Qu'est-ce que la granularité?
La granularité fait référence à la divisibilité d'un système. Les systèmes à grain fin, qui ont une granularité élevée, sont décomposés en un plus grand nombre de petites pièces, alors qu'un système à gros grains comporte un plus petit nombre de grandes pièces. Par exemple, une mesure du poids d'un objet en onces est plus granulaire qu'une mesure du poids d'un objet en livres, qui est à son tour plus granulaire qu'une mesure en tonnes. Ce concept est important dans un certain nombre de domaines, notamment la science, la technologie informatique et les affaires.
Dans le traitement informatique parallèle, le terme se réfère à la façon dont les tâches sont divisées. Le traitement parallèle à grain fin divise une tâche en un grand nombre de tâches plus petites, généralement de courte durée, tandis que le traitement parallèle à grain grossier comporte des tâches plus volumineuses et plus longues. Une granularité plus fine augmente la quantité de travail pouvant être effectuée simultanément et est donc potentiellement plus rapide, mais au prix de ressources supplémentaires pour la communication entre les processeurs.
La granularité est également utilisée pour décrire la division des données. Les données à faible granularité sont divisées en un petit nombre de champs, alors que les données à haute granularité sont divisées en un plus grand nombre de champs plus spécifiques. Par exemple, un enregistrement des caractéristiques physiques d'une personne avec des données élevées peut avoir des champs distincts pour la taille, le poids, l'âge, le sexe, la couleur des cheveux, la couleur des yeux, etc., tandis qu'un enregistrement avec des données faibles enregistrerait les mêmes informations dans un nombre plus petit de champs plus généraux et un enregistrement encore plus bas listeraient toutes les informations dans un seul champ. Une granularité accrue rend les données plus flexibles en permettant le traitement séparé de parties plus spécifiques des données, mais nécessite des ressources de calcul plus importantes.
En sciences physiques, le terme fait référence au niveau de détail des modèles scientifiques. Un modèle à grains fins est très détaillé, tandis qu'un modèle à grains grossiers établit une moyenne des détails de bas niveau plutôt que de les représenter individuellement. Par exemple, un modèle informatique à grains fins des interactions entre atomes les modélisera au niveau subatomique conformément aux lois de la mécanique quantique, tandis que des modèles un peu plus grossiers peuvent traiter le noyau entier d'un atome comme une particule à point unique qui est ensuite modélisée. Selon la physique classique, des modèles encore plus grossiers traitent des groupes d'atomes entiers comme une seule et même unité. Les modèles à grain grossier sont moins précis, mais requièrent moins de puissance de calcul pour modéliser un système donné que les modèles à grain fin. Ils permettent également de modéliser des systèmes à grande échelle qu'il serait impossible ou impossible de décrire avec des modèles à grain plus fin.
Ce concept est également utilisé dans les affaires et la finance. Dans le secteur bancaire, la granularité dans la gestion du risque de portefeuille de crédit fait référence à la diversité du portefeuille. Les portefeuilles très granulaires comportent un grand nombre d'expositions réparties dans divers secteurs économiques, ce qui évite à la banque de subir des pertes soudaines et importantes en raison de la défaillance d'un seul débiteur important ou du ralentissement d'un secteur. Le terme peut également faire référence à un principe similaire de réduction des risques pour les investissements en actions, en obligations ou en devises.