Objectifs

Acquérez des compétences intellectuelles et des méthodes pratiques vous permettant de formuler et de résoudre des problèmes en utilisant des algorithmes et des dispositifs informatiques.

Contenus

La pensée computationnelle peut se définir comme une approche englobant les processus de pensée impliqués dans la formulation de problèmes et l'expression de leurs solutions, de manière qu'un ordinateur puisse les exécuter. Plus précisément, ces solutions sont exprimées en termes d'algorithmes, qui sont à leur tour écrits dans un langage de programmation compilé et exécuté sur un dispositif informatique, tels qu'un ordinateur de bureau, un serveur dans un centre de calcul, une tablette, un smartphone, etc.

Bien que cette approche soit essentielle au développement logiciel, sa portée va bien au-delà de la programmation. Tout comme les mathématiques ne sont pas utiles qu'aux mathématiciens, la pensée computationnelle et les principes algorithmiques sont applicables par tous, pas uniquement par les informaticiens, et peuvent être utilisés pour la résolution de problèmes dans toutes les disciplines.

Cette approche comprend un certain nombre de caractéristiques, telles que la séparation des problèmes en parties plus petites (modularisation), le développement d'instructions étape par étape pour la résolution d'un problème (algorithme), l'observation de régularités dans les données (identification de patterns), la maîtrise de différents niveaux d'abstraction (encapsulation), la gestion de la complexité et des problèmes ouverts, etc.

Dans ce cours, vous allez apprendre et exercer la pensée computationelle en étudiant et en résolvant des problèmes informatiques typiques, tant du point de vue algorithmique (concepts) et du point de vue de la programmation (pratique). Vous apprendrez également à naviguer de concepts de haut niveau, tels qu'itération, récursivité, fonction d'ordre supérieur, objet et classe, à leur mise en œuvre pratique en termes de mémoire et d'architecture informatique. Au niveau de la programmation, plutôt que vous focaliser sur un seul langage, vous aurez l'opportunité d'en expérimenter plusieurs, à savoir Python, Scala/Java et Swift, afin de bien distinguer les concepts de leurs implémentations particulières.

Plus précisément, les notions suivantes seront abordées :

• les algorithmes et leur complexité,
• les ordinateurs et leurs limites intrinsèques,
• les langages de programmation et leur expressivité,
• les architectures logicielles et leur modularité.

Le cours est donné en français mais la plupart du matériel écrit de ce cours est en anglais. De plus, les étudiants anglophones peuvent poser leurs questions et obtenir les réponses correspondantes en anglais.

Références

• Jeannette M. Wing. 2006. Computational thinking. Commun. ACM 49, 3 (March 2006), 33-35. DOI=http://dx.doi.org/10.1145/1118178.1118215

• Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein. Introduction to Algorithms, 3rd Edition. MIT Press.

Evaluation

1ère tentative

Examen:

Ecrit 2 heures

Documentation:

Non autorisée

Calculatrice:

Non autorisée

Evaluation:

L'évaluation se base sur un test à la mi-semestre et sur un examen écrit lors de la session ordinaire.

Rattrapage

Examen:

Oral 20min. minutes

Documentation:

Non autorisée

Calculatrice:

Non autorisée

Evaluation:

Un nouvel examen final a lieu lors de la session de rattrapage, oral cette fois, tandis que la note obtenue pour le test de mi-semestre est simplement réutilisée pour calculer la note finale.