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Introduction à l’informatique Introduction générale Leçon basée sur celle du Pr

Introduction à l’informatique Introduction générale Leçon basée sur celle du Prof. NICOLAS VAN ZEEBROECK 2 Contenu ●Introduction ●Technologies ●Impacts ●Valeurs ●Cybersurveillance ●Défis ●Conclusions 3 Contenu ●Introduction ●Technologies ●Impacts ●Valeurs ●Cybersurveillance ●Défis ●Conclusions 4 Introduction (1/9) – Contenu ●Objectifs ●Compétences ●Philosophie ●Programme ●Travaux pratiques ●Évaluation ●Supports 5 Introduction (2/9) – Objectifs ●Comprendre l’environnement informatique : – Démythifier la machine (ordinateur, smartphone, etc.). – Donner une culture informatique de base pour dialoguer avec des spécialistes. ●Comprendre le concept de données : – Comprendre la structuration des données dans la plupart des logiciels (applications d’entreprise, statistiques économiques, etc.). – Comprendre le traitement des données. ●Initier à la programmation : – Comprendre l’outil indispensable pour l’économiste et le manager. – Appliquer la capacité de raisonnement pour résoudre des problèmes complexes. 6 Introduction (3/9) – Pourquoi ? ●Réseaux de télécommunication ont bouleversé le périmètre de l’informatique : – Initialement : Réservés aux seules grosses organisations. – Aujourd’hui : Utilisés par “chaque individu”. ●Preneurs de décisions ont moins de temps (citoyens, managers, politiciens, journalistes, etc.). ●Nécessité d’avoir l’information rapidement : – Recherche. – Analyse. ●Nécessité de communiquer rapidement : – Messages. – Publics. – Canaux. 7 Introduction (4/9) – Compétences ●Traduire un problème “business” : – En un schéma relationnel pour le stockage des données. – En une requête SQL pour extraire les données de manière pertinente. ●Structurer la solution d’un problème en un algorithme procédural. ●Interpréter un algorithme procédural. ●Comprendre l’abstraction fonctionnelle et effectuer des traductions entre niveaux d’abstraction : – Traduire un petit algorithme en une séquence d’instructions élémentaires. – Interpréter la fonction réalisée par un circuit logique. ●Décrire les principaux composants d’un système informatique personnel ou d’organisation. 8 Introduction (5/9) – Philosophie ●Choix d’un enseignement transversal qui balaie plutôt que n’approfondit. ●Acquisition d’une culture informatique attaquant les différents niveaux informatiques, mais en superficie. ●Complémentarité entre le cours magistral et les travaux pratiques. ●Conseil de lectures. 9 Introduction (6/9) – Programme 1. Introduction générale 2. Codage et stockage binaire 3. Bases de données et langage SQL 4. Architectures des ordinateurs 5. Les processeurs 6. Mémoires / Système d’exploitation 7. Réseaux 8. Informatique et organisations 9. Éléments économiques et juridiques 10. Enjeux et perspectives 11. Corrections d’examens antérieurs 07/02/2020 14/02/2020 21/02/2020 28/02/2020 06/03/2020 13/03/2020 20/03/2020 27/03/2020 03/04/2020 08/05/2020 15/05/2020 10 Introduction (7/9) – Travaux pratiques ●Concepts de base en Python (variables, structures de données, contrôle de flux, fonctions). ●Concepts de base de SQL (SELECT, JOIN). ●Conception de modèles Entités-Relations. ●Appels d’API. ●Concepts de base d’analyse de données en Python (pandas, seaborn). 