Les pavlovas et la géoprogrammation

Ben Higgs

Combien faut-il d’ingénieurs pour faire un pavlova*? On dirait le début d’une blague, je sais, mais laissez-moi vous expliquer.

Une recette, c’est une liste d’ingrédients et une marche à suivre. Si les ingrédients sont les mêmes et que la marche à suivre est suivie rigoureusement, le résultat devrait toujours être le même chaque fois. Si on modifie les ingrédients (p. ex. en remplaçant les kiwis par des fraises) ou les quantités, on obtiendra un résultat différent : un pavlova aux fraises ou qui est très très gros. Si on utilise des ingrédients de mauvaise qualité, le résultat sera de mauvaise qualité. Mais dans l’ensemble, la marche à suivre est la même chaque fois, et le temps nécessaire aussi.

Si vous êtes propriétaire d’une pâtisserie et que vous faites beaucoup de pavlovas, le travail deviendra fastidieux si vous n’avez pas accès aux meilleurs outils possible. Vos ingénieurs et consultants battent-ils les blancs d’œufs à la fourchette, péniblement? Utilisent-ils un batteur électrique à haute puissance pour faire le travail rapidement? Leur serait-il même possible de concevoir une machine permettant d’automatiser complètement la production de pavlovas?

En comparant notre travail de consultation chez Golder à celui d’une fabrique de pavlovas, on constate qu’il y a de nombreuses similitudes. Dans notre cas, les ingrédients sont les données que nous recueillons, et la recette, c’est la méthode de traitement. Les machines conçues pour suivre automatiquement une recette sont des programmes informatiques, que nous pouvons utiliser pour automatiser les tâches manuelles de traitement des données.

J’arrête de filer la métaphore, sans quoi la crème va surir. Mais c’est une bonne façon d’illustrer la nature de la programmation et de ses applications aux projets faisant intervenir beaucoup de données.

Les possibilités et les avantages qu’offre la programmation

Dans toute activité qui suppose la collecte et le traitement de grandes quantités de données, la programmation informatique permet d’automatiser et d’accélérer les tâches fastidieuses et répétitives. Les résultats sont souvent obtenus plus rapidement et à moindre coût, ils sont plus uniformes et plus exacts (l’erreur humaine disparaît), le processus peut être beaucoup plus souple (possibilité d’intégrer rapidement divers scénarios, critères ou seuils de tolérance) et les résultats sont parfois même réutilisables.

En fin de compte, plus le volume de données est important, plus il est efficace de créer un programme informatique pour leur traitement, et plus elles sont utiles. Le consultant a alors plus de temps et d’énergie à consacrer à l’application efficace et créative de son expertise, puisqu’il n’a plus à transférer des cellules dans une feuille de calcul. C’est très bien pour lui, mais surtout, cela permet d’offrir un service de meilleure qualité et un meilleur rapport qualité-prix au client.

Lorsque nous utilisons la puissance de plus en plus grande de la technologie, nous pouvons traiter de grandes quantités de « mégadonnées », avec un niveau de détail accru. Il n’est plus nécessaire de simplifier l’information pour la gérer. En préservant la complexité des données du moment de la collecte jusqu’à la livraison au client, nous arrivons à communiquer beaucoup plus d’information.

Nous pouvons aussi stocker des ensembles de données trop volumineux pour être conservés dans des feuilles de calcul, en les versant plutôt dans de puissantes bases de données. Et nous pouvons réutiliser les programmes et les données plus rapidement et plus facilement, pour modifier les scénarios ou les seuils de tolérance, cerner les tendances et tirer des conclusions significatives.

Le point critique : quand faire le saut

Comment savoir quel est le bon moment pour passer au numérique et tirer parti du pouvoir de la programmation?

