Thales se renforce dans le domaine du Big Data

Le groupe Thales a annoncé, le 28 avril, l’acquisition de l’entreprise américaine Guavus, spécialiste de l’analyse en temps réel des « données massives », c’est à dire le « Big Data », pour un montant de 215 millions de dollars.

Cette opération « fait suite à plusieurs acquisitions dans le domaine de la connectivité, de la mobilité, et de la cybersécurité », rappelle le groupe français. Et d’ajouter : elle « renforce le positionnement de Thales dans une des technologies clés de la transformation numérique: le traitement et l’analyse prédictive des mégadonnées, un facteur de plus en plus critique dans les prises de décision en temps réel. »

Le Pdg de Thales, Patrice Caine, a expliqué que « l’application aux grands métiers de Thales des technologies et des expertises de Guavus en matière d’analyse de données massives va renforcer notre capacité à accompagner la transformation numérique de nos clients, que ce soit dans l’aéronautique, l’espace, la signalisation ferroviaire, la défense ou la sécurité. »

Créée en 2006 dans la Silicon Valley (Californie), Guavus traite quotidiennement plus de 5 peta-octets de données pour le compte de ses clients, ce qui représente l’équivalent d’environ « 3 millions de long-métrages ».

« Dans un monde où le volume des données issues des capteurs toujours plus connectés connaît une croissance exponentielle, l’acquisition de Guavus va multiplier les opportunités pour Thales dans des applications aussi diverses que la maintenance prédictive, la cybersécurité, la surveillance des infrastructures critiques ou l’optimisation des réseaux et systèmes de télécommunications », a fait valoir le groupe français d’électronique de défense.

Pour les armées, le Big Data, vu par certains comme étant le « nouveau pétrole », peut avoir des applications concrètes, comme par exemple en matière de cybersécurité, de maintenance, avec l’analyse des données produites par des capteurs, l’idée étant de prédire en quelque sorte l’avenir par rapport au passé, d’aide à la décision ou encore de logistique, dans la mesure où il sera possible d’optimiser les flux.

Mais l’application sans doute la plus évidente reste celle liée au renseignemement. L’analyse d’un volume important de données peut permettre de détecter ce que l’on appelle les « signaux faibles« . Mais pas seulement. En février 2015, le SIA LAB (Système d’Information des Armées), devenu récemment DGA LAB, avait ainsi présenté trois entreprises qui, spécialisées dans le Big Data, présentèrent des solutions visant à acéquérir, traiter et exploiter des données de tout type et de tout format collectées par plusieurs capteurs.

L’État-major des armées explique ainsi que la « collecte, la capitalisation et l’exploitation des données constituant le centre névralgique du cycle du renseignement, la DRM [Direction du renseignement militaire] recueille des volumes massifs de données issues de capteurs multiples et a constamment besoin d’optimiser ses systèmes d’information » étant donné que « leur réactivité conditionne directement la pertinence du renseignement militaire fourni aux forces en opérations et aux décideurs politiques et militaires. »

17 commentaires sur “Thales se renforce dans le domaine du Big Data”

  1. Dans la vidéo, à 9 minutes, une définition de ce qu’on appelle « big data ».

    On retrouve les idées de Leibniz dans le big data : pour Leibniz, un phénomène est le résultat d’une myriade de micro-phénomènes, imperceptibles prises isolément, mais qui, liées et ordonnées entre elles, forment un phénomène conscient. Ainsi en est-il du bruit des vagues sur une plage : « Pour entendre ce bruit comme l’on fait, il faut bien que l’on entende les parties qui composent ce tout, c’est-à-dire les bruits de chaque vague. »

    => toutes ces micro-perceptions, imperceptibles par elle-mêmes et dont nous n’avons pas conscience immédiate, lorsqu’elles sont liées entre elles forment une perception consciente – ainsi en va-t-il du big data, où, collectant de multiples points de données, et les liant entre-elles d’une certaine façon, donnent un phénomène, c’est à dire un résultat interprétable.

     » On peut même dire qu’en conséquence de ces petites perceptions, le présent est gros de l’avenir et chargé du passé, que tout est conspirant et que dans la moindre des substances, des yeux aussi perçants que ceux de Dieu pourraient lire toute la suite des choses de l’univers. » Les yeux de Dieu étant ici ceux des « data scientist » et « data analyst »…

