Parmi toutes les données que vous possédez, êtes-vous sûr que toutes ont la même valeur ? Si vous perdiez demain l’historique de votre navigateur ou un email reçu il y a 6 ans, éprrouvriez-vous le même stress que si vous perdiez les photos de votre mariage ou la vidéo de la naissance de votre enfant ?

Vous avez compris l’idée, quand on parle de sauvegarde de données, il faut déterminer l’importance que celles-ci ont pour vous. Vous devez y réfléchir afin de savoir quelles actions vous mettrez en place, comme vous le faites pour vos contrats d’assurance.

Il faudra aussi prendre en compte le caractère privé de vos données : que Google ait en sa possession les sauvegardes de votre jeu préféré ne pose probablement pas le même problème que si il s’agit de vos documents de santé ou vos fiches de paie.

Mais attention, nous n’avons pas tous la même conception de ce qui est important ou pas. Ce qui pour moi est sans intérêt a peut-être pour vous énormément d’importance.

Enfin, cette balance entre superflu et important vous permettra de déterminer la fréquence de vos sauvegarde. Ce vieux dossier auquel je ne touche presque jamais pourra n’être sauvegardé qu’une fois tous les six mois, alors que je souhaiterai probablement sauvegarder mon dossier de travail quotidien tous les jours, voie plusieurs fois par jour.

Home, sweet home

On dit qu’il ne faut pas mettre tous ses oeufs dans le même panier. Ce conseil populaire s’applique à vos sauvegardes. Si vous sauvegardez toutes vos données sur un seul et unique support, un disque dur externe par exemple, et que celui-ci ne fonctionne pas le jour où vous en aurez vraiment besoin, vous aurez tout perdu. Et même si il existe parfois des moyens de récupérer des données sur un support récalcitrant, ça ne marche pas à tous les coups, et vous voudrez certainement éviter de prendre ce risque.

Et si je mettais mes données sur deux disques externes ? Peu de chance qu’ils tombent tous les deux en panne au même moment, non ? C’est vrai, et vous pourriez même en prendre trois ou quatre. Mais cela deviendrait compliqué à gérer. Vous devriez alors vous assurer que tous les disques contiennent toujours les mêmes données. A chaque fois que vous souhaiteriez sauvegarder un fichier, il faudrait le copier sur tous les supports. Si il s’agit de grandes quantités de données, cela prendra beaucoup de temps. Et si en plus, vous souhaitez le faire très régulièrement, ça devient ingérable.

Enfin, ça ne vous prémunirait pas contre les accidents : si votre maison brûle ou est inondée, vous perdez tous vos disques.

Nuage nuage

On peut aussi opter pour une solution dans le Cloud, à savoir hors de chez soi, sur Internet. On utilisera alors les services d’une entreprise, comme Google (Google Drive), Apple (iCloud), Microsoft (OneDrive), ou autre (Dropbox, KDrive, PCloud, etc.).

L’idée est simple : tout ce que vous sauvegardez se retrouve dans des data-centers. Et cela a plusieurs avantages. D’abord en terme de résilience aux accidents : quand vous uploadez un fichier sur un service Cloud, le prestataire, qui n’est pas à l’abri des accidents, effectue des copies de vos données, et les stocke dans plusieurs data-centers, parfois même dans des data-centers répartis sur plusieurs continents.

Vous avez aussi l’avantage de la disponibilité. Vos données sont accessibles tout le temps, de partout et depuis presque n’importe quel appareil, tant que vous disposez d’une connexion internet et de vos identifiants. Cela permet aussi de partager tout ou partie de vos données facilement.

Enfin, vous bénéficiez de solutions de synchronisation des données entre plusieurs appareils, ce qui est très pratique. Les photos que vous prenez avec votre smartphone sont automatiquement sauvegardées et possiblement disponibles sur votre ordinateur (et potentiellement d’autres appareils) quand vous rentrez chez vous.

