Un flux d'actualit\u00e9s personnalis\u00e9 peut influencer ce qui capte votre attention avant m\u00eame que vous ne vous forgiez une opinion. Les algorithmes num\u00e9riques s\u00e9lectionnent les vid\u00e9os, les publications, les r\u00e9sultats de recherche et les publicit\u00e9s parmi l'immense quantit\u00e9 d'informations en ligne. Leurs choix peuvent affecter ce que vous remarquez, mais ils ne d\u00e9terminent pas toutes vos opinions ni vos pr\u00e9f\u00e9rences.<\/p>\n
Chaque jour, des personnes utilisent des services qui trient et sugg\u00e8rent du contenu, souvent sans en conna\u00eetre les crit\u00e8res. Un article familier peut appara\u00eetre \u00e0 c\u00f4t\u00e9 d'un autre, plus surprenant, tandis que d'autres contenus restent en bas de l'\u00e9cran. Cette s\u00e9lection influence notre perception du contenu, ce qui nous para\u00eet int\u00e9ressant, familier ou digne d'int\u00e9r\u00eat.<\/p>\n
Cette explication, accessible aux d\u00e9butants, montre le fonctionnement de ces syst\u00e8mes, o\u00f9 les rencontrer et comment appr\u00e9hender leur influence. L'objectif n'est pas de consid\u00e9rer chaque recommandation comme nuisible ou utile. Il faut voir une recommandation personnalis\u00e9e comme une suggestion, et non comme une vision neutre ou exhaustive du monde.<\/p>\n<\/p>\n
Une recette est un algorithme simple\u00a0: on entre les ingr\u00e9dients, on suit des \u00e9tapes ordonn\u00e9es, et on obtient un plat pr\u00e9par\u00e9. Un algorithme informatique est un ensemble ordonn\u00e9 et fini d\u2019instructions permettant d\u2019accomplir une t\u00e2che ou de r\u00e9soudre un probl\u00e8me. Ses \u00e9l\u00e9ments de base sont l\u2019entr\u00e9e, le traitement et la sortie, qui, ensemble, transforment une t\u00e2che en un r\u00e9sultat.<\/p>\n
Les donn\u00e9es d'entr\u00e9e d\u00e9signent les informations fournies \u00e0 un processus avant son d\u00e9marrage.<\/strong> Dans une recette, les \u00e9l\u00e9ments d'entr\u00e9e comprennent les ingr\u00e9dients et leurs quantit\u00e9s. Le processus est la s\u00e9quence d'actions, comme le m\u00e9lange et la cuisson. Le r\u00e9sultat est le plat fini, \u00e0 condition que les \u00e9tapes et les mesures correspondent \u00e0 la recette.<\/p>\n La v\u00e9rification d'un formulaire num\u00e9rique utilise le m\u00eame principe. Les donn\u00e9es saisies peuvent inclure un nom, une adresse \u00e9lectronique et une date. Le processus v\u00e9rifie si les champs obligatoires sont remplis et si l'adresse \u00e9lectronique respecte un format attendu. Le r\u00e9sultat peut indiquer que le formulaire est complet ou signaler un champ manquant.<\/p>\n Instructions claires<\/em> Un algorithme permet \u00e0 une proc\u00e9dure de fonctionner de mani\u00e8re coh\u00e9rente. Ses \u00e9tapes doivent avoir un ordre d\u00e9fini, un point d'arr\u00eat et un niveau de d\u00e9tail suffisant pour traiter les cas courants. Un algorithme peut \u00eatre une proc\u00e9dure \u00e9crite ou un processus cod\u00e9, et il n'est pas forc\u00e9ment n\u00e9cessaire qu'il s'ex\u00e9cute sur un ordinateur.<\/p>\n Pour qu'une t\u00e2che soit r\u00e9p\u00e9table, ses instructions doivent clairement situer chaque \u00e9tape dans la s\u00e9quence.