La construction d’un bâtiment ou d’un équipement public s’envisage à long terme : au-delà des contraintes liées à l’urbanisme, il convient d’intégrer la façon dont celui-ci va évoluer au fil du temps. Les intempéries, le vieillissement des matériaux et, de façon de plus en plus manifeste, le changement climatique, vont en effet avoir un impact sur la durabilité de la construction et son fonctionnement. L’évolution des feux de forêts ou des glissements de terrains, par exemple, doit être prise en compte très en amont d’un aménagement et les acteurs publics ou privés doivent donc anticiper au mieux les risques liés à ces facteurs ces facteurs externes. Mais pour cela, ils doivent s’appuyer sur des acteurs spécialisés et surtout être capables d’évaluer avec précision l’environnement dans lequel leur territoire évoluera à une échelle de plusieurs dizaines d’années.

Cette capacité de projection du climat et des risques environnementaux associés, c’est la spécialité de The Climate Data Factory, une startup créée en 2015 par un entrepreneur de formation scientifique, constatant l’importance des besoins en la matière et la complexité à y répondre. "Les données des modèles climatiques sont aujourd’hui publiques et disséminés à l’échelle mondiale par une vingtaine de centres de recherche, note Harilaos Loukos, le fondateur et CEO de l’entreprise. Mais, dans leur état brut, elles sont le plus souvent inadaptées aux besoins opérationnels d’évaluation des risques locaux, car elles sont disponibles à une échelle très large, de l’ordre de 100 kilomètres. Notre travail consiste donc à la fois à compiler ces informations, dans des volumes très importants, et à leur appliquer des modèles statistiques sophistiqués afin d’obtenir des projections à une échelle d’une dizaine de kilomètres. Nous leur ajoutons enfin une couche de modélisation de risques (vagues de chaleur, précipitations ou vents extrêmes, feux de forêts, glissements de terrain, etc.) afin d’en extraire toute la valeur et de les rendre exploitables par les consultants ou les cabinets d’ingénierie qui évaluent les risques physiques liés au changement climatique auxquels sont exposés les actifs de leurs clients".

Le Cloud, accélérateur de performances

Pour parvenir à une telle finesse de données les équipes de The Climate Data Factory utilisent les simulations des modèles de climatiques qui servent de base scientifique au négociations internationales de réduction des émissions de gaz à effet de serre qui, appliqués aux volumes considérables traités (les calculs de base nécessitent plusieurs téraoctets de RAM et de centaines CPU), impliquent énormément de manipulation de données et de calculs. "Au lancement de notre activité, nous avions choisi de nous appuyer sur un cluster HPC du CNRS, se souvient Thomas Noël, data ingénieur de l’entreprise. Celui-ci offrait – et offre toujours – des performances acceptables, mais la ressource étant partagée, nous faisions face à des difficultés de disponibilité. À mesure que nous gagnions en finesse de calcul, nous voyions apparaître des goulots d’étranglement. Il faut dire que, pour passer d’une échelle de 25 km à 10 km sur nos données, il faut déployer 6 fois plus de ressources ! Nous avons donc décidé de faire appel à Amazon Web Services, dont nous exploitions déjà une offre de stockage, et qui nous semblait offrir une réponse adaptée, tant en termes de capacité de traitement que de disponibilité des infrastructures HPC dans le cloud".

Les gains se sont fait ressentir sans attendre : les équipes de The Climate Data Factory ont procédé par étapes successives, en intégrant des jeux de données de plus en plus complexes, validant progressivement les capacités de l’infrastructure AWS. "Chaque phase du POC a validé la précédente, et nous savons désormais tirer le meilleur des outils à notre disposition, poursuit Thomas Noël. Mais le gain principal de cette migration est ailleurs : nous pouvons désormais lancer nos simulations à la volée, alors qu’il nous fallait auparavant attendre plusieurs mois, et parfois même un an pour avoir nos résultats faute de disponibilité suffisante sur le cluster partagé. Les bénéfices sont donc multiples : non seulement, nous disposons d’une solution scalable pour allouer les ressources adaptées au périmètre de nos projets, mais en outre, nous pouvons répondre à des demandes client que nous ne pouvions pas honorer jusqu’alors faute de disponibilité. Le tout sans complexifier notre IT, bien au contraire : je peux gérer seul l’ensemble de l’infrastructure de traitement".

Souplesse et disponibilité au rendez-vous

Cette réactivité constitue désormais un différenciateur concurrentiel pour The Climate Data Factory, qui surprend régulièrement ses clients par la rapidité de ses livrables. Et par leur coût : "Au-delà de la performance des instances, AWS nous offre toute une suite d’applications qui nous aident à tirer le meilleur des ressources qui nous sont proposées, se félicite Harilaos Loukos. En adaptant le type d’instances et de système de fichiers selon le type de processing, l’urgence et la criticité des calculs que nous avons à réaliser, nous avons pu optimiser notre stack de ressources et profiter d’un coût final 10 fois plus faible que celui que nous avions estimé à l’origine. Cela nous permet de développer de nouvelles offres au plus près des besoins et délais de nos clients, à des tarifs particulièrement compétitifs".

C’est donc un véritable partenariat qui s’est noué entre AWS et The Climate Data Factory : au-delà de la mise à disposition d’instances cloud pour la production de ses données, la startup peut désormais accéder à travers l’ASDI (Amazon Sustainability Data Initiative), une base de données environnementale ouverte et gratuite dédiée au développement durable, les simulations climatiques des principaux laboratoires de recherche mondiaux dont elle a besoin. Elle peut en outre commercialiser ses jeux de données directement sur la marketplace Amazon Web Services, ce qui lui ouvre de nouvelles opportunités commerciales et constitue une base précieuse pour envisager ses nombreux projets d’avenir.