, un nombre avec 27 zéros après la virgule
  • et le quecto, 30 zéros

Ces mesures viennent répondre à la demande du National Physical Laboratory (NPL) suite à leur observation sur la croissance rapide de la datasphère. De plus, les bases de données utilisant déjà les mesures zetta et yotta, il fallait rapidement trouver un nom pour la suite avant que les communautés n’utilisent trop de noms non-officiels comme “brontobyte”, un terme qui revenait souvent sur les sites de conversion en ligne.

Quand a eu lieu la dernière création d’unités de mesure ?

Il s’agit de la première extension du système international de mesure depuis 1991, à cette époque le zetta, un nombre avec 21 zéros, et le yotta, 24 zéros, furent rajoutés. Cet ajout faisait suite à une demande du domaine de la chimie, nécessitant de nouvelles mesures pour mieux déterminer la quantité d’une substance ou d’une molécule. 

L’avancée fulgurante d’internet est à l’origine de cette nouvelle demande. Il y a 10 ans, une personne sur 100 utilisait internet. L’année dernière, l’humanité produisait 62 zettaoctets de données, on estime qu’en 2025 nous serions à 181 zettaoctets et on dépasserait le yottaoctet en 2030. Cet afflux massif de données sert énormément dans l’amélioration d’outils de data science comme les intelligences artificielles, le cloud, ou encore le machine learning quantique.

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Source : techmonitor.ai

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