    1. Merci pour cet instant philosophique. Et si il y avait plus d’instants de ce genre, mis bout-à-bout, on pourrait peut-être anticiper les conflits armés, et on aurait plus qu’à fermez ce site, puisque nous aurions une sorte de « Skynet » protecteur, capable de lire dans les pensées, et ainsi d’empêcher préventivement les crimes et les guerres. Et bien je n’y crois pas! Je pourrais expliqué que les résultats de ces big data restent à prouver sur certains domaines, que ce travaille de recoupement est bien sûr optimisé par l’accélération des calcules qui traitent les différents senseurs interconnectés, mais que la pensée humaine est très loin d’être linéaire et donc reste du domaine de l’imprévisibilité. Sinon nous aurions déjà moins de guerres et moins de terrorismes, sauf que là, c’est plutôt mal barré. Alors oui sur du marketing où l’on cible les catégories de consommateurs, certain y trouvent surement leur bonheur, mais en ce qui concerne la radicalisation, ou la possibilité qu’un dictateur fasse péter ses bombes nucléaires, je préférerais ne pas tabler sur les interprétations d’une machine, quelque soit la quantité de donnés qu’elle traite et qu’elle est censé mettre en corrélation. Car l’émotion est une donné qu’un computer ne pourra jamais réduire à quelques chiffres, car chaque personne à un vécu et des objectifs différents. Enfin c’est un vaste sujet où il y a tant à dire, alors je finirais en signifiant quand-même, que l’homme est un ordinateur quantique, et qu’il reste donc dans la boucle du big data, c’est lui qui rentre les nouvelles donnés, et c’est lui qui rend les verdicts et les actions final à entreprendre.

      1. Sinon plus l’info est centralisé de manière global, et plus le travail des espions s’en retrouve facilité, donc avoir des porte coupe-feu reste une sécurité à ne pas minorer, c’est là la limite du big data et de l’analyse affiné qui doit en découler.

      2. J’avais pas vu la vidéo, très intéressent, par contre mes contributions ci-dessus me paraissent maintenant un peu à coté.

          1. L’idiot prend souvent l’analyse brut et sincère pour une réaction négative sans fondement, et ce contente d’un vilain croche-pied sans argumenter. Essayez d’émettre un avis pour voir. Courtoisement.

          2. Au moins un « réac » réagit, ce qui n’est pa.sq souvent le cas des enfumés du bulbe………

      3. Globalement je suis d’accord – Leibniz avait une vision essentiellement mathématique du monde, ou tout est calcul(able) . Mais tout cela repose sur la loi des grands nombres in fine – et une cellule terroriste, c’est quelques personnes seulement. Malgré la masse de données faramineuse que traite la NSA, je ne suis pas certain du nombre d’attaques qu’ils ont pu détecter et prévenir. En revanche quand vous savez à posteriori ce que vous cherchez exactement, vous avez là un outil de traçabilité inégalé.

        Autres exemples la prévention des crises : certains chercheurs mettent au point des algorithmes fusionnant des données sociaux-économiques, climatiques etc. pour essayer de prévoir le prochain de foyer de crise possible. Toutefois il faut souvent une étincelle, un fait divers des plus insignifiant pour enclencher une mécanique : assassinat d’un archiduc, immolation d’un pauvre vendeur tunisien…

  2. Thales fait bien de s’intéresser aux méga-données.
    Le prix d’acquisition annoncé 198 millions d’euros (215 millions de USD) me parait un peu cher.
    Cette société n’est pas côtée en bourse …, son C.A serait de 30 millions de USD en 2017.
    C’est un peu cher, mon fils !
    Il faut négocier le prix à la baisse

    1. Investir pour pas qu’un concurrent puisse mettre la main dessus avant nous. Dans ce domaine je ne trouve pas cela excessif (que dire des applications mobile qui se vendent des milliards). Thales à aussi bien payer la compétence que la compétence n’aille pas chez un concurrent.

  3. Pour une fois que la France achète un truc .. après il faut voir le prix effectivement

    1. Apparemment vous ne suivez jamais l’actualité economique, et surtout les entreprises françaises partant à la conquête des marchés mondiaux….

  4. la devise «  »THALES : on fera la guerre de demain avec du matériel d’hier voir d’avant hier » »

    1. Hors de propos et stupide par dessus tout. Les big data c’est l’arme de demain. L’informatique c’est l’avenir. Il faudrait arrêter avec cette idéologie très française que de rejeter sans cesse les technologies, quand elles seront notre demain et le salut de l’humanité.

      1. « L’informatique c’est l’avenir « :il y a un sacré moment que c’est notre avenir…

    2. lechieurmasqué qui vient de se ridiculiser avec son message. Le monsieur est ignorant et il est fier de l’écrire. Car pas comprendre l’intérêt des méga données euh comment dire …passons.
      Et Thales vu ses positions dans le monde, ses marchés, ses technologies montrent que vous ne savez vraiment pas de quoi vous parlez.
      Restez masqué ça vaut mieux 😉

  5. Oui oui la prédiction, il connaissent chez Thales… exemple une société qui va être traînée en justice, ou qui présente un passif, que l’on va laisser sur les bras du contribuable ???: et bien elle change de nom, et d’entité juridique : Orange (ptt) engie ( EDF) Thales ( Thomson suite aux frégates) etc..ils sont forts. Au lieux de multiplier les capteurs, il vaut mieux les rendres efficients et pertinents. Mais du coup on en vend moins…

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