Unité de Mesure

Objectif  | se familiariser avec...

Stock CyberSPEC 5 | L'unité de mesure

• Les unités de mesure, sont utilisées en informatique, pour quantifier la taille de la mémoire, d'un dispositif numérique et de l'espace utilisable.

Il est indispensable de connaître les unités de mesure utilisée en informatique ou simplement en avoir notion. Dans un certain cas une limite de Mo à l'envoie d'un document via Internet photos vidéos PDFs ou autres pièces jointes "certaines dites documents lourds" est à "respecter" pour éviter un échec de l'envoi. Le volume des fichiers et la vitesse de connexion sont comme cul et chemise! Et jouent un rôle déterminant l'estimation du temps de l'envoi des documents "soumis" à la restriction du fournisseur de prestation qui lui est soumis à la restriction des sal0p3s de fournisseurs de connexions. (voir syndrome de Down) "Qui eux même mettent sur écoute nos téléphones et machines" 90%+ des cas à la demande "d'entités" qui devraient être respectables. Eux mêmes rendant ainsi la Piraterie justifiable. La Loi est la Loi pour tous ou elle n'a pas lieu d'être. Sont fautifs en tout point de la violation de vie privée: Fournisseurs d'accès | Concepteurs de logiciels | Concepteurs matériels. Tout services hardware ou software doivent assumer le produit. Ainsi que garantir une sécurité accrue du même.

[STATISTIQUES]

98% + de vos données les FAI | 98% + de vos données les Apps | 99% + de vos données les réseaux sociaux | 87% + de vos données ingénierie social | 99% + de vos données les Cookies.

• L’espace disponible sur le disque dur.
• Le volume occupé par les documents en fonction de leur types: textes images vidéos audios.
• Le volume d’une clé usb ou d’un support de stockage quelconque.
• La vitesse de calcule d'un microprocesseur.
• La puissance d’une carte graphique.
• La quantité de mémoire RAM nécessaire.
• La vitesse de transferts des fichiers.

• L’unité spécifique utilisée en informatique et l’octet: Octet en anglais s'écrit Byte   /!\ Ne pas confondre avec le phallus /!\ 

• La grandeur de base est le bit [Binary Digit] qui est une mémoire possédant 2 valeurs Booléenne 0 ou 1 | Vrais ou faux 
• Les autres unités de mesures correspondent à des regroupements de bits.
• Un ensemble de 8 bits s'appelle un octet. Symbole [ O ] dit en anglais [ B ]

• Unités de mesure en octet 1024

• Unités de mesure en bit Utilisé en réseau: on divise par 8 pour convertir en octets une unité exprimée en bits [480 Mbits/s = 60 Mo/s]

• Unités de mesures de la fréquence: un hertz est la mesure de la fréquence de répétition d'un événement qui se répète une fois par seconde s-1 ou 1/s

• La vitesse de traitement de la virgule flottante: dite FPU Floating Point Unit ou FLOPS ou flops ou flop/s d'un processeur est exprimée en opérations par seconde. les FLOPS Floating Point Operations Per Second

• Unité en Flops

Les virgules flottantes également connues sous le nom de nombres à virgule flottante sont une représentation binaire des nombres réels utilisée en informatique. Elles sont essentielles pour effectuer des calculs précis impliquant des nombres décimaux notamment dans les domaines scientifiques financiers et de l'ingénierie. Voici une synthèse complète sur les virgules flottantes :

Représentation binaire | Les nombres à virgule flottante sont représentés en binaire sous forme de deux parties principales : la mantisse et l'exposant. La mantisse contient les chiffres significatifs du nombre. Tandis que l'exposant détermine la position de la virgule [point décimal].

Norme IEEE 754 | La norme IEEE 754 est la spécification la plus couramment utilisée pour la représentation des virgules flottantes en informatique. Elle définit plusieurs formats y compris les simples précisions [32 bits] et les doubles précisions [64 bits] qui sont utilisés pour stocker des nombres réels.

