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Algorithme : Qu’est-ce que c’est ? A quoi ça sert ?

matrice de confusion

Les algorithmes sont essentiels en informatique, notamment pour la Data Science et le Machine Learning. Découvrez tout ce que vous devez savoir à ce sujet : définition, fonctionnement, cas d'usage, formations...

Le terme « algorithme » dérive du nom du grand mathématicien perse Al Khwarizmi, qui a vécu vers l’an 820 et qui a introduit en Occident la numération décimale (venue d’Inde) et enseigné les règles arithmétiques élémentaires qui y sont liées. Par la suite, le concept d’algorithme s’est étendu à des objets de plus en plus complexes : textes, photos, formules logiques et objets physiques, entre autres.

Déjà essentiels dans le domaine de la programmation informatique, les algorithmes prennent de plus en plus d’importance à l’heure du Big Data et de l’intelligence artificielle. Alors de quoi s’agit-il vraiment ? Si vous cherchez une définition claire et complète, vous êtes à la bonne adresse…

Qu'est-ce qu'un algorithme ?

Un algorithme est en fait une procédure par étapes. C’est un ensemble de règles à suivre pour accomplir une tâche ou résoudre un problème.

Bien avant l’émergence de l’informatique, les humains utilisaient en fait déjà les algorithmes. On peut considérer que les recettes de cuisine, les opérations mathématiques ou même la notice pour monter un meuble sont des algorithmes.

Dans le domaine de la programmation informatique, les algorithmes sont des ensembles de règles indiquant à l’ordinateur comment effectuer une tâche. En réalité, un programme informatique est un algorithme indiquant à l’ordinateur quelles étapes exécuter et dans quel ordre pour accomplir une tâche spécifique. Ils sont écrits à l’aide d’un langage de programmation.

Quels sont les différents types d'algorithmes ?

Il existe une large variété d’algorithmes, classés en fonction des concepts qu’ils utilisent pour accomplir une tâche. Voici les principales catégories.

Les algorithmes « diviser pour régner » permettent de diviser un problème en plusieurs sous-problèmes du même type. Ces problèmes de moindre envergure sont résolus, et leurs solutions sont combinées pour résoudre le problème original.

Les algorithmes de force brute consistent à tester toutes les solutions possibles jusqu’à ce que la meilleure soit trouvée. Un algorithme randomisé utilise un nombre aléatoire au moins une fois pendant le calcul pour trouver la solution au problème.

Un algorithme glouton trouve la solution optimale au niveau local, dans le but de trouver une solution optimale pour le problème global. Un algorithme récursif, quant à lui, permet de résoudre la version la plus simple d’un problème pour ensuite résoudre des versions de plus en plus larges jusqu’à trouver la solution au problème d’origine.

Un algorithme de retour sur trace permet de diviser le problème en sous-problèmes, qu’il est possible de tenter de résoudre l’un après l’autre. SI la solution n’est pas trouvée, il suffit de revenir en arrière dans le problème jusqu’à ce qu’une voie soit trouvée pour continuer d’avancer.

Enfin, un algorithme de programmation dynamique permet de décomposer un problème complexe en une collection de sous-problème plus simples. Tous ces sous-problèmes sont résolus une fois, et leur solution est stockée pour un usage futur. Ceci évite d’avoir à calculer à nouveau leurs solutions.

Que sont les algorithmes de tri ?

Un algorithme de tri permet de placer les éléments d’une liste dans un certain ordre. Il peut s’agir par exemple d’un ordre numérique ou lexicographique. Cette organisation est souvent importante comme première étape pour résoudre des problèmes plus complexes.

Il existe de nombreux algorithmes de tri, avec leurs avantages et inconvénients. En voici quelques exemples:

  • Les algorithmes de tri linéaire permettent de trouver les plus petits éléments d’une liste, de les trier, de les ajouter à une nouvelle liste et de les supprimer de la liste originale. On réitère ce processus jusqu’à ce que la liste d’origine soit vide.
  • Le tri par bulle consiste à comparer les deux premiers éléments de la liste, et à les inverser si le premier est plus grand que le second. Ce processus est répété pour chaque paire d’éléments adjacents dans la liste, et jusqu’à ce que toute la liste soit triée.
  • Enfin, le tri par insertion consiste à comparer chaque élément de la liste avec les éléments précédents jusqu’à ce qu’un élément plus petit soit trouvé. Les deux éléments sont inversés, et le processus est répété jusqu’à ce que la liste soit entièrement triée.

Comment les algorithmes sont-ils utilisés en informatique ?

En informatique, les algorithmes sont omniprésents. Ils sont en réalité la colonne vertébrale de l’informatique, puisqu’un algorithme donne à l’ordinateur un ensemble spécifique d’instructions.

Ce sont ces instructions qui permettent à l’ordinateur d’effectuer des tâches. Les programmes informatiques eux-mêmes sont des algorithmes écrits dans des langages de programmation.

Les algorithmes jouent aussi un rôle clé dans le fonctionnement des réseaux sociaux par exemple. Ce sont eux qui décident quelles publications s’affichent ou quelles publicités sont proposées à l’utilisateur.

Sur les moteurs de recherche, ce sont les algorithmes qui permettent d’optimiser les recherches, de prédire ce que les utilisateurs vont taper et bien plus encore. De même, les plateformes comme Netflix, YouTube, Amazon ou Spotify reposent sur des algorithmes pour leurs moteurs de recommandations.

Pourquoi est-il important de comprendre les algorithmes ?

Au-delà de l’informatique, la pensée algorithmique est capitale dans de nombreux domaines. Il s’agit de la capacité à définir des étapes claires pour résoudre un problème.