Il y a cependant deux inconvénients majeurs. D’une part, la sécurité : vos données sont sur des serveurs qui ne vous appartiennent pas et que vous ne contrôlez pas. Ces derniers peuvent faire l’objet d’attaques informatiques de grande ampleur et vos données peuvent alors éventuellement fuiter. De plus, ces services ont un coût. Ils proposent généralement une offre gratuite, mais celle-ci est limitée en terme de capacité de stockage. Si vous souhaitez disposer de plusieurs To d’espace disponible, il faut sortir la carte bleue, et payer jusqu’à 10 ou 15€ par mois.

Pris dans le NAS

Vous pouvez aussi opter pour un NAS. Un NAS, c’est en quelque sorte un mini-cloud à la maison. Il se présente sous la forme d’un boîtier, dans lequel vous mettez des disques durs, et que vous branchez à votre box internet ou votre routeur.

En l’équipant de plusieurs disques durs, vous pouvez assurer la redondance de vos données : elles sont sur plusieurs disques en même temps, si bien que si l’un d’entre eux rend l’âme, vous ne perdez pas vos données.

Vous avez aussi la possibilité d’y accéder depuis l’extérieur et donc de retrouver vos données sur n’importe quel appareil tant que vous avez une connexion internet. Cela permet donc aussi de partager facilement tout ou partie de vos données. Mais attention, cette fonctionnalité ouvre une porte sur votre réseau personnel, il faudra bien faire attention à paramétrer correctement les choses en terme de sécurité.

Enfin, vous pouvez mettre en place facilement une solution de synchronisation entre vos différents appareils (ordinateur portable, tablette, smartphone, etc.) et le NAS.

Mais cette solution a elle aussi des inconvénients. D’une, vous retombez sur le problème de l’accident : si votre maison brûle, vous perdez le NAS et les données qu’il contient avec. D’autre part, c’est un investissement financier majeur. Un petit NAS avec deux disques de 4To vous revient à environ 600€ à l’heure où j’écris ces lignes.

Tableau périodique

Faire des sauvegardes, c’est bien. En faire régulièrement, c’est mieux. Le souci, c’est que vous ne pourrez probablement pas vous tenir à un plan de sauvegarde manuelle. Vous sauvegarderez toutes les semaines, puis vous en manquerez quelques unes à cause de vos vacances ou d’un imprévu, vous penserez avoir bien fait une sauvegarde ce week-end sans que ça ait été réellement le cas, vous serez persuadé d’avoir stocké telle sauvegarde sur tel support alors que vous l’aurez enregistrée sur un autre, etc.

Il va falloir automatiser tout ça. Heureusement, il existe des outils logiciels pour ça, dont certains sont très facile à utiliser. Vous choisissez quels fichiers ou dossiers doivent être sauvegardés, sur quel support, et à quel moment. Par exemple, « sauvegarde sur ma Dropbox le dossier « Université » tous les dimanche à 5h du matin ». Vous pouvez bien sûr créer plusieurs scénarios de sauvegarde, par exemple un par importance.

Bob souhaite envoyer un message privé à Alice. Ils doivent d’abord se mettre d’accord sur le système de clef qu’ils vont utiliser.

Alice va donc créer deux clefs : une clef publique, qu’elle pourra envoyer à Bob de façon non sécurisée (c’est pour ça qu’on dit qu’elle est publique, n’importe qui pourrait y avoir accès), et une clef privée qu’elle gardera précieusement. Bob fera de même de son côté.

Ce système avec deux clefs est appelé un système asymétrique : on utilise une clef pour chiffrer un message et une autre clef, différente, pour déchiffrer le message.

Ce système a été inventé par R. Rivest, A. Shamir et L. Adleman, d’où le nom RSA, d’après les travaux de  W. Diffie et à M. Hellman.

Pour générer ces clefs, Alice va choisir deux nombres premiers distincts, notés p et q. Pour rendre notre exemple simple, on va dire qu’elle choisit p=5 et q=17. Dans la réalité, les nombres premiers en jeu sont gigantesques, ils comportent plusieurs centaines de chiffres décimaux.

Elle va maintenant calculer le produit de p et q qu’on notera n. On aura donc n = p × q. Ici, avec p=5 et q=17, on aura n=5×17=85.