<\/p>\n<\/blockquote>\n Une recette peut suivre des \u00e9tapes algorithmiques sans ordinateur, tout comme un syst\u00e8me de v\u00e9rification num\u00e9rique peut appliquer des r\u00e8gles \u00e0 des informations. Les deux n\u00e9cessitent un moyen de traiter les informations re\u00e7ues et de produire un r\u00e9sultat utile. Une proc\u00e9dure incompl\u00e8te peut fonctionner une fois par chance, puis \u00e9chouer dans un cas l\u00e9g\u00e8rement diff\u00e9rent.<\/p>\n Le Explication des algorithmes par The Conversation<\/a> Ce processus d\u00e9crit comment les instructions transforment les donn\u00e9es d'entr\u00e9e en donn\u00e9es de sortie par le biais de d\u00e9cisions et de r\u00e9p\u00e9titions. Des \u00e9tapes claires facilitent \u00e9galement la d\u00e9tection des erreurs dans une proc\u00e9dure. Assurez-vous qu'une proc\u00e9dure comporte un point d'arr\u00eat clairement d\u00e9fini et qu'elle couvre les cas courants pour lesquels elle est con\u00e7ue.<\/p>\n Un programme commence par une proc\u00e9dure qui sp\u00e9cifie ce qu'il faut faire avant que le code n'indique \u00e0 l'ordinateur comment le faire. Un algorithme repr\u00e9sente la logique qui sous-tend un programme, tandis que le code exprime cette logique dans un langage ex\u00e9cutable par un ordinateur.<\/strong> Vous pouvez planifier les \u00e9tapes avant de choisir un langage de programmation.<\/p>\n Commencez par \u00e9noncer la t\u00e2che en une seule phrase, par exemple\u00a0: \u00ab\u00a0v\u00e9rifier si un nombre est pair\u00a0\u00bb. Identifiez l\u2019entr\u00e9e, puis indiquez la sortie attendue. Dans cet exemple, l\u2019entr\u00e9e est un nombre et la sortie est un message indiquant s\u2019il est pair ou non.<\/p>\n \u00c9crivez les instructions dans l'ordre\u00a0: lire le nombre, le diviser par deux, v\u00e9rifier le reste et afficher le message correct. Testez ensuite la proc\u00e9dure avec des nombres courants, comme 8 et 11. Un bon test v\u00e9rifie que chaque r\u00e9sultat correspond \u00e0 la r\u00e8gle pr\u00e9vue.<\/p>\n Essayez aussi des cas limites, comme z\u00e9ro ou une valeur non autoris\u00e9e par la t\u00e2che. Scratch, Blockly, Flowgorithm, PSeInt et RAPTOR aident les d\u00e9butants \u00e0 repr\u00e9senter ou \u00e0 pratiquer des algorithmes. Certains proposent des blocs visuels ou des organigrammes, ce qui vous permet de vous concentrer sur la s\u00e9quence avant d'\u00e9crire du code plus complexe.<\/p>\n L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de l'informatique. Un algorithme est un processus ou un ensemble de r\u00e8gles qu'un syst\u00e8me d'IA peut utiliser. L'IA n'est pas un algorithme en soi\u00a0: les syst\u00e8mes combinent algorithmes, donn\u00e9es et puissance de calcul pour accomplir des t\u00e2ches.<\/p>\n L'apprentissage automatique est une approche de l'intelligence artificielle dans laquelle un syst\u00e8me utilise des exemples pour identifier des tendances et ajuster ses pr\u00e9dictions. Par exemple, un syst\u00e8me peut apprendre \u00e0 partir d'exemples pass\u00e9s pour estimer quel article pourrait int\u00e9resser une personne. Son r\u00e9sultat d\u00e9pend des informations qu'il re\u00e7oit et du processus utilis\u00e9 pour les interpr\u00e9ter.<\/p>\n Le chiffrement par d\u00e9calage de lettres illustre la pr\u00e9cision du traitement du texte. Pour d\u00e9coder un message, on d\u00e9cale chaque lettre de cinq positions vers la droite dans l'alphabet espagnol, lettre contenant le \u00f1. Lorsqu'un d\u00e9calage atteint le d\u00e9but de l'alphabet, on revient \u00e0 la fin en laissant les espaces inchang\u00e9s.