//les comparaisons entre nombres à virgule flottante nécessitent souvent une tolérance en raison de la possibilité d'erreurs d'arrondi. La norme IEEE 754 définit également des exceptions pour des cas particuliers tels que la division par zéro ou la gestion de valeurs spéciales comme l'infini et le NaN.

Précision limitée | Les nombres à virgule flottante ont une précision limitée en raison de la taille finie de la mantisse. Par conséquent ils peuvent représenter avec précision un sous-ensemble des nombres réels. Les nombres irrationnels comme π ne peuvent pas être représentés exactement.

//Les virgules flottantes sont une méthode de représentation des nombres réels en informatique. Elles sont définies par la norme IEEE 754 qui spécifie deux composants principaux : la mantisse (qui stocke les chiffres significatifs) et l'exposant (qui détermine la position de la virgule). Cette représentation permet de travailler avec des nombres décimaux mais elle présente des limites de précision en raison de la taille finie de la mantisse.

Erreurs d'arrondi | Lorsque des calculs sont effectués avec des nombres à virgule flottante des erreurs d'arrondi peuvent se produire en raison de la limitation de la précision. Ces erreurs peuvent s'accumuler lors de calculs longs ou répétitifs; ce qui peut entraîner une perte de précision significative.

Notation scientifique | Les nombres à virgule flottante sont souvent écrits en notation scientifique; par exemple: 3.14 x 10^2 pour 314.0. Cela permet de représenter des nombres de grande ou de petite magnitude tout en conservant une précision relative constante.

Opérations arithmétiques | Les opérations arithmétiques sur les nombres à virgule flottante peuvent introduire des erreurs d'arrondi. Il est important de prendre en compte ces erreurs lors de la conception d'algorithmes pour éviter les résultats incorrects.

//A l'élaboration d'un algorithme: Si une erreur/anomalie et maintenue pour permettre le fonctionnement. Il est indéniable qu'à un moment donné l'anomalie prendra le dessus. 

Gestion des exceptions | La norme IEEE 754 définit des exceptions pour des situations particulières telles que la division par zéro ou la représentation de valeurs spéciales comme l'infini; et le NaN [Not-a-Number].

Comparaison | La comparaison de nombres à virgule flottante peut être délicate en raison des erreurs d'arrondi. Les opérateurs de comparaison doivent être utilisés avec prudence et souvent une tolérance doit être définie pour déterminer si deux nombres sont égaux.

//les virgules flottantes sont une représentation binaire des nombres réels utilisée en informatique. Offrant une précision limitée et sujette à des erreurs d'arrondi. Comprendre leur fonctionnement et leurs limitations est essentiel pour garantir des calculs précis dans les applications informatiques.

les systèmes de numération décimal hexadécimal et binaire 

Numération Décimale 

Base: 10
Symboles:  0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
Position:  Chaque chiffre a une valeur basée sur sa position dans le nombre. Par exemple: Dans le nombre 123 le "1" représente des centaines le "2" des dizaines et le "3" des unités.
Utilisation:  La numération décimale est la plus courante dans notre vie quotidienne. Elle est utilisée pour compter calculer de l'argent ou mesurer.

Numération Hexadécimale 

Base: 16

Symboles: 0-9 [comme en décimal] et A, B, C, D, E, F [pour représenter les valeurs 10-15]
Position: Les chiffres fonctionnent de la même manière qu'en décimal mais la base est 16 ce qui signifie que chaque chiffre hexadécimal représente une puissance de 16.
Utilisation  L'hexadécimal est couramment utilisé en informatique pour représenter des valeurs binaires de manière plus compacte et lisible.

Numération Binaire 

Base: 2
Symboles: 0, 1
Position: Les chiffres binaires sont utilisés pour représenter des données sous forme de combinaisons de 0 et de 1. Chaque chiffre représente une puissance de 2.
Utilisation: La numération binaire est fondamentale en informatique car les ordinateurs utilisent des circuits électroniques pour traiter et stocker l'information sous forme binaire.