Alice va aussi calculer le produit de p-1 et q-1, qu’on notera φ(n). On aura donc φ(n)=(p-1)×(q-1). Dans notre exemple, ça donnera φ(n)=(5-1)×(17-1)=4×16=64. A partir de maintenant, on peut oublier p et q, nous n’en aurons plus besoin.

Elle choisira ensuite un nombre e, tel que 1 < e < φ(n) et e premier avec φ(n), c’est à dire que le PGCD de e et φ(n) est égal à 1. Dans notre exemple, nous choisirons e=3 (3 est bien compris en 1 et 64 et 3 est aussi premier avec 64).

Enfin, Alice va calculer l’inverse modulaire de e modulo φ(n) qu’on notera d. On cherche donc e tel que (d × e) est congru à 1 modulo φ(n). Pour ce faire on pourra utiliser le théorème de Bachet-Bézout, qui nous dit que ax + by = pgcd(a, b) et le petit théorème de Fermat qui nous dit que pour tout p premier, on a^p ≡ a (mod p). On aura donc ici d=43, car 43×3 ≡ 1 mod(64).

On a donc une clef publique (e, n) avec e=3 et n=85 et une clef privée (d, n) avec d=43 et n=85.

Pour rester simple, on va dire que le message que Bob souhaite envoyer à Alice est le nombre 10. Il faut que ce nombre soit inférieur à n, ce qui est bien le cas ici. On notera ce nombre M.

Pour chiffrer son message, Bob va utiliser la clef publique d’Alice (qui contient e=3 et n=85) et calculer C = M^e mod(n), ou C est le message chiffré qu’il enverra à Alice. Ici, C=10³ mod(85) = 65.

Il envoie donc 65 à Alice. Pour décoder ce 65 et retrouver le 10 original, Alice calculera M = C^d mod(n), ce qui nous donnera M = 65⁴³ mod(85), ce qui donne bien 10.

Voici une petite application qui vous permettra de tester avec vos propres données.

Attention, ici c’est un exemple très simplifié, on a juste vu le principe, mais un vrai chiffrement RSA est plus complexe que ça. Il utilise des clefs d’une taille énorme, il travaille en binaire, on choisit e d’une façon plus intelligente, etc.

Voici par exemple un nombre premier utilisé pour p ou q dans une version normale 2048 bits de RSA :

139903732236291453096811051973971311924811662360692348316347747578574483498591281047941918591784212013418326248739596767755702817512516663031064048130004928580247473152237195841354120301859017879901683238347321315368776622689785726469043957211545880561996677382845047621692219334239673968921471463923176364891

L’exposant privé (d) comporte typiquement environ 600 chiffres décimaux.

Cependant, on peut quand même l’exprimer avec des unités. On parlera ainsi par exemple de kg/dm³ (ou kg/litre), de t/m³ ou encore de g/cm³.

Par convention, un litre d’eau à 4°C a une densité de 1, c’est à dire qu’un litre de cette eau à une masse de 1kg. On fait souvent abstraction de cette température, si bien qu’on peut dire qu’un mètre cube d’eau pèse une tonne.

Attention : la densité d’un matériau ne dépend pas uniquement du nombre d’atomes dans un volume donné mais aussi de l’arrangement de ceux-ci.

Dans la série des gaz, l’air « classique » (à 15°C et au niveau de la mer, et avec un taux d’humidité de 50%) a une densité d’environ 0.00122. C’est à dire qu’un mètre cube de cet air pèse 1.22kg. L’hélium, dont vous savez sûrement qu’il est plus léger que l’air, a une densité de 0.000167, soit 167g/m³. Le CO2, dont on parle souvent, a lui une densité de 1.8474 kg/m³.

Dans la série des bois, le saule, par exemple, a une densité de 0.449, soit 449kg/m³. Le châtaignier, c’est 0.6085, le pommier 0.736 et le buis de 0.919. Certains bois sont très peu denses : celle du balsa est seulement de 0.08, soit 80kg/m³. D’autres beaucoup plus denses, comme l’ébène dont la densité peut atteindre 1.3, soit 1300kg/m³.

