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Alors que le nombre d'internautes continue de croître de façon exponentielle, Hölzle a également amélioré la façon dont Google gère les millions de cœurs dans ses centres de données.
Des équations complexes prédisent quels processeurs donnent les meilleurs résultats pour les millions de requêtes parallèles provenant des utilisateurs chaque minute.
"Dans les systèmes à l'échelle d'un entrepôt, le débit est plus important que les performances de pointe d'un seul thread, car aucun processeur ne peut gérer la charge de travail complète et la maximisation des coûts de performance à un seul thread grâce à une plus grande surface de matrice », a-t-il déclaré dans un récent IEEE présentation.
THE CROWD SOURCER: Luis von Ahn
"Je construis des systèmes qui combinent les humains et les ordinateurs pour résoudre des problèmes à grande échelle qu'aucun des deux ne peut résoudre seul", écrit Luis von Ahn sur le site Web de l'Université Carnegie Mellon. "J'appelle cela le calcul humain, mais d'autres l'appellent parfois le crowdsourcing."
Quel que soit son nom, le travail de von Ahn peut être frustrant: il était le cerveau derrière le système CAPTCHA qui empêche les spambots de remplir des formulaires Web, bien qu'ils empêchent fréquemment les humains de le faire aussi en leur demandant d'identifier les illisibles phrases. Malgré ses défauts, il a été racheté par Google. Son successeur, reCAPTCHA, profite du fait que 200 millions de personnes, selon les mots de von Ahn, "perdent 500 000 heures par jour à taper des CAPTCHA ennuyeux".
Von Ahn pensait que ces heures perdues pourraient être mieux utilisées, et maintenant reCAPTCHA demande aux gens de remplir deux mots: un puzzle régulier et un autre que l'OCR de Google n'a pas réussi à identifier lors de sa tentative de numérisation de millions de livres. Pourquoi? Parce que les humains sont meilleurs pour convertir des images en texte que le logiciel OCR faillible. En conséquence, les reCAPTCHA placés sur des sites tels que Google, Facebook et Twitter sont utilisés pour numériser plus de deux millions de livres par an.
Sa dernière idée, Duolingo, utilise le crowdsourcing pour traduire le Web, von Ahn affirmant que les traducteurs informatiques ne fonctionnent pas, alors que payer des traducteurs professionnels coûte trop cher.
Je construis des systèmes qui combinent humains et ordinateurs pour résoudre des problèmes à grande échelle qu'aucun des deux ne peut résoudre seul
Von Ahn a surmonté les inquiétudes qu'il n'y aurait pas assez de personnes bilingues pour atteindre son objectif et qu'il serait impossible de les motiver. Sa solution? Transformer le programme en un programme éducatif où les participants apprennent une langue tout en traduisant du contenu Web.
Von Ahn affirme que les résultats rivalisent avec ceux des traducteurs professionnels, tandis que les "étudiants" voient des phrases de plus en plus compliquées pour améliorer leurs compétences. Avec un million d'utilisateurs, von Ahn dit que Duolingo pourrait traduire Wikipédia de l'anglais vers l'espagnol en 80 heures, gratuitement - 15 millions de dollars de moins que l'utilisation de linguistes humains.
LE GOUROU DE L'UI: Indrani Medhi
Avec des milliards de personnes toujours sans ordinateur et incapables de lire, Medhi a travaillé sur des interfaces utilisateur plus inclusives qu'un conseil du sud de Londres.
Diplômée en design maintenant employée par Microsoft Research en Inde, elle travaille sur des interfaces non textuelles pour les utilisateurs d'ordinateurs potentiels analphabètes du monde.
Medhi pense que de telles interfaces pourraient ouvrir un énorme marché aux utilisateurs pauvres et peu instruits de la technologie, qui pourraient interagir avec les smartphones et les PC sans aucune assistance.
Il y a des limites inévitables à ce que les utilisateurs d'ordinateurs analphabètes peuvent faire en ligne, mais Medhi dit que ses recherches ont montré des taux d'achèvement élevés pour des tâches simples.