//la numération décimale est notre système de base quotidien. L'hexadécimal est utilisé en informatique pour représenter des données de manière plus compacte et le binaire est la base fondamentale de tous les calculs informatiques. Chacun de ces systèmes a ses propres règles et avantages en fonction du contexte d'utilisation.

-----Les bases

1 bit = plus petite unité d’information (0 ou 1).

1 octet (byte) = 8 bits.

À partir de là, il existe deux systèmes de mesure:

---Le système décimal (SI >>> Système International)

Basé sur les puissances de 10.

Préfixes : kilo (10³), méga (10⁶), giga (10⁹), … jusqu’à yotta (10²⁴).

Exemple:

1 kilooctet (kB) = 10³ octets = 1 000 octets

1 yottaoctet (YB) = 10²⁴ octets

---Le système binaire (IEC)

Basé sur les puissances de 2 (plus naturel en informatique).

Préfixes officiels : kibi (2¹⁰), mebi (2²⁰), gibi (2³⁰), … jusqu’à yobi (2⁸⁰).

Exemple:

1 kibioctet (KiB) = 2¹⁰ octets = 1 024 octets

1 yobioctet (YiB) = 2⁸⁰ octets ≈ 1,2089 × 10²⁴ octets

-----Là où ça coince

Les fabricants de disques durs utilisent le système décimal (plus vendeur).

1 To annoncé = 10¹² octets

Les systèmes d’exploitation (Windows, Linux, macOS) utilisent historiquement le système binaire.

1 "Go" affiché par l’OS = 2³⁰ octets

Résultat: un disque de 1 To (décimal) apparaît comme environ 931 Go (binaire) dans l’OS.

-----exemples précis

1 yottabit (Yb) en décimal = 10²⁴ bits
= 10²⁴ ÷ 8 octets = 1,25 × 10²³ octets

1 yobioctet (YiB) en binaire = 2⁸⁰ octets
≈ 1,2089 × 10²⁴ octets

On voit bien que ce ne sont pas les mêmes valeurs:

Yotta (SI) = 10²⁴

Yobi (IEC) = 2⁸⁰ ≈ 1,2089 × 10²⁴

La différence est donc d’environ 20 % à cette échelle énorme.

Abstarct:

SI (yottaoctet, 10²⁴ octets) = "monde décimal" (industrie, sciences).

IEC (yobioctet, 2⁸⁰ octets) = "monde binaire" (informatique pure).

Tableau comparatif des unités

Niveau    Système décimal (SI)         Valeur en octets             Système binaire (IEC)              Valeur en octets                           Approx. équivalence
Kilo              kilooctet (kB)                     10³ = 1 000                        kibioctet (KiB)                         2¹⁰ = 1 024                                  1 KiB ≈ 1,024 kB
Méga           mégaoctet (MB)                10⁶ = 1 000 000                 mebioctet (MiB)                      2²⁰ ≈ 1,048,576                           1 MiB ≈ 1,048 MB
Giga             gigaoctet (GB)                  10⁹ = 1 000 000 000          gibioctet (GiB)                        2³⁰ ≈ 1,074,000,000                    1 GiB ≈ 1,074 GB
Téra             téraoctet (TB)                   10¹²                                    tebioctet (TiB)                         2⁴⁰ ≈ 1,099,500,000,000              1 TiB ≈ 1,100 TB
Péta             pétaoctet (PB)                  10¹⁵                                    pebioctet (PiB)                        2⁵⁰ ≈ 1,126 × 10¹⁵                        1 PiB ≈ 1,126 PB
Exa              exaoctet (EB)                    10¹⁸                                   exbioctet (EiB)                         2⁶⁰ ≈ 1,153 × 10¹⁸                        1 EiB ≈ 1,153 EB
Zetta            zettaoctet (ZB)                  10²¹                                   zebioctet (ZiB)                         2⁷⁰ ≈ 1,181 × 10²¹                        1 ZiB ≈ 1,181 ZB
Yotta            yottaoctet (YB)                  10²⁴                                   yobioctet (YiB)                         2⁸⁰ ≈ 1,209 × 10²⁴                        1 YiB ≈ 1,209 YB

À retenir: >>>

SI (kB, MB, GB, … YB) >>> basé sur des multiples de 1000 (10³).

