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Les technologies de données

En classe, tes données tiennent dans une liste ou un fichier CSV. Mais quand il y en a des milliards - galaxies, génomes, transactions - on a inventé des machines à ranger les données. Voici la carte du territoire que tu pourrais apprendre demain.

SQL

Les bases relationnelles

Des tables reliées entre elles, le langage SQL pour les interroger, les clés primaires et étrangères. Le coffre-fort des données depuis 50 ans - banques, hôpitaux, NASA.

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NoSQL

NoSQL : documents et plus

Quand les tables rigides ne suffisent plus : documents JSON (MongoDB), clé-valeur (Redis), graphes (Neo4j). Souple, rapide, taillé pour le web géant.

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RDF

Le web sémantique

Et si le web était une immense base de données ? Triplets, ontologies, SPARQL, Wikidata : relier les faits du monde pour que les machines les comprennent.

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SQLite

Les bases fichiers

Toute une base de données dans un seul fichier, sans serveur : SQLite, Parquet. C'est ce qui se cache dans ton téléphone, ton navigateur et tes applis.

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API / ESB

Services de données

Les données ne dorment pas : elles voyagent. API REST, GraphQL, files de messages (Kafka) et bus d'entreprise (ESB) qui font dialoguer des systèmes entiers.

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Blockchain

Données décentralisées

Pas de serveur central, pas de patron : la donnée est copiée sur des milliers de machines. Blockchain, registre distribué, IPFS. La confiance sans tiers.

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Cloud

Le cloud

Louer la puissance et le stockage d'immenses centres de données plutôt que d'acheter des machines. AWS, Google Cloud, Azure : l'ordinateur de quelqu'un d'autre.

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Big data

Datalakes et big data

Quand on garde TOUT, brut, avant même de savoir à quoi ça servira : data lakes, entrepôts, Hadoop, Spark. Comment fouiller des pétaoctets sans se noyer.

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Le grand large

La mer de données

Toutes ces technologies existent pour une seule raison : l'humanité nage désormais dans un océan de données qui double tous les deux ans. Voici comment y plonger - et pourquoi tu sais déjà nager.

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Pourquoi tant de façons de ranger des données ?

Une liste Python disparaît dès que le programme s'arrête. Un fichier CSV survit, mais devient impossible à fouiller au-delà de quelques milliers de lignes. Dès qu'une science accumule des données - le télescope qui prend une photo par seconde, le séquenceur d'ADN, le capteur dans la forêt - il faut une technologie taillée pour ranger, retrouver et partager ces données à grande échelle.

Le fil à retenir
Aucune de ces technologies n'est « la meilleure ». Chacune répond à une question différente : relations solides (SQL), souplesse et vitesse (NoSQL), sens et liens (web sémantique), confiance sans tiers (blockchain), échelle infinie (cloud et datalakes). Un bon scientifique des données choisit selon la mission - exactement comme on choisit un langage.