11 Introduction (8/9) – Évaluation ●Examen écrit (60% – 12/20) : – Examen individuel à livre fermé. – Environ la moitié des points porteront sur la matière des travaux pratiques. ●Travaux pratiques (40% – 8/20) : – Travaux de groupes (dont la côte peut être individuelle si la participation est inégale) – 6/20 – Interrogations (les modalités seront communiquées lors de la première séance de TP) – 2/20 ●Report en seconde session : – Travaux pratiques : Cote des contrôles est définitive. – Examen écrit : Examen comptera pour 12/20 ou pour l’intégralité selon ce qui le plus favorable. ●Règles en matière de report partiel : Cote des travaux pratiques peuvent être reportée si >4/8 et sur demande. 12 Introduction (9/9) – Supports ●Les transparents seront diffusés la veille sur l’UV. ●Lecture de l’ouvrage de référence du cours : Bersini, H., M.-P. & R. Spinette, N. van Zeebroeck, « Les fondements de l’informatique : Du bit au cloud », 3ème édition, Vuibert, 2014. ●Ouvrages suggérés complémentaires : – Bases de données et SQL : Audibert, L., “Bases de données de la modélisation au SQL”, Ellipses, 2009. – Systèmes d’information : Laudon, K., J. Laudon, E. Fimbel et S. Costa, “Management des systèmes d’information”, 11ème édition, Pearson, 2010. ●Python : http://www.python.org ●Anciens blogs : http://opinions.otlet-institute.org/ 13 Contenu ●Introduction ●Technologies ●Impacts ●Valeurs ●Cybersurveillance ●Défis ●Conclusions 14 Technologies (1/11) – Contenu ●Définition ●Réseaux ●Capacités computationnelles ●Miniaturisation ●Algorithmes 15 Technologies (2/11) – Définition ●Les technologies de l’information et de la communication (TIC) sont un ensemble de technologies de : – Stocker des données. – Traiter des données. – Transmettre (collecter) des données. 3 INVARIANTS NUMÉRIQUES 3 INVARIANTS NUMÉRIQUES STOCKAGE • Interfaces • Mémoires TRAITEMENT • Puissance • Modularité TRANSMISSION • Sans-fil • Bande passante 16 Technologies (3/11) – Réseaux (1/6) Projet ARPANet (1968-1983) ARPANet 17 Technologies (4/11) – Réseaux (2/6) Internet (depuis 1983) Internet 18 Technologies (5/11) – Réseaux (3/6) Internet mobile (depuis 1996) Internet 19 Technologies (6/11) – Réseaux (4/6) Internet des objets (depuis 1999) Internet 20 Technologies (7/11) – Réseaux (5/6) ●Surinformation : – Google identifie 1012 documents en ligne en 2008. – Facebook publie 107 nouvelles photos chaque jour en 2008. – Twitter reçoit 4·108 de messages chaque jour en 2008. – IBM estime en 2011 qu’on génère 3·1018 de bytes. ●Convergence des infrastructures (filaires, optiques et par ondes). ●Amélioration de la transmission de données par ondes : – Très petites distances (ex: Bluetooth). – Petites distances (ex: Wi-Fi). – Moyennes distances (3G, 4G, 4G+, 5G, etc.). – Grandes distances (ex: satellites). ●Ensemble de standards (HTML, TCP/IP, etc.). ●Langages de programmation portables (ex: Java, Python). 21 Technologies (8/11) – Réseaux (6/6) L’objet “internet” est un ensemble interdépendant de réseaux : – Réseau internet (infrastructures de communication) transportant des informations entre des nœuds (routeurs, ordinateurs, smartphones, etc). – Réseaux de ressources connectant des ressources en ligne (réseau P2P, Web, etc.). – Réseaux sociaux regroupant des acteurs (individus et organisations). 22 Technologies (9/11) – Capacités computationnelles ●Plusieurs millions de transistors par mm2. ●Accroissement de la capacité de calcul : – Loi de Moore : Nombre de transistors d’un microprocesseur double tous les 18 mois. – Processeurs multicœurs permettent de dépasser les limites physiques. – Futur : Ordinateurs quantiques. ●Diminution des coûts de stockage : – En 2015 : Stocker 1 Tb coûte 37 €. – En 2020 : Stocker 1 Tb coûte environ 0,02 €/mois. – Futur : Stockage biologique. ●Intégration facilitée du support de multiples protocoles de communication. 