IEC (KiB, MiB, GiB, … YiB) >>> basé sur des multiples de 1024 (2¹⁰).

L’écart augmente avec la taille:

petit en kilo/mega (2-5%)

énorme en yotta/yobi (~20%).

Les unités décimales (SI) et binaires (IEC) s’écartent de plus en plus quand on monte en puissance.

Tu vois que jusqu’à Kilo/Méga, la différence est faible, mais dès Téra >>> Yotta, l’écart devient très net (près de 20 % à Yotta/Yobi).

Démystification d'une anomalie "parasitale" ^^

certains documents ou sites écrivent:

1 yottabit (Yb) = 1 500 000 000 000 000 000 000 000 bits

alors qu’officiellement, en SI, 1 yottabit = 10²⁴ bits = 1 000 000 000 000 000 000 000 000 bits.

-----La définition officielle (SI)

Le préfixe "yotta" a été défini par le Bureau International des Poids et Mesures (BIPM) en 1991.

1 yotta = 10²⁴.

Donc:

1 yottabit (Yb) = 10²⁴ bits.

1 yottabyte (YB) = 10²⁴ octets = 8 × 10²⁴ bits.

1500… n’apparaît pas dans cette norme officielle.

-----Mais D’où vient le fameux "1,5 × 10²⁴ bits" merdiquement merdique ?

Cela correspond en réalité à une confusion entre unités:

1 yobioctet (YiB) = 2⁸⁰ octets
≈ 1,2089 × 10²⁴ octets
= 9,671 × 10²⁴ bits

Si on mélange les notions yotta (SI, décimal) et yobi (IEC, binaire), on peut se retrouver avec des conversions un peu bancales.

Un autre cas: certains auteurs parlent de 1,5 × 10²⁴ bits ≈ 1,5 yottabit pour donner un ordre de grandeur en fonction d’applications concrètes (ex. vitesse réseau ou stockage), sans respecter strictement la norme SI.

-----Abstract

Norme officielle (SI):

1 Yb = 1 000 000 000 000 000 000 000 000 bits (10²⁴).

La valeur 1,5 × 10²⁴ bits n’est pas officielle >>> c’est soit:

une approximation issue d’une confusion entre yotta (10²⁴) et yobi (2⁸⁰),

soit un arrondi utilisé dans des contextes techniques pour "donner une idée merdique et confuse" (comme en télécoms ou astrophysique).

Rappel officiel

1 yottabit (Yb) = 10²⁴ bits (définition SI, fixée par le BIPM en 1991).

Pas de débat à ce niveau : c’est strict, comme 1 km = 1000 m.

---Le "1,5 × 10²⁴ bits": une valeur parasite/parasital/parasitaire

Cette valeur n’existe pas officiellement. Elle apparaît à cause de conversions approximatives dans 3 contextes:

---Conversion entre octets et bits

1 yottaoctet (YB) = 10²⁴ octets = 8 × 10²⁴ bits

Certains mélangent YB et Yb >>> et prennent un chiffre intermédiaire, genre "environ 1,5 × 10²⁴ bits" au lieu d’un multiple exact de 8.

---Confusion avec les unités binaires (IEC)

1 yobioctet (YiB) = 2⁸⁰ octets ≈ 1,2089 × 10²⁴ octets

En bits >>> 9,67 × 10²⁴ bits

Quand des ingénieurs ou auteurs font des comparaisons entre "yotta" (SI) et "yobi" (IEC), ils se trompent parfois en arrondissant >>> et sortent une valeur arbitraire comme "1,5 × 10²⁴".