C’est dans la catégorie des métaux qu’on va trouver les densités les plus élevées. Celle de l’aluminium, par exemple, est de 1.7, soit 1.7 tonne par m³. Celle du titane est de 4.54, celle du fer est de 7.87 et celle du cuivre est de 8.96. Cela signifie qu’un cube de cuivre de 10cm de côté pèse 8.96kg.

Mais on peut aller encore plus loin. Le plomb a une densité de 11.35 et celle du mercure est de 13.55. L’or a lui une densité de 19.32. C’est pour cette raison que le lingot d’or de 1kg est si petit (115x50x10mm). Il existe une version plus grosse, qu’on appelle « barre d’or » qui pèse 12.5kg pour des dimensions de 24.5×7.5x5cm.

Pour rester sur l’or, voici deux petits calculs. La dette française à l’heure ou j’écris ces lignes est de 3441 milliards d’euros. Au cours actuel, cela représente un cube d’or de 11.7m de côté. Et puisqu’on parle du cours, sachez que celui-ci correspond à une once troy. Ainsi, avec un cours de 3454.6€, on divise par 31.1034768 et on trouve un peu plus de 111€ le gramme.

Enfin, le vainqueur toute catégorie est l’osmium, un métal dont la densité est de 22.61. Un volume d’osmium correspondant à celui d’un morceau de sucre de taille n°4 (1.14×1.8×2.8cm) pèserait 129.9g. Un volume d’osmium correspondant à celui d’un pack de 6 canettes de soda pèserait plus de 51kg. Une tonne d’osmium tiendrait dans un cube d’à peine plus de 35cm de côté !

En voyant certaines réactions sur les réseaux sociaux, je me suis rendu compte qu’un grand nombre de personnes ne savent pas en quoi consiste ce système de tranche.

Pour le comprendre, prenons l’exemple du barème des impôts sur le revenu de 2025 (qui s’applique aux revenus réalisés en 2024). Il comporte 5 tranches.

Imaginons une personne qui gagne 2700€ par mois, soit un revenu annuel de 32400 euros.

La première tranche va de 0 à 11497€. Sur cette tranche, le taux est à 0%, donc on ne paie pas d’impôt pour la somme qui rentre dans cet intervalle.

On passe ensuite à la tranche suivante, qui va de 11498 à 29315€. Comme notre revenu global dépasse la limite supérieure de cette tranche, nous rentrons dedans. Nous allons donc calculer l’écart entre la borne supérieure de la tranche précédente et la borne supérieure de cette seconde tranche. On a donc 29315-11497= 17818. On applique ensuite le taux de cette tranche à cette somme. 11% de 17818 donne 1959.98. On note ce montant pour cette tranche.

Comme notre revenu global dépasse la borne supérieure de la 2ème tranche, on passe à la 3ème. Notre revenu global ne dépasse pas la borne supérieure de cette tranche, on va donc soustraire à notre revenu global la borne supérieure de la tranche précédente. On aura donc 32400-29316=3084. C’est sur ces 3084€ qu’on va appliquer le taux de la tranche, ici 30%. 30% de 3084 nous donne 925.5.

Notre revenu global ne dépassant pas la borne supérieure de cette 3ème tranche, on s’arrête là. On va maintenant additionner les sommes qu’on a calculées à chaque tranche. Pour nous ça donnera 0 + 1959.98 + 925.5 = 2885.48.

Notre impôt sur le revenu serait donc ici de 2885.48€, soit 8.91% de notre revenu global.

Et voici l’exemple avec les tranches proposées par LFI pour le même revenu annuel :

Et voici une comparaison de l’évolution du taux global en fonction du revenu selon le système retenu (cliquez sur l’image pour l’agrandir).

Bien sûr, les exemples donnés ici sont fictifs. Il existe tout un tas de dispositifs qui permettent de baisser l’impôt : situation familiale, nombre d’enfants à charge, décote pour les revenus modestes, frais de garde, frais pour certains travaux, dons à des associations, etc.

Voici un petit simulateur codé par mes soins vous permettant de jouer avec les barèmes et valeurs.

En espérant que vous y voyez maintenant plus clair.

Très tôt, les Grecs, et notamment Archimède, ont compris qu’on pouvait calculer ses décimales en utilisant une construction géométrique consistant à inscrire un polygone régulier dans un cercle. Plus votre polygone aura de côtés, plus vous pourrez obtenir un grand nombre de décimales.

