C’est quoi un algorithme ?

Par Ahmed Khaouja

 

1. Un algorithme est une suite d’instructions logiques et ordonnées permettant de résoudre un problème ou d’accomplir une tâche. Il décrit étape par étape le chemin à suivre pour obtenir un résultat. Chaque étape est claire, finie et exécutable. Un même problème peut avoir plusieurs algorithmes possibles. C’est la réalisation de l’algorithme (la phase « intelligente ») qui a un réel intérêt. Programmer, c’est finalement traduire un algorithme afin qu’il soit exécuté (ordinateur, divers machines).

Un excellent exemple pour illustrer ce qu’est un algorithme est celui de la recette de cuisine simple, concret et universel : Exemple : la recette d’un plat de riz

Objectif : cuire du riz.

Voici les étapes (instructions) de l’algorithme :

a- Mesurer une tasse de riz.

1. Rincer le riz à l’eau claire.

2. Faire bouillir deux tasses d’eau dans une casserole.

3. Verser Le riz dans l’eau bouillante.

4. Couvrir et laisser cuire pendant 15 minutes à feu doux.

5. Retirer du feu et laisser reposer 5 minutes.

6. Servir le riz chaud.

• Le vocabulaire des algorithmes est un ensemble de termes techniques utilisés pour décrire la logique, la structure et le fonctionnement d’un algorithme. Lorsqu’on parle de langages normalisés pour écrire un algorithme, on distingue deux grandes catégories : les langages d’algorithmique, utilisés pour décrire logiquement un algorithme et les langages de programmation normalisés, utilisés pour implémenter réellement l’algorithme sur une machine: il y a le pseudo code et les organigrammes.

• Un bon algorithmeest avant tout un ensemble d’instructions claires et précises qui permettent de résoudre efficacement un problème donné. Mais pour qu’un algorithme soit considéré comme bon, il doit respecter plusieurs critères de qualité essentiels :

• Correction

Un bon algorithme donne toujours le bon résultat pour tous les cas possibles. Il doit résoudre le problème pour lequel il a été conçu, sans erreur logique. Exemple : Un algorithme de tri doit classer correctement les élèves d’un lycée.

• Efficacité

Il doit utiliser le moins de ressources possible :

-Temps (rapidité d’exécution)

-Mémoire (quantité d’espace utilisée).

On parle souvent de complexité en temps et en espace.

Un bon algorithme est donc rapide et économe, sans sacrifier la justesse du résultat.

• Clarté et simplicité

Un bon algorithme est facile à comprendre, à expliquer et à modifier.

S’il est trop complexe, il devient difficile à maintenir, à corriger ou à améliorer. La lisibilité du code ou du raisonnement compte autant que la performance.

• Finitude

Un algorithme doit toujours se terminer après un nombre fini d’étapes.

Un processus qui tourne indéfiniment n’est pas un algorithme valide.

• Généralité

Il doit pouvoir s’appliquer à toutes les entrées valides d’un problème, pas seulement à un cas particulier. Par exemple, un algorithme de calcul de moyenne doit fonctionner pour 3 nombres comme pour 3000.

• Modularité

Un bon algorithme est souvent découpé en sous-algorithmes (ou fonctions), chacun remplissant un rôle clair. Cela rend le tout plus facile à comprendre, à tester et à réutiliser.

En résumé : Un bon algorithme est correct, efficace, clair, fini, et général

Actuellement les algorithmes sont partout dans les moteurs de recherche, les réseaux sociaux, les applications bancaires, les systèmes médicaux, etc. Mais comme il en existe des milliers, on les classe généralement par catégories selon leur fonction :

Voici une synthèse claire des principaux types d’algorithmes avec des exemples concrets :

• Algorithmes de tri

Objectif : organiser des données dans un ordre (croissant, alphabétique, etc.). Exemples : classer une liste d’élèves par note ou par nom.

• Algorithmes de recherche

Objectif : retrouver un élément dans un ensemble de données. Exemple : retrouver un contact dans une liste téléphonique.

• Algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique

Objectif : apprendre à partir des données pour prédire ou décider.

Sous-catégories des algorithmes en IA:

-Algorithmes supervisés, algorithmes non supervisés et par renforcement (exemple : Exemple concret : recommander des vidéos sur YouTube).

• Algorithmes de graphes :

Objectif : trouver des chemins ou des relations dans des réseaux.

Exemples : Algorithme utilisé dans la navigation GPS ou déterminer l’itinéraire le plus rapide sur Google Maps.

• Algorithmes de cryptographie

Objectif : sécuriser les données.

Exemples : RSA, AES, SHA-256, ou chiffrer les communications sur WhatsApp ou protéger les mots de passe.

    d- Algorithmes de compression.

Objectif : réduire la taille des fichiers.

Exemples : ZIP, JPEG, MP3 ou compresser une photo ou une chanson.

• Algorithmes numériques

Objectif : résoudre des problèmes mathématiques (équations, intégrales, etc.)

Exemples : Transformée de Fourier (analyse du son, des signaux, etc.)

• Algorithmes de contrôle et d’optimisation

Objectif : trouver la meilleure solution possible à un problème donné.

Exemple concret : optimiser une tournée de livraison ou les paramètres d’un modèle IA.

En conclusion on peut dire qu’un algorithme est une suite d’instructions organisée pour résoudre un problème de manière fiable. Aujourd’hui, les algorithmes jouent un rôle central dans l’informatique, l’intelligence artificielle et la prise de décision numérique. Ils transforment d’immenses quantités de données en actions utiles et rapides. Leur influence grandit dans la vie quotidienne, des moteurs de recherche aux applications de navigation. Comprendre les algorithmes permet donc de mieux saisir le fonctionnement du monde numérique actuel et ses enjeux.

Par Ahmed Khaouja