<\/p>\n En appliquant ces r\u00e8gles, \u00ab\u00a0KJQNE INF IJ QTX UW TLWF RFI TWJX\u00a0\u00bb se d\u00e9code en \u00ab\u00a0FELIZ DIA DE LOS PROGRAMADORES\u00a0\u00bb uniquement si le texte encod\u00e9 est espac\u00e9 et d\u00e9cal\u00e9 de mani\u00e8re coh\u00e9rente. Dans cet exemple, le r\u00e9sultat d\u00e9pend de l'alphabet et de la r\u00e8gle de d\u00e9calage, et non de l'apprentissage. Il est donc conseill\u00e9 de tester un algorithme sur une entr\u00e9e proche des limites de ses r\u00e8gles, et non pas seulement sur l'exemple initial qui a permis son bon fonctionnement.<\/p>\n La recherche binaire restreint la recherche dans une collection ordonn\u00e9e en examinant son \u00e9l\u00e9ment central, puis en s\u00e9lectionnant la moiti\u00e9 pertinente. C'est un type d'algorithme parmi d'autres, chacun \u00e9tant con\u00e7u pour un probl\u00e8me diff\u00e9rent. La m\u00e9thode appropri\u00e9e d\u00e9pend de la t\u00e2che et de ce qui compte le plus\u00a0: la rapidit\u00e9, l\u2019exactitude ou la facilit\u00e9 de v\u00e9rification.<\/strong><\/p>\n Les s\u00e9quences, les conditions et la r\u00e9p\u00e9tition sont des structures de contr\u00f4le fondamentales\u00a0: elles d\u00e9crivent le d\u00e9roulement des instructions. Les m\u00e9thodes de recherche, de tri, gloutonnes, de programmation dynamique et probabilistes d\u00e9crivent des strat\u00e9gies plus g\u00e9n\u00e9rales de r\u00e9solution de probl\u00e8mes. Chaque strat\u00e9gie a ses cas d\u2019utilisation, mais aucune m\u00e9thode n\u2019est universellement applicable.<\/p>\n algorithmes de recherche<\/em> Localiser un \u00e9l\u00e9ment. La recherche s\u00e9quentielle parcourt les \u00e9l\u00e9ments un par un, tandis que la recherche binaire restreint progressivement une collection d\u00e9j\u00e0 tri\u00e9e. Les algorithmes de tri organisent les \u00e9l\u00e9ments\u00a0; le tri \u00e0 bulles, le tri par s\u00e9lection et le tri rapide sont des exemples courants. Ces exemples illustrent diff\u00e9rentes mani\u00e8res d'organiser une collection.<\/p>\n Les algorithmes gloutons choisissent une option locale prometteuse \u00e0 chaque \u00e9tape. L'algorithme de Dijkstra utilise ce type de strat\u00e9gie pour trouver des itin\u00e9raires dans un r\u00e9seau. Un choix glouton peut ne pas atteindre l'optimum global\u00a0; la m\u00e9thode est donc plus performante lorsque ses r\u00e8gles permettent d'obtenir le r\u00e9sultat souhait\u00e9.<\/p>\n La programmation dynamique stocke les r\u00e9sultats de probl\u00e8mes plus simples et les r\u00e9utilise. Un calcul de Fibonacci peut ainsi exploiter des valeurs pr\u00e9c\u00e9demment enregistr\u00e9es au lieu de r\u00e9soudre les m\u00eames sous-probl\u00e8mes \u00e0 r\u00e9p\u00e9tition. Les algorithmes probabilistes utilisent le hasard pour trouver une solution ad\u00e9quate\u00a0; les m\u00e9thodes de Monte-Carlo et de Las Vegas en sont deux exemples connus.<\/p>\n Les algorithmes peuvent \u00eatre qualifi\u00e9s de quantitatifs ou qualitatifs, et de computationnels ou non computationnels. Un algorithme math\u00e9matique peut calculer 1 + 1 = 2, en utilisant 1 et 1 comme entr\u00e9es et 2 comme sortie. Une proc\u00e9dure bas\u00e9e sur des r\u00e8gles peut former des pluriels, mais elle doit tenir compte des exceptions, comme la transformation d'une matrice en plusieurs matrices.