C’est avec cette méthode que Ludolph van Ceulen (17ème siècle) obtiendra 35 décimales, après 20 ans de travail, en utilisant un polygone régulier à 2⁶² côtés.

En 1706, John Machin calculera 100 décimales, en utilisant une méthode ne nécessitant pas de construction géométrique.

L’anglais William Shanks passera plus de 20 ans à calculer 707 décimales, avec une méthode équivalente à celle de Machin, mais on découvrira plus tard que seules les 527 premières décimales étaient justes.

En 1910, le mathématicien indien Srinivasa Ramanujan proposera une formule bien plus efficace.

En 1949, en utilisant l’ENIAC, un des premiers ordinateurs modernes (un monstre de 27 tonnes occupant une salle de 170m²), on trouvera 2037 décimales en laissant tourner la machine pendant 70 heures. Les 10000 décimales sont dépassées en 1958, en 33 heures.

En 1988, les frères Chudnovsky proposent une amélioration de la formule de Ramanujan.

Grâce à cette formule et aux progrès phénoménaux de l’informatique dans les décennies suivantes, on attendra les 1000 milliards de décimales en 2002 (600 heures de calcul), puis en 2009 le même nombre mais en moins de 73 heures.

En mars 2019, on atteint les 31 415 926 535 897 décimales, puis 100 000 milliards de décimales en juin 2022. Le record actuel sera établi par l’équipe d’un Youtuber canadien en mai 2025, avec 300 000 milliards de décimales calculées et vérifiées en 226 jours.

Depuis 15 ans, tous ces records sont établis en utilisant le logiciel Y-cruncher écrit par Alexander Yee. Toute machine moderne peut le faire tourner.

En utilisant uniquement la RAM, mon PC calcule un milliard de décimales en seulement 14.6 secondes. En utilisant mon SSD au format NVme, j’en calcule 100 milliards en seulement 2h14m24s.

Si bien qu’on peut dire que sur ce calcul, mon ordinateur (en mode RAM) est 8.47 milliards de fois plus rapide que l’ENIAC de 1949.

Échiquier

Pour appréhender ce concept, imaginons une petite expérience. Prenons un échiquier classique (64 cases) et plaçons sur la première case une pièce de un euro. Sur la deuxième case, nous placerons deux pièces de un euro, empilées. Puis 4 sur la 3ème case, 8 sur la 4ème case et ainsi de suite, en doublant le nombre de pièces à chaque nouvelle case.

Quand nous aurons fini la première ligne, nous aurons donc placé 128 pièces sur la 8ème case. Une pièce de un euro ayant une épaisseur de 2.33mm, notre pile de 128 pièces a donc une hauteur de près de 30cm.

Quand nous aurons complété la seconde ligne, nous serons à la 16ème case, sur laquelle nous aurons 32768 pièces, et la pile de pièces fera plus de 76m de haut.

A la fin de la 3ème ligne, la pile de pièces sur la 24ème case fera plus de 19.5km de haut. Et à la fin de la 4ème ligne, celle sur la 32ème case fera plus de 5000km de haut.

Quand nous aurons rempli l’échiquier, la pile de pièces de un euro sur la 64ème case en comportera 2⁶³ (9 223 372 036 854 775 808) et elle fera plus de 21490 milliards de km de haut, soit un peu plus de la moitié du trajet entre la Terre et Proxima du Centaure, l’étoile la plus proche de nous.

Épidémie

Autre exemple classique, celui des épidémies. Imaginez une situation dans laquelle le nombre de cas double chaque jour. Le premier jour, on a un seul cas. Le second, 2 cas, le troisième 4 cas et ainsi de suite.

Au bout d’une semaine, nous avons 64 cas. A la fin de la 2ème semaine, nous avons 8192 cas, et à la fin de la 3ème semaine, nous en avons 1048576. Au bout de 34 jours, les 8.2 milliards d’habitants de la planète sont infectés.