---Ordres de grandeur dans les télécoms / astrophysique

Dans certains articles (notamment vulgarisation scientifique ou presse tech), on trouve des phrases comme :

"Le trafic internet mondial atteindra environ 1,5 yottabit par an"

Ici, le 1,5 n’est pas une unité fixe, mais un coefficient appliqué à l’unité Yb pour décrire une quantité mesurée (par ex: 1,5 Yb de données transférées).

Résultat: quelqu’un qui lit trop vite croit que 1 Yb = 1,5 × 10²⁴ bits, alors qu’en réalité c’est 1,5 Yb = 1,5 × 10²⁴ bits.

---Quand ça "surgit" ? (pour mes confrères psy)

Chaque fois qu’on mélange:

bits / octets (facteur 8 oublié),

SI (yotta = 10²⁴) / IEC (yobi = 2⁸⁰ ≈ 1,21 × 10²⁴),

ou lorsqu’on lit mal un chiffre du type "1,5 Yb" (quantité réelle) et on le transforme en définition (1 Yb = 1,5 × 10²⁴ bits).

Conclusion:
Le fameux 1,5 × 10²⁴ bits n’est pas une valeur officielle >>> c’est une confusion d’interprétation qui surgit soit dans la vulgarisation, soit dans les conversions approximatives.

Exemple Bonus pour mes confrères psy: >>>

Trafic internet mondial:

Imaginons une étude (ce genre de chiffres existe, publiés par Cisco, IDC, etc...)

On estime que le trafic internet mondial en 2025 sera de 1,5 yottabits.

Attention : ici, 1,5 est juste un coefficient appliqué à l’unité Yb.

-----Conversion directe

1 Yb = 10²⁴ bits

Donc:
1,5 Yb = 1,5 × 10²⁴ bits
= 1 500 000 000 000 000 000 000 000 bits

-----Comment la confusion naît ?

L’article dit:

"Le trafic internet atteindra 1,5 yottabits."

Quelqu’un lit vite et comprend:

"Ah, donc 1 yottabit = 1,5 × 10²⁴ bits."

Et voilà la fausse valeur "officielle" qui circule.

---Exemple chiffré en octets

Puisqu’on aime bien les octets:

1,5 Yb = 1,5 × 10²⁴ bits

= (1,5 ÷ 8) × 10²⁴ octets

= 1,875 × 10²³ octets

= environ 187,5 zettaoctets (ZB)

C’est gigantesque, mais réaliste pour un trafic cumulé sur une année à l’échelle planétaire.

Conclusion:
Le 1,5 × 10²⁴ bits sort presque toujours d’un chiffre réel (1,5 Yb) qui décrit une quantité de données mesurée ou projetée (ex. trafic internet, stockage mondial, etc...). Ce n’est pas une définition, juste une application pratique de l’unité Yb.

Un petit scénario futuriste pour donner vie à ces ordres de grandeur:

Scénario: La Terre en 2035

En 2035, les prévisions indiquent que:

Le trafic internet annuel mondial atteindra environ 3 yottabits (Yb).

Le stockage global des données (data centers, clouds, appareils personnels) sera autour de 1,2 yobioctet (YiB).

-----Internet: 3 Yb de trafic

1 Yb = 10²⁴ bits

Donc: 3 Yb = 3 × 10²⁴ bits

En octets >>> 3 ÷ 8 × 10²⁴ = 3,75 × 10²³ octets

Soit environ 375 zettaoctets (ZB) échangés en un an.

Cela équivaut à ce que chaque habitant de la Terre (≈ 9 milliards en 2035) échange 40 téraoctets (TB) de données par an et par personne !

---Stockage: 1,2 YiB

1 YiB = 2⁸⁰ octets ≈ 1,2089 × 10²⁴ octets

Donc : 1,2 YiB ≈ 1,45 × 10²⁴ octets

En bits >>> × 8 = 1,16 × 10²⁵ bits

Autrement dit, la capacité totale de stockage numérique de l’humanité dépasse de loin le trafic internet annuel.

