Brève description / annotation

Au cœur des algorithmes

Description

Au cœur des algorithmes

Les algorithmes sont omniprésents. Que ce soit pour travailler, communiquer, se déplacer, s’informer, soigner, construire ou encore enseigner, ils nous assistent et nous orientent vers des choix optimisés et nous apportent des réponses impossibles – ou difficiles – à obtenir pour des êtres humains.
Quels sont les mécanismes scientifiques et technologiques de l’algorithme ? Comment son paradigme a-t-il évolué de la science algorithmique historique à la science computationnelle ? Quels bouleversements a-t-il rencontré au fil des époques ? De l’algorithme d’Euclide au réseau neuronal convolutif, Aurélie Jean nous donne des clés pour comprendre un objet mathématique et numérique qui est au cœur de nos vies personnelles et professionnelles. Elle nous montre comment il a traversé les siècles et les défis, et fait naître des concepts scientifiques nouveaux que chaque acteur – étudiant, ingénieur, scientifique et chercheur – et chaque utilisateur doit maîtriser pour mieux avancer et décrypter le monde de demain.

Titre promotionnel

Au cœur des algorithmes

Table des matières

Introduction — Un concept ancien dans un monde nouveau

Chapitre premier — De la Grèce antique à la Perse
I. La pensée algorithmique chez Euclide
II. La classification chez Aristote
III. Le mot « algorithme » inspiré du mathématicien perse al-Khwârizmî

Chapitre II — Les algorithmes explicites
I. Définition
II. Types d’algorithmes explicites
III. Exemples pratiques
IV. Complexités temporelles et spatiales d’un algorithme

Chapitre III — Les algorithmes computationnels
I. Les premières machines à calculer
II. Naissance de l’ordinateur moderne
III. Évolution des langages de programmation informatique
IV. L’ordinateur de demain

Chapitre IV — La naissance de l’intelligence artificielle
I. Les prémices de l’intelligence artificielle
II. La conférence de Dartmouth en 1956
III. Confusion sur le terme « intelligence artificielle »
IV. Évolution des intelligences artificielles

Chapitre V — Les algorithmes implicites
I. Apprentissage machine (ou machine learning)
II. Données
III. Types d’algorithmes d’apprentissage machine
IV. Exemples d’algorithmes implicites
V. Les algorithmes hybrides

Chapitre VI — Une nouvelle ère algorithmique
I. Des jeux de données toujours plus Big
II. Nouvelles générations d’algorithmes
III. Enjeux du développement algorithmique

Chapitre VII — L’explicabilité algorithmique
I. Une science nouvelle à l’héritage multidisciplinaire
II. Pourquoi expliquer (et interpréter) un algorithme ?
III. Comment expliquer un algorithme ?
IV. Explicabilité versus transparence

Conclusion — Le début d’une longue histoire

Remerciements

Bibliographie

Détails