Pliage

Pour notre troisième exemple, nous allons imaginer plier sur elle même une feuille de papier. Quand nous la plions une première fois, l’épaisseur de l’ensemble est le double de celle d’une seule feuille. Une feuille au format A4 80g fait environ 0.1mm d’épaisseur.

Au bout de 5 plis, nous avons donc une épaisseur de 3.2mm. Au bout de 10 plis, nous avons une épaisseur de 10.24cm. Avec 30 plis, l’épaisseur de notre pliage est de plus de 107km. Avec 50 plis, nous atteignons une épaisseur d’environ 112.59 millions de km.

Avec seulement 103 plis, la hauteur de notre ensemble dépasse de 14% la taille de l’Univers visible.

Données informatiques

Un dernier exemple avec des données informatiques. Nous partons d’une quantité de un octet et nous doublons cette quantité toutes les secondes.

Au bout de 10s, nous avons 1ko. Au bout de 20 secondes nous avons 1Mo. Au bout de 30s, nous avons 1Go. Après 40s, 1To, et après 50s 1Po.

En seulement 1min08s, nous atteignons 256Zo, soit 41% de plus que la quantité totale de données générées en 2025.

Ce nombre a été estimé par le mathématicien Claude Shannon en 1950 et correspond à la quantité de parties d’échecs différentes possibles, soit environ 10¹²⁰. Attention, il ne faut pas confondre avec le nombre de positions légales possibles, dont on sait montrer qu’il n’excède pas 4.52×10⁴⁶.

Mais ce nombre prend en compte les coups absurdes (je fais tout pour perdre, par exemple, ou bien je retarde le plus possible ma victoire, etc.).

Le nombre de parties « plausibles » est lui estimé à 10⁴⁰. C’est beaucoup, mais à quel point ?

Et bien imaginez deux joueurs qui jouent des parties dites « blitz », à savoir des parties de 3 minutes de pendule pour chaque joueur.

Ils jouent 24/24h, ce qui nous donne donc 87660 parties par an.

A chaque fois qu’une année est écoulée, on retire une goutte (0.05ml) des océans sur Terre.

Quand il n’y a plus d’eau dans les océans terrestres, l’un des deux joueurs joue à l’Euromillions, et on remplit instantanément les océans.

On part du principe qu’il gagnera une fois toutes les 139 838 160 grilles (nombre de chances à l’Euromillions).

Quand le joueur qui joue au loto aura gagné 29 fois le gros lot, les deux joueurs auront joué 98.54% de toutes les parties possibles.

Il leur faudra tout de même jouer encore 1.66 million de milliards de milliards de milliards d’années pour avoir joué toutes les parties plausibles.

Décoiffant, non ?

Mais à quelle distance faut-il alors les construire ? Et bien cela dépend de la hauteur maximale de l’éolienne. Prenons celles du parc de Saint Nazaire. La hauteur maximale avec le mât et le pied, et quand la pale du haut est à la verticale est de 210 mètres de haut. Mais 30 mètres du socle sont immergés. Il nous reste une hauteur émergée de 180m.

Pour calculer la distance d au-delà de laquelle on ne les voit plus, il faut juste utiliser le petit schéma que j’ai mis en photo et se souvenir du théorème de Pythagore.

Ici, on aurait l’équation suivante :

Ce qui se développe comme ça : R²+2Rh+h² = R²+2Rh’+h’² + d²

En simplifiant les R², ça nous donne : d = √(2Rh+h²-2Rh’-h’²)

Avec R = le rayon de la Terre (6378km) en mètre, h la hauteur de l’éolienne en mètre et h’ la hauteur des yeux de l’observateur sur la plage.

Avec nos éoliennes de 180m de haut, ça nous donne, pour un observateur de 1.80m (et donc des yeux à environ 1.65m) :

Il faudrait donc placer nos éoliennes à 47.7km de la plage.

Notez que h² et h’² sont très petits face à 2Rh et 2Rh’, on peut donc les négliger et retenir la formule suivante : d=√(2Rh-2Rh’) (il n’y a que 33.96cm d’écart) 

Une association anti-nucléaire parle d’un phénomène bien connu : les sables du Sahara qui, emportés par les vents, tombent sur le territoire français.