23 Technologies (10/11) – Miniaturisation ●Miniaturisation des composants (parfois quelques mm2). ●Capteurs : – Mesure d’une grandeur physique (température, force, tension, etc.). – Extrapolation des événements (ex: détecteur de mouvement grâce aux gyroscopes). – Construction de flux de données complexes (ex: vidéos). ●Radio-identification (RFID) : – Déploiement de marqueurs (radio-étiquettes). – Stockage et échanges de petites quantités de données. ●Développement des biomatériaux : – Recherche médicale (ex: animaux). – Dispositifs médicaux (ex: pacemakers). 24 Technologies (11/11) – Algorithmes ●Exemples d’extraction d’informations structurées à partir de données numériques brutes : – Reconnaissance faciale (ex: reconnaître une personne). – Catégorisation d’événements (ex: savoir si une place est occupée ou libre). – Détection d’événements “anormaux” (ex: repérer des utilisations frauduleuses de cartes de crédits). – Prédictions (ex: prédire une épidémie de grippe sur base des requêtes). ●Croisement de données provenant de sources hétérogènes (ex: utiliser une position pour personnaliser des résultats de recherche). ●Big data : Exploitation de grandes masses de données. 25 Contenu ●Introduction ●Technologies ●Impacts ●Valeurs ●Cybersurveillance ●Défis ●Conclusions 26 Impacts (1/10) – Contenu ●Contexte ●Économie ●Droit ●Sociologie ●Politique ●Culture 27 Impacts (2/10) – Contexte (1/3) Informatique dans les nuages ●Informatique dans les nuages (cloud computing) : – Déploiement de millions de processeurs. – Stockages d’exaoctets (1018 octets) de données. ●Propriétaires : – Grand groupes informatiques (Google, Amazon, etc.). – Certains entités étatiques (ex: NSA). – Certains centres de recherche (ex: CERN). ●Exemples : – Stockage de documents (ex: Google Drive, Dropbox). – Services en ligne (ex: Google Search, Facebook). 28 Impacts (3/10) – Contexte (2/3) Big data ●Principe : Croiser et exploiter de grandes masses de données provenant de sources hétérogènes. ●Sources : Multitude de canaux pour collecter des données. ●Deep Learning : – Algorithmes inspirés du fonctionnement du cerveau humain (“réseaux de neurones”). – Algorithmes s’adaptant à des données qu’on leur présente (apprentissage automatique). – Fonctionnent peu transparent. – 2016 : DeepMind bat un joueur professionnel de Go. 29 Impacts (4/10) – Contexte (3/3) Épistémè ●Habitus de la Silicon Valley : – Croyance que les innovations technologiques sont bridées par toute forme de régulation du secteur privé. – Croyance que les innovations technologiques ont toujours un impact positif à long terme. ●Singularité technologique : – Rupture dans l’évolution de l’humanité à partir d’un point de son évolution technologique. – Intelligences artificielles en constante progression deviennent mieux adaptées que les intelligences humaines. – Transhumanisme : Cloner l’esprit pour accéder à l’éternité. ●Puissance financière des géants du numérique et de leurs dirigeants (ex: Google). 30 Impacts (5/10) – Économie ●Connaissances deviennent un facteur de production. ●Internet a un impact économique important : – Émergence d’une économie en réseau (cf. Castells). – Facilitation de la globalisation (ex: PME qui exportent). – Apparition de nouveaux marchés et produits (ex: Google, Facebook, Apple). – Transformation de marchés existants (ex: Amazon, Uber). ●Intelligence collective : – Historiquement : les logiciels libres et “open source”. – Aujourd’hui : Wikipédia, crowdsourcing, etc. ●Industrie doit s’adapter : – Journaux en ligne (origine : craigslist). – Vente de musique en ligne (origine : Napster). 31 Impacts (6/10) uploads/Science et Technologie/ introduction-generale.pdf