1.
Formation en une image

2.
● Définition
– Un algorithme est une suite finie et non
ambiguë d'opérations ou d'instructions
permettant de résoudre un problème ou
d'obtenir un résultat (wikipedia).
– Mise en objet de la pensée
– Une suite de propositions formelles et
séquentielles
– Logique formelle : si… alors… sinon...
● « Je veux faire des crêpes si... »
● Appareiller des chaussettes
● Faire un projet : GANTT
● Préparer une séquence pédagogique
● Poser un diagnostique de la grippe
– Visualiser un algorithme : L’arbre
– La possibilité d’entremêler les algorithmes
Définir un algorithme

3.
● Programme informatique
– Des lignes de code et des instructions
– Algorithmes : recommandation (Amazon, netflix),
engagement(Facebook, ), popularité (google),
intermédiation (Uber), Hiérarchisation de ses choix
(APB), régulation des flux (le trafic londonien),
prédiction (predpol), régulation des comportements
(analyse de la conduite automobile – n’existe pas
encore à ma connaissance)…
– Des systèmes algorithmiques*
– Algorithmes d’apprentissage **
– Des logiciels : l’outil de base : le tableur et des outils
comme Algobox (lycée), Scratch (collège),
notepad (pour les pro)
Définir un algorithme
** https://theconversation.com/sciences-des-donnees-89800
*** https://blog.hubspot.fr/marketing/algorithmes-google
**** http://www.phonandroid.com/google-revele-taille-code-source-autres-donnees-vertigineuses.html
* Google =
PageRank (en 1997)
ou plutôt une suite d’algorithmes (caféïne,
panda, pigeon top heavy, penguin,
pirate, EMD, payday hummingbird, mobile
friendly, rankbrain, phantom)**
ou plutôt 2 milliards de lignes de code,
86 To et 25 000 ingénieurs, 45 000 modification
par jours dont 150000 à la main***

4.
● Données et métadonnées
– Un message, une action, un comportement…
– La contextualisation
– Enregistrement et traces : exercice sur l’enregistrement et les acteurs
– Augmentation des capacités de calcul et de stockage : la limite physique
● La capture des données
– Données déclaratives et Privacy paradox
– Couteau suisse : le téléphone portable
– L’ordinateur personnel, IP, cookies...
– Capteurs et objets connectés
– Puces RFID
– La connectivité (wifi, câbles, 4G, bluetooth...)
– GPS, drônes et vidéosurveillance
Infrastructure industrielle
https://usbeketrica.com/article/on-a-essaye-d-effacer-nos-traces-a-l-expo-terra-data

5.
● Analyse statistique des données
– Différentes échelles : personne, organisation,
réseau, communauté, masse
– Mesurer un potentiel : le ranking – (pagerank,
edgerank, shangaï Ranking...) *
– Définir des critères du ranking
– Rendre visible et manipulable
Infrastructure industrielle
* Le Edge Rank : http://www.commentcamarche.net/faq/35092-edgerank-facebook-accroitre-la-visibilite-des-publications-d-une-page
Le Page Rank - www.pagerank.fr
Shangaï Ranking - http://www.shanghairanking.com/fr/

6.
● Une base de données
– Un tableau avec des champs et des enregistrements
– Des données structurées – voir exercice les 20 erreurs*
● Une industrie
– Serveurs et data-centers – câblages – taille des
données** (44Zo en 2020)
– Consommation électrique, consommation de ressources –
impact éthique et environnemental –
Infrastructure industrielle
* https://docs.google.com/document/d/1gr4v8-ULbXUslaAnotiZFhYhFCrEBNQ3j33Y1OklAg4/edit#heading=h.8xt8lqx1f2yi
** http://www.liberation.fr/futurs/2012/12/03/donnees-le-vertige_864585

7.
● Une base de données
– Un tableau avec des champs et des enregistrements
– Des données structurées – voir exercice les 20 erreurs*
● Une industrie
– Serveurs et data-centers – câblages – taille des
données** (44Zo en 2020)
– Consommation électrique, consommation de ressources –
impact éthique et environnemental –
Infrastructure industrielle
* https://docs.google.com/document/d/1gr4v8-ULbXUslaAnotiZFhYhFCrEBNQ3j33Y1OklAg4/edit#heading=h.8xt8lqx1f2yi
** http://www.liberation.fr/futurs/2012/12/03/donnees-le-vertige_864585