En réalité, on utilise cette façon de penser au quotidien et souvent sans même s’en rendre compte. À l’heure de la Data Science, du Machine Learning et de l’intelligence artificielle, les algorithmes sont plus importants que jamais et représentent le carburant de la nouvelle révolution industrielle…

Quels sont les principaux algorithmes de Machine Learning

Les algorithmes de Machine Learning sont des programmes capables d’apprendre à partir des données, et de s’améliorer de manière autonome sans intervention humaine à partir de l’expérience.

Parmi les tâches d’apprentissage qu’ils sont capables d’accomplir, ces algorithmes peuvent par exemple apprendre la structure cachée de données non étiquetées, ou l’apprentissage  » basé instance  » consistant à produire une étiquette de catégorie pour une nouvelle instance en la comparant aux données d’entraînement stockées en mémoire.

On distingue trois principales catégories d’algorithmes de Machine Learning : supervisés, non-supervisés, et semi-supervisés. Chacune de ces catégories repose sur une méthode d’apprentissage différente.

L’apprentissage supervisé utilise des données d’entraînement étiqueté pour apprendre la fonction de  » mapping  » transformant les variables d’input (entrée) ou variables d’output (sortie). Après cet apprentissage, l’algorithme peut générer des outputs à partir de nouveaux inputs.

Parmi les algorithmes d’apprentissage supervisé, on peut citer les algorithmes de classification et de régression. La classification est utilisée pour prédire le résultat d’un échantillon donné lorsque la variable de sortie est sous forme de catégories. Le modèle de classification analyse les données d’input et tente de prédire des étiquettes pour les classer.

La régression est utilisée pour prédire le résultat d’un échantillon quand la variable d’output est sous forme de valeur réelle. À partir des données d’input, il s’agira par exemple de prédire un volume, une taille ou une quantité. En guise d’exemples d’algorithmes d’apprentissage supervisé, on compte la régression linéaire, la régression logistique, la classification naïve bayésienne, ou encore la méthode des K plus proches voisins.

La méthode de l’ensembling est un autre type d’apprentissage supervisé. Elle consiste à combiner les prédictions de multiples modèles de Machine Learning individuellement faibles pour produire une prédiction plus exacte sur un nouvel échantillon. Citons par exemple les techniques des forêts d’arbres décisionnels, ou du boosting avec XGBoost.

Les modèles d’apprentissage non supervisé sont utilisés lorsqu’il n’y a qu’une variable d’input et aucune variable d’output correspondante. Ils utilisent des données d’entraînement non étiquetées pour modéliser la structure sous-jacente des données. Voici trois exemples de techniques :

  • L’association est utilisée pour découvrir la probabilité de concomitance d’éléments dans une collection. Elle est notamment très utilisée pour l’analyse de panier dans le retail, notamment pour découvrir quels articles sont fréquemment achetés ensemble.
  • Le clustering est utilisé pour regrouper des échantillons de manière à ce que différents objets au sein du même cluster soient plus similaires entre eux qu’avec les objets d’un autre cluster.
  • Enfin, la réduction de dimensionalité est utilisée pour réduire le nombre de variables au sein d’un ensemble de données tout en s’assurant que les informations importantes soient transmises.

Pour y parvenir, on peut utiliser les méthodes d’extraction ou de sélection de caractéristiques. La sélection de caractéristiques consiste à choisir un sous-ensemble parmi les variables d’origine, tandis que l’extraction réalise une transformation des données en vue de réduire la dimension. Parmi les exemples d’algorithmes non supervisés, citons l’apriori, les k-moyennes et le PCA.

L’apprentissage par renforcement est un troisième type de Machine Learning. Il permet à l’agent de décider la meilleure action à effectuer en fonction de son état actuel, en apprenant quels comportements maximisent ses récompenses.

En général, les algorithmes de renforcement apprennent les actions optimales en essayant et échouant de nombreuses fois consécutives. Si l’on prend l’exemple d’un jeu vidéo dans lequel le joueur doit se rendre à un emplacement précis pour gagner des points, l’algorithme commencera par se déplacer de manière aléatoire puis apprendra où il doit aller en tentant de maximiser ses récompenses.

Comment apprendre à utiliser les algorithmes ?

La connaissance et la maîtrise des algorithmes sont essentielles pour travailler dans le domaine de l’informatique, de la Data Science ou de l’intelligence artificielle.

Pour acquérir cette expertise, vous pouvez vous tourner vers les formations DataScientest. Notre formation de Data Scientist vous apprendra à manier les algorithmes, et vous permettra d’acquérir toutes les compétences pour devenir scientifique des données.

Outre les algorithmes, vous apprendrez aussi à manipuler les bases de données et à manier les outils Big Data, la programmation en Python et les différentes techniques de Machine Learning et de Deep Learning.

À l’issue du parcours, vous recevrez un diplôme certifié par l’Université de la Sorbonne et vous serez fin prêt à travailler comme Data Scientist. Parmi nos alumnis, 93% ont trouvé un emploi immédiatement après leur formation.

Toutes nos formations adoptent une approche Blended Learning alliant apprentissage en présentiel et à distance, et peuvent être effectuées en BootCamp ou en Formation Continue.

Elles peuvent être financées via le Compte Personnel de Formation, ou par Pôle Emploi par le biais de l’AIF. Ne perdez plus un instant, et découvrez tous les secrets des algorithmes et de la science des données avec la formation Data Scientist !

Vous savez tout sur les algorithmes. Découvrez notre dossier complet sur le Machine Learning, et notre introduction au langage de programmation Python.

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