Pourquoi venir en cours et écouter un prof quand on pourrait rester au chaud chez soi et jouer à des jeux vidéos ?
On va commencer par une autre question :
A quoi pensez-vous que sert de savoir programmer ?
Voici quelques exemples de cas où savoir programmer est utile...
Il s'agit d'une formalisation et d'un socle commun à toutes les technologies et langages de programmation.
Même s'il est possible de programmer sans une connaissance approfondie de l'algorithmique, son étude est capitale pour écrire des programmes performants et maintenables.
Le mode de fonctionnement DevOps regroupe des experts en Opérations/Réseau avec des experts en développement logiciel : pour être efficace, ous devez comprendre les métiers de vos collaborateurs.
L'automatisation est la clé du succès de très nombreux projets car elle permet de gagner du temps, et de vérifier la qualité tout au long de l'avancement du projet.
A ce stade, sans doute pas... Ou alors vous avez déjà lu des choses sur le sujet.
Cet exemple illustre simplement une série d'instructions.
Cet exemple illustre les concepts d'entrées (les ingrédients) et de sortie (le plat) d'un algorithme.
Cet exemple illustre le concept de condition.
Cet exemple est un petit spoiler de la suite du cours avec un vrai algorithme implémenté en Python et sa définition équivalente en mathématiques.
Après ces quelques exemples, les étudiants devraient pouvoir trouver quelques exemples supplémentaires.
Faire un tour de table ou demander aléatoirement à quelques étudiants.
Aborder ces quelques exemples permet d'avoir une première intuition sur la nature exacte d'un algorithme.
Avant d'approfondir la notion d'algorithme, on va parler un peu d'histoire...
Sachant que l'informatique a vraiment commencé à prendre son essor vers les années 1980, et que les étudiants sont (probablement) des milléniums, il est probable qu'ils avancent des dates assez récentes.
C'est justement pour casser le plus rapidement possible cette vision que cette partie du cours présente une histoire rapide de l'algorithmique.
Les GAFAM n'ont inventé ni la roue, ni l'eau chaude...
Il a notamment écrit un traité sur le système numéraire Hindou-Arabique qui a été traduit au 12e siècle en latin, ainsi qu'un livre sur l'algèbre.
C'est grâce à sa machine Enigma, capable de décrypter les messages des Nazis, que de nombreuses opérations ont pu être déjouées.
Pour l'anecdote, son décès tragique a inspiré le logo de l'entreprise Apple (C).
Quelques anecdotes récentes...
Etre bon en algorithmique, c'est la garantie d'un succès professionnel.
NB : redonner un exemple.
On insiste ici sur le fait que la liste d'instructions doit être finie. Une boucle infinie ou une récursion infinie ne constituent pas des algorithmes.
On note que cette définition n'implique pas nécessairement de déterminisme par rapport aux sorties. Un algorithme peut utiliser un générateur de nombres aléatoires et faire varier ses sorties pour des entrées constantes.
A partir de maintenant, on va s'intéresser uniquement à la classe des algorithmes qui s'exécutent sur une machine.
Nous allons donc nous intéresser au fonctionnement d'un ordinateur.
Par ailleurs, un ordinateur ne sait faire que ce qu'on lui dit.
L'Intelligence Artificielle ne change rien à cela.
Un ordinateur sait donc faire ces 2 choses extrèmement bien.
A tel point qu'il peut vous tromper en vous donnant l'impression d'intelligence.
Mais la seule intelligence est celle des scientifiques, ingénieurs et développeurs qui ont travaillé dessus.
Cela signifie qu'ils ne savaient résoudre qu'un unique type de problème.
Concernant les systèmes embarqués, si on doit programmer un peluche qui doit dire "Bonjour maman" lorsque l'on appuie sur son ventre, on est très limité en terme de puissance de calcul et la performance énergétique doit être maximale pour éviter de devoir changer les piles toutes les 3 minutes.
@TODO : faire un diagramme à la place
Faire une démo live de Scratch pour présenter le fonctionnement général.
La démo live peut consister en la 1ière partie du TP avec le personnage du chat Scratch.
Ma nièce, qui a 10 ans au moment de l'écriture de ce cours, sait utiliser Scratch.
C'est un langage parfait pour apprendre la programmation.
Le problème d'arrêt de la Machine de Turing est l'un des résultats remarquables des travaux d'Alan Turing.
C'est un exemple de problème que l'on ne peut pas résoudre avec un algorithme en un nombre d'étapes finies.
L'avantage de ce problème, c'est qu'il donne du travail à de nombreux informaticiens et testeurs.
En effet, sans cela, la programmation aurait été beaucoup plus aisée.
Signification du programme en Brainfuck :
+ # Stocke 1 à l'adresse 0.
> # Déplace le pointeur à l'adresse 1.
+ # Stocke 1 à l'adresse 1.
[-<+>] # boucle qui décrémente la valeur à l'adresse 1 et ajoute cette valeur à l'adresse 0
# tant que la valeur à l'adresse 1 est strictement supérieur à 0.
< # Déplace le pointeur à l'adresse 0 (pour réinitialiser l'état).
Ce langage est certes une parodie de langage de programmation, mais il est souvent mentionné pour son aspect éducatif. En effet, il montre intuitivement à quel point il est important pour un langage d'être compréhensible et maintenable.
Avec Scratch, la grammaire est correcte par construction car l'interface graphique et l'usage des blocs empêchent d'écrire un programme syntaxiquement incorrect.
Avec un éditeur de texte et un langage de programmation plus classique, il est possible de faire des erreurs de grammaire.
HTML et CSS sont des exemples de langages déclaratifs qui seront étudiés dans le cadre d'un autre cours.
Le format de fichier CSV est également un langage déclaratif auquel vous avez peut-être déjà été confronté.
Scratch, Brainfuck et Python sont des langages impératifs. Python supporte également d'autres paradigmes de programmation qui sont en dehors du cadre de ce cours.
Le temps de compilation et la traduction en code machine permet d'obtenir de meilleures performances.
Les langages interprétés sont souvent plus simples et plus pratiques, mais moins performants.
Nous allons commencer à nous intéresser à la manière de former des déclarations interprétables par l'interpréteur Python.
Pour cela, on va commencer par regarder les objets.
D'autres exemples seront donnés dans le TP suivant.
Attention au double égal !
Tous les étudiants font l'erreur au moins une fois. Vous ne ferez sans doute pas exception...
Montrer ce genre de chose :
(not 2.3 >= 5) and (2 ** 3 > 6)
Demander aux étudiants leur avis sur la valeur des expressions avant de les évaluer par l'interpréteur Python.
Les raisons pour lesquelles c'est déconseillé :
* Facilité d'introduction de problèmes subtiles et difficiles à corriger.
* Pénaltie en termes de performances.