<\/p>\n Le codage de Huffman compresse l'information en attribuant des codes selon la fr\u00e9quence d'apparition des symboles. Le tri par s\u00e9lection et le tri \u00e0 bulles offrent d'autres m\u00e9thodes de classement, tandis que la m\u00e9thode de Las Vegas utilise le hasard mais v\u00e9rifie son r\u00e9sultat. Ces exemples ne constituent pas un classement des algorithmes les plus utilis\u00e9s.<\/p>\n La rapidit\u00e9, la pr\u00e9cision et la facilit\u00e9 de validation d'une m\u00e9thode peuvent \u00eatre des crit\u00e8res contradictoires. L'approche la plus rapide peut s'av\u00e9rer plus difficile \u00e0 v\u00e9rifier, tandis qu'une m\u00e9thode simple et exacte peut prendre plus de temps pour une t\u00e2che complexe. Avant de choisir une m\u00e9thode, il convient de d\u00e9terminer si la rapidit\u00e9, la pr\u00e9cision ou la facilit\u00e9 de validation sont les crit\u00e8res les plus importants pour la t\u00e2che.<\/p>\n Un flux class\u00e9 est une s\u00e9lection, et non un enregistrement exhaustif de tout ce qui est publi\u00e9 en ligne. Un syst\u00e8me de recommandation pr\u00e9dit ce qui pourrait vous int\u00e9resser, puis classe les articles, les r\u00e9sultats de recherche, les vid\u00e9os ou les publicit\u00e9s. Son classement refl\u00e8te les signaux qu'il prend en compte, et non une mesure compl\u00e8te de ce qui compte vraiment.<\/strong><\/p>\n Ces algorithmes peuvent exploiter l'activit\u00e9 ant\u00e9rieure, les centres d'int\u00e9r\u00eat d\u00e9duits, les tendances observ\u00e9es chez des utilisateurs similaires et le contexte, comme l'heure ou l'appareil utilis\u00e9. Ils peuvent estimer ce avec quoi vous interagirez, puis classer les contenus en fonction de cette pr\u00e9diction. La nature et l'importance des donn\u00e9es varient selon la plateforme et le contexte.<\/p>\n Un flux class\u00e9 organise les \u00e9l\u00e9ments d'un flux de contenu continu. Une page de r\u00e9sultats de recherche r\u00e9pond \u00e0 une requ\u00eate sp\u00e9cifique\u00a0; la pertinence par rapport \u00e0 cette requ\u00eate contribue donc \u00e0 d\u00e9terminer son ordre d'affichage. Sur Google, le classement peut \u00e9galement prendre en compte la qualit\u00e9 des liens entrants et le contexte g\u00e9ographique.<\/p>\n\n
Comment fonctionnent les algorithmes en programmation et en intelligence artificielle ?<\/h2>\n
Comment construire un algorithme \u00e9tape par \u00e9tape<\/h3>\n
Comment l'IA et l'apprentissage automatique utilisent les algorithmes<\/h3>\n
Quels types d'algorithmes r\u00e9solvent diff\u00e9rents probl\u00e8mes ?<\/h2>\n
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\n Famille d'algorithmes<\/th>\n T\u00e2che<\/th>\n Exemple nomm\u00e9<\/th>\n<\/tr>\n \n Recherche<\/td>\n Localiser un article<\/td>\n Recherche binaire<\/td>\n<\/tr>\n \n Tri<\/td>\n Commander une collection<\/td>\n Tri rapide<\/td>\n<\/tr>\n \n Cupide<\/td>\n Choisissez une option locale prometteuse<\/td>\n La m\u00e9thode du plus court chemin de Dijkstra<\/td>\n<\/tr>\n \n Programmation dynamique<\/td>\n R\u00e9utiliser les r\u00e9sultats des sous-probl\u00e8mes stock\u00e9s<\/td>\n calcul de la suite de Fibonacci<\/td>\n<\/tr>\n \n probabiliste<\/td>\n Utiliser le hasard pour trouver un r\u00e9sultat appropri\u00e9<\/td>\n Monte Carlo<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n Comment les algorithmes num\u00e9riques classent-ils ce que vous voyez en ligne\u00a0?<\/h2>\n