Il s’agit de comparer productivité et temps, et le défaut de faire cette comparaison est peut-être l’un des obstacles courants à l’adoption de la programmation. Si vous faites un pavlova en une heure, il est facile de quantifier les progrès réalisés en vue de votre objectif. Cependant, si vous inventez une machine permettant d’en fabriquer de grandes quantités, mais que vous n’avez encore touché à aucun ingrédient, il vous sera beaucoup plus difficile de démontrer que des progrès réels sont en train d’être réalisés, malgré les avantages que l’automatisation permettra soudainement d’obtenir à terme.

Lorsqu’on élabore un programme informatique pour exécuter une tâche, il ne semble pas y avoir beaucoup de progrès pendant la programmation, mais dans la plupart des cas, on obtient des résultats instantanément au moment de la saisie des données. Il est toutefois difficile de déterminer avec certitude combien de temps durera la programmation. Lorsqu’on arrive à mieux en comprendre les exigences, il devient possible de prédire si on atteindra le point critique, c’est-à-dire le seuil au-delà duquel l’utilisation du programme fera gagner du temps à long terme. Pour permettre l’adoption de cette nouvelle approche, la façon dont les consultants font le suivi des coûts et de l’avancement des projets doit changer.

Pourquoi l’industrie hésite-t-elle?

Il est facile de voir les avantages qu’il y a à plonger dans l’Internet des objets, l’apprentissage machine et les technologies d’ingénierie numérique. Alors pourquoi les ingénieurs et les consultants ne sont-ils pas plus rapides à saisir ces occasions?

Outre les mentalités axées sur la productivité et les coûts que nous avons abordées ci-dessus, un autre obstacle pourrait simplement être que les capacités et les compétences nécessaires ne sont pas encore courantes dans l’industrie. Mais de plus en plus de « natifs du numérique » entrent dans la profession, et le fait de suivre le rythme de l’évolution constante des méthodes et des technologies numériques deviendra la nouvelle norme.

Un autre défi, peut-être, c’est d’imaginer de nouvelles façons d’appliquer la technologie. En fait, ce n’est peut-être pas tant un manque d’imagination que l’incapacité d’oublier les détails pendant un instant, pour être en mesure d’adopter une vision plus large et plus stratégique des moyens d’accroître l’efficacité.

Programmation en action

Dans tous les domaines où l’on recueille de grandes quantités de données, il y a des tâches qui bénéficieront d’un certain degré d’automatisation, par exemple si l’on regroupe des centaines de points de données sur la profondeur de l’eau à partir de piézomètres afin d’établir un profil de profondeur de la nappe phréatique, si l’on travaille avec d’énormes quantités de données sur le sol pour élaborer un modèle de tassement ou si l’on recueille de grandes quantités de données sur la pollution atmosphérique. Au fil de la collecte de données, en raison de la gamme de facteurs qui entrent en jeu, les résultats peuvent changer avec le temps. L’automatisation et l’apprentissage machine permettent de voir les résultats plus rapidement et de mieux assurer la qualité des données.

Nous utilisons la géoprogrammation dans le cadre de nombreux projets chez Golder, notamment dans notre travail sur les dangers sismiques, pour simuler des milliers de scénarios, pour essayer de prédire le moment et la probabilité de futurs tremblements de terre ainsi que pour tenter de déterminer les diverses amplitudes de mouvement du sol pouvant se produire dans ces circonstances. Cela suppose la manipulation de beaucoup de données, leur traitement statistique et la production de chiffres. Pour ce travail, il est tout simplement nécessaire d’automatiser les tâches, car il ne serait pas possible de tout faire manuellement en respectant le délai de livraison.

Conclusion?

Il est difficile de dire combien il faut d’ingénieurs pour faire un pavlova. Mais nous sommes convaincus que si le pavlova est numérique, la réponse est « moins » et que les résultats seront obtenus de plus en plus rapidement et ne feront que s’améliorer.

*Pavlova : dessert classique, nommé en l’honneur de la ballerine russe Anna Pavlova et composé d’une garniture de fruits sur une base de meringue, que l’Australie et la Nouvelle-Zélande se disputent farouchement comme plat national.

Ben Higgs

À Propos De L’auteur

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