Ils alertent : « ces sables contiennent du Césium 137, résidu radioactif des essais nucléaires français dans le désert. Il est tombé l’équivalent de 80000Bq par km² !« 

80000 Bq ? A quoi cela correspond ?

Et bien voyons le ensemble. Le Bq, c’est le Becquerel, une unité de mesure de la radioactivité, nommée ainsi en l’honneur du physicien français Henri Becquerel. Elle correspond au nombre de désintégrations par seconde qui se produisent dans une quantité donnée de matière.

Radioactivité ! Et vous dites 80000 ? Ça doit être énorme !

Et bien non, pas du tout.

Tous les éléments naturels sont radioactifs. Certains plus que d’autres. Votre corps, par exemple, contient du potassium 40, qui se désintègre pour former du calcium dans vos os. Ainsi, vous émettez environ 120Bq par kg de poids, soit 9000Bq pour une personne de 75kg.

Les 80000Bq au km2 correspondent donc à la radioactivité naturelle émise par 9 personnes.

Et du potassium 40, on en trouve dans pleins d’aliments. Par exemple dans le lait, le poisson, les pommes de terre, le choux, le bœuf, etc.

Ainsi, 80000Bq au km2, ça correspond à 4.2kg de pommes de terre émiettées et dispersées sur la pelouse du stade de France.

Cela correspond aussi à un verre de lait déversé sur un terrain de 200m2, ou bien une goutte de lait sur un carré de 11cm de côté.

Ou bien encore à 6.2g de purée de banane déversée sur une surface de 100m2.

Quand arrêtera-t-on avec ces mensonges ?

Ce PC était également doté de 16Mo de RAM en type DDR, cadencée à 200Mz, pour une bande passante maximale de 1600Mo/s.

Il était également équipé d’un disque dur de 2.1Go, en IDE ATA-3, avec un débit maximal de 10.3Mo/s et un temps d’accès moyen de 9.7ms. Il pesait 500g pour un volume de 301.2cm³. Il demandait 12.2W de puissance électrique en fonctionnement et 5.4W en veille.

J’avais déjà internet à l’époque, mais avec une connexion qui ne dépassait pas les 24kb/s, soit 3ko/s. Télécharger une photo de smartphone actuel en 12Mpx de 3Mo aurait pris près de 20 minutes.

En mars 2024, j’ai monté moi même mon PC actuel (le 5ème depuis le premier). J’ai choisi pas de composants haut de gamme, pour les performances mais aussi pour la qualité de fabrication (et donc la durée de vie).

Mon nouveau processeur (un 7900X d’AMD) dispose de 12 cœurs cadencés à 4.7Ghz, avec un boost à 5.4Ghz, et 24 threads. Il contient 13.4 milliards de transistors, gravés en 5nm, soit une densité de 50757576 transistors par mm². Il demande au maximum 170W de puissance électrique et à une puissance de calcul en FP32 de 563 GFLOPS.

Côté RAM, je dispose de 64Go (2×32) de DDR5, à 6400MHz en CL30, pour une bande passante maximale de 88Go/s.

Concernant le stockage, j’ai 2 SSD au format NVme en Gen 4 (Samsung 990 Pro) de 2To chacun, avec un débit en lecture maximal de 7450Mo/s et un temps d’accès de 0.046ms. Chacun de ces 2 SSD ne consomme que 5.4W au maximum et seulement 50mW au repos, et ne pèse que 9g pour un volume de 3.52cm³.

J’ai également ajouté 2 SSD de 4To au format SATA, regroupés dans un volume RAID 0 de 8To, avec un débit en lecture de 1100Mo/s pour le volume.

Quant à Internet, je dispose d’une connexion vendue pour 1Gb/s, que je mesure en réalité à 980Mb/s.

La puissance de calcul de mon processeur a donc été multipliée par plus de 8000, la quantité de RAM a été multipliée par 4096 et sa vitesse par 56, ma capacité de stockage a été multipliée par 5714 et la vitesse de ma connexion Internet a été multipliée par 42325 !

Pour le stockage, le poids au Go a été divisé par 49276, le volume au Go a été divisé par 75902.

Pour mon processeur, la densité de transistors au mm² a été multipliée par plus de 934 !