---Où surgit le fameux "1,5 × 10²⁴" ? ( Toujours pas ^^ )

Dans ce contexte: >>>

Si un rapport dit: >>>

"Le trafic internet annuel atteindra environ 1,5 Yb."

Cela se convertit en: 1,5 × 10²⁴ bits.

Et voilà comment certains reprennent le chiffre comme si c’était la définition d’1 Yb, alors que c’est en fait une quantité mesurée.

Moralité:
Le chiffre 1,5 × 10²⁴ bits n’est pas une unité officielle, mais une projection pratique qui apparaît dans des rapports ou scénarios technologiques.

Retenir une seule chose:

SI (yotta, 10²⁴) >>> définitions officielles, fixes.

IEC (yobi, 2⁸⁰) >>> monde binaire, plus proche de l’informatique réelle.

Les chiffres comme 1,5 × 10²⁴ bits >>> ce sont des mesures ou projections (et pas des définitions).

Finissons en mode histoire pour dénouer le système cognitif confus dans la joie et la bonne humeur ^^

L’histoire des préfixes géants
Le cas des préfixes SI (yotta, zetta…)

En 1991, le Bureau International des Poids et Mesures (BIPM) ajoute officiellement zetta (10²¹) et yotta (10²⁴) pour répondre à la montée des besoins en mesures astronomiques, en astrophysique et en informatique.

Le nom "yotta" vient du mot latin/grec octo (= huit), car 10²⁴ = (1000)⁸. C’était aussi un clin d’œil pour rappeler qu’on était au 8ᵉ préfixe au-dessus du mètre.

Petit fun fact: depuis 2022, on est même allé plus loin avec ronna (10²⁷) et quetta (10³⁰)  (par exemple, la masse de la Terre = ~6 ronnagrammes).

Le cas des préfixes binaires (kibi, mebi, yobi…)

Dans les années 1990, un vrai problème surgit en informatique, on disait 1 kilo-octet = 1024 octets, mais dans le SI 1 kilo = 1000.

Cela créait des conflits entre fabricants de disques durs (qui préféraient 1000) et systèmes d’exploitation (qui utilisaient 1024).

En 1998, la Commission Électrotechnique Internationale (CEI) introduit de nouveaux préfixes pour clarifier:

kibi (Ki, 2¹⁰)

mebi (Mi, 2²⁰)

gibi (Gi, 2³⁰)

… jusqu’à yobi (Yi, 2⁸⁰). ^^

"Bi" dans ces mots = binaire.

Résultat: plus de confusion théorique… même si dans la pratique, la confusion continue (Windows affiche encore "Go" pour des "GiB"  ^^" ).

Abstarct:

Yotta (10²⁴) >>> adopté en 1991 par le BIPM.

Yobi (2⁸⁰) >>> inventé en 1998 par la CEI pour le monde informatique.

Les deux coexistent, mais c’est ce mélange qui embrouille encore aujourd’hui.

Les nouveaux géants (depuis 2022)

En novembre 2022, le BIPM (Bureau International des Poids et Mesures) a introduit deux nouveaux préfixes SI pour répondre à la croissance des données et aux besoins en astrophysique :

ronna (R) = 10²⁷

quetta (Q) = 10³⁰

Quelques exemples pour se repérer:

La Terre pèse environ 6 ronnagrammes (Rg).

Le Soleil ≈ 2 000 quettagrammes (Qg).

En informatique, on pourrait un jour parler de ronnaoctets (RoB) ou même de quettaoctets (QoB) si la croissance des données continue au rythme actuel.

Donc aujourd’hui, l’échelle officielle SI va de yocto (10⁻²⁴) jusqu’à quetta (10³⁰).

C’est vertigineux… et on n’a sûrement pas fini d’en inventer de nouveaux

Les grands préfixes (au-dessus) ajoutés pour l’astronomie, la physique des particules et surtout l’explosion des données.

