Il faut le répéter, l’avenir du HPC rejoint celui du Big Data. Une première étape est en passe d’être franchie : les communautés, enfin, se parlent. Une fois les enjeux pleinement identifiés viendra la restructuration des approches opérationnelles et des ressources humaines…

Pr Anne Laurent
Université de Montpellier 2

Le HPC vit actuellement une mutation dans les domaines qu’il adresse, élargissant petit à petit son périmètre traditionnel. Parmi ses nouveaux horizons, celui du Big Data est probablement l’un des plus cruciaux. Le défi à relever est en effet de taille, non seulement parce que le monde du HPC doit étendre le sillon tracé jusqu’à présent, mais aussi parce que les enjeux du Big Data ne sont pas encore totalement compris et maîtrisés.

Le monde des données, et plus particulièrement des bases de données, travaille pourtant depuis longtemps dans des domaines brassant de grosses volumétries. D’abord conçus pour gérer de large ensembles d’informations dans les systèmes transactionnels dès les années 70, les SGBD se sont tournés vers l’approche analytique dès les années 90,  revendiquant leur capacité à travailler sur de huge volumes, avant de plonger aujourd’hui dans ce que la littérature qualifie de “data tsunami“.

Ne nous méprenons pas. Le qualificatif big, donné comme une révolution, ne résume pas à lui seul les enjeux techniques et fonctionnels soulevés. Pour en comprendre toute la portée, il faut s’imprégner de la notion des 4 V (Volume, Velocity, Variety, Veracity) qui fait la spécificité du Big Data. C’est dans cette multidimensionnalité que le HPC a un rôle de contributeur à jouer – aux côtés d’autres expertises complémentaires sans lesquelles aucune solution ne sera trouvée.

Cette connaissance et cette reconnaissance mutuelle de deux communautés qui se sont longtemps ignorées constitue sans doute la première étape d’un nécessaire changement de mentalités. A une époque annoncée par certains comme “post-digitale”, à l’heure où les enjeux commerciaux et sociétaux rendent critique le traitement des Big Data, il y a fort à parier, et surtout à espérer, que le gain soit réciproque. C’est-à-dire que HPC et Big Data bénéficient définitivement de leurs apports respectifs.

On commence à le constater : la majorité des nouvelles infrastructures HPC embarquent désormais des composants matériels et logiciels qui leur offrent une double compétence calcul et données. Dans ce contexte, l’un des principaux enjeux tient à la structuration des structures, qui permet d’articuler et d’orchestrer les plateformes (hard) et les services (soft). Cette nouvelle donne technologique va conduire à une réorganisation des équipes humaines. Il va falloir pour cela que le mode de fonctionnement interne des fournisseurs de solutions et des utilisateurs desdites solutions s’assouplisse. Qu’experts, commerciaux, ingénieurs et utilisateurs décloisonnent leurs territoires. Que chacun se sente contributeur potentiel sans jamais omettre d’associer les compétences voisines à ses efforts. On y viendra, parce que les questions scientifiques et technologiques restant à investiguer sont passionnantes. Elles jouent d’ailleurs à tous les niveaux, conceptuels et physiques, dans les chaînes de traitement, de la collecte à l’archivage, dans la distribution et le transport de l’information…

Récemment qualifié de “sexiest job of the 21st century“, le métier de data scientist place les enjeux du Big Data au cœur de ses activités. Malheureusement, le HPC n’est pas toujours cité au nombre des compétences à acquérir. Lobbying commercial ou scientifique ? C’est pourtant, répétons-le, en mixant les talents et en permettant que les métiers se réinventent que de nouvelles pistes seront trouvées. Sans mépris, avec les connaissances et compétences de chacun, fussent-elles théoriques ou pratiques, fussent-elles en algorithmique, en architecture, en modélisation, en statistiques, en biologie ou en programmation parallèle.