Les petits préfixes (en dessous) ajoutés pour la chimie, la biologie et la nanotechnologie.

Ça donne une belle symétrie: du quecto (10⁻³⁰) au quetta (10³⁰)

Un poème réaliste ^^ puisque j'adore la poésie et le réalisme ainsi que l'imaginaire.

Du quecto au quetta

Au royaume des mesures, deux chemins s’opposent:

Vers le minuscule, on descend l’escalier des puissances négatives,
jusqu’à toucher l’infiniment petit >>>
les vibrations des atomes, les secrets des particules,
là où règne le quecto (10⁻³⁰).

Vers le gigantesque, on gravit la montagne des puissances positives,
on dépasse la Terre, le Soleil, les galaxies,
pour atteindre l’infiniment grand >>>
là où vit le quetta (10³⁰).

Entre ces deux infinis,
notre monde humain navigue,
comptant ses données en yottabits,
ses cellules en nanomètres,
et ses étoiles en ronnagrammes.

Un fil unique relie les extrêmes:
celui des nombres,
qui nous permet de parler
du battement d’une particule
comme de la masse d’un univers.

Aboutissement et conclusion et/ou abstract

Le "big data" de l’Univers

Les scientifiques aiment parfois comparer les données numériques avec l’Univers observable.

On estime qu’il existe environ 10²² à 10²⁴ étoiles dans l’Univers visible.

C’est du même ordre de grandeur que 1 yottabit (10²⁴ bits).

Autrement dit:
Si chaque étoile était un bit, alors un seul yottabit suffirait pour "stocker" tout l’Univers d’étoiles. 

Et demain ?

Avec l’arrivée des préfixes ronna (10²⁷) et quetta (10³⁰), on commence déjà à parler de mesures qui dépassent ce qu’on peut imaginer… mais il est fort probable que les données créées par l’humanité atteignent un jour ces échelles.

Un disque dur de la taille d’un gravier, mais capable de contenir l’équivalent de toutes les étoiles de l’Univers en informations, ce n’est plus seulement de la science-fiction… les chercheurs travaillent déjà sur des technologies comme le stockage dans l’ADN ou dans le verre nanostructuré.

 Bonus:
Un yottabit = un Univers d’étoiles 
et demain, peut-être, un quettabit = plusieurs Univers entiers !

“Un yottabit, c’est déjà un Univers d’étoiles.” même dans un simple bit, il peut y avoir tout un univers.

-----Anecdote (pour conclure)

En 1979, un 19 octobre pas comme les autres, à l’ancienne, il est 12h15 dans une salle d’accouchement aux néons trop blancs, un drame silencieux semblait se jouer.
Un bébé était né, prématurément, au huitième mois. Il arriva dans ce monde sans un souffle, sans un cri.
Autour de lui, des docteurs, des infirmières, des sages-femmes… et même un Américain de passage, présent là par hasard, comme un témoin involontaire de ce moment suspendu.

Le médecin saisit l’enfant par une jambe, tête vers le bas, geste ferme mais chargé d’angoisse. Rien.
Alors, d’une main lourde, il donna une claque sur les fesses. Toujours rien!
Une deuxième, encore plus forte, éclata dans la pièce, résonnant comme une supplique.

Et soudain, en quelques secondes à peine, l’impensable se transforma en miracle.
Le petit corps s’anima, les yeux s’ouvrirent et dans un silence d’abord irréel, l’air envahit ses poumons.
Puis vint son premier cri. Un cri à la fois de douleur et de joie, un cri de survie, un cri si particulier que tous ceux qui l’entendirent le comprirent sans vraiment pouvoir l’expliquer.

« YooooTTaaaa ! YooooBioooo ! »

Ce hurlement distinctif, étrange et puissant, résonna dans les mémoires de tous les témoins.
À cet instant, la vie avait triomphé et ce bébé avait choisi de s’annoncer au monde avec ses propres mots.