Analyse et conduite de projet algorithmique

HEPCUT – CAT. ECONOMIQUE
2008
Analyse et conduite de
projet algorithmique
Jean-François CHALLE, maitre assistant
1ère Informatique classe 1 A & B
I S E C

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Informations pédagogiques à
destination des étudiants
Catégorie : économique
Type : court
Section : informatique
Enseignant : Jean-François Challe
Année : 1ère
Fonction : maître-assistant
Activité d’enseignement : analyse et conduite de projets algorithmique
Nombre d’heures : 120
Nombre de crédits : 10
Etalement en quadrimestre
1er quadrimestre : 60
2ème quadrimestre : 60
1ème et 2ème quadrimestre : 120
PREREQUIS (Article 11 de l’AGCF du 02/07/1996) dans le cadre des crédits résiduels : Non
1. Objectifs de l’activité d’enseignement
L’activité d’enseignement vise à permettre à l’étudiant de :
 développer des comportements professionnels ;
 prendre conscience des compétences à développer pour répondre à l’évolution de la
technique ;
 mettre en œuvre des méthodes spécifiques pour :
 appréhender, globalement, la diversité des techniques requises par la fonction de
programmation dans le secteur informatique ;
 développer des compétences de base applicables dans tous les langages
procéduraux ;
 adopter une démarche algorithmique cohérente ;
2 Définition des pré-requis (compétences et contenus)
Les compétences requises sont de deux ordres. D’une part des compétences en
langue française et d’autre part des compétences en mathématiques.
Face à un document de plusieurs pages rédigé en français, l’étudiant doit être
capable :
 de répondre à des questions de compréhension portant sur les liens logiques entre les
 idées développées ;
 de rédiger un commentaire critique portant sur les idées essentielles du texte ;
 d’établir un plan de la structure du texte et de le justifier.
 L’algorithmique et l’informatique puisant leurs racines dans le domaine des
mathématiques,
 l’étudiant doit maîtriser l’application des notions suivantes :
 les fonctions polynomiales ;
 l’algèbre linéaire (les vecteurs, les matrices, les déterminants, les systèmes d’équations
 linéaires) ;
 les fonctions de R dans R, graphe de la fonction, domaine de définition, variation,

3
 croissance, parité, continuité ;
 les suites, les séries et les logarithmes.
3 Place de l’activité d’enseignement dans l’ensemble de la formation
L’algorithmique est la clé de voûte de l’informatique aussi bien dans le domaine de la
programmation que dans l’étude des systèmes d’exploitation, des réseaux et des bases de
données. De bonnes compétences en algorithmique permettent d’appréhender les autres
disciplines propres à la formation, non pas comme des ensembles disjoints de matières à
mémoriser, mais comme un ensemble cohérent et logique. L’étude de l’informatique laisse
ainsi peu de place à la mémorisation en incitant à la réflexion logique.
4 Compétences minimales qui devront être maîtrisées à la fin de
l’activité d’enseignement
Pour atteindre le seuil de réussite, l’étudiant devra prouver qu’il est capable, face à un
problème de :
• mettre en œuvre une stratégie cohérente et efficace de résolution du problème posé ;
• concevoir, de construire et de représenter les algorithmes dans un langage de
description
• proche des langages de programmation usuels ;
• justifier la démarche algorithmique et les choix mis en œuvre ;
5 Méthodes et moyens didactiques
Dans un premier temps, l’enseignement de l’algorithmique passe par un exposé
magistral des concepts de bases. Dès que les étudiants ont assimilé les principes
élémentaires, le cours passe dans une phase de pédagogie active. La didactique employée
est une approche par problème enjoignant aux étudiants l’établissement de leur solution.
Pour chaque problème posé, une ou plusieurs solutions sont proposées en guise de
correction. La diversité des solutions présentées engendre une réflexion sur la qualité des
algorithmes. Cette qualité est dans un premier temps mesurée de manière qualitative mais
très rapidement une approche quantitative est préférée.
Toutes les séances de cours sont mises à profit pour aborder un nouveau sujet, un
nouveau problème. Cela permet à l’étudiant de comprendre qu’une étude basée sur la
mémorisation n’est pas la clé du succès.
Cette approche méthodologique se justifie par le fait que l’algorithmique n’est pas un
savoir à acquérir mais bien un savoir-faire. De cette manière, les étudiants sont placés en
situation d’examen lors de chaque séance.
Des exercices d’auto-évaluation sont organisés durant l’année. Cela permet à
l’étudiant de se familiariser avec la méthode d’interrogation ainsi qu’avec celle d’évaluation
avec pour conséquence la prise de conscience bilatérale de la situation de l’étudiant.
6 Contenu de l’activité d’enseignement
Voici les points abordés dans le cadre de ce cours :
• les variables ;
• les structures de programmation (la séquence, les alternatives, les répétitives) ;
• la décomposition d’un problème en sous-problèmes ;
• le contrôle de la saisie d’informations ;
• la récursivité ;
• les structures de données statiques (les vecteurs et les matrices) et les algorithmes
• spécifiques associés ;

4
• les structures de données dynamiques (les listes et les arbres) et les algorithmes
spécifiques
• associés ;
Références
[1] KYLE LOUDON, MASTERING ALGORITHM WITH C, O’REILLY, PARIS 1999.
[2] ROBERT SEDGEWICK, ALGORITHMS IN C, ADDISON-WESLEY, LONDON 1990.
[3] THOMAS CORMEN, CHARLES LEISERSON, RONALD RIVEST, AN INTRODUCTION TO ALGORITHMS, MIT
PRESS, LONDON, 1990.
[4] DONALD E. KNUTH, THE ART OF COMPUTER PROGRAMMING VOLUME 1 FUNDAMENTAL ALGORITHMS,
ADDISON-WESLEY, LONDON 1973.
[5] DONALD E. KNUTH, THE ART OF COMPUTER PROGRAMMING VOLUME 2 SEMINUMERICAL ALGORITHMS,
ADDISON-WESLEY, LONDON 1981.
[6] DONALD E. KNUTH, THE ART OF COMPUTER PROGRAMMING VOLUME 3 SORTING AND SEARCHING,
ADDISON-WESLEY, LONDON 1973.
[7] IAN PARBERRY, WILLIAM GASARCH, PROBLEMS ON ALGORITHMS, PRENTICE HALL, DENTON, 2002.
[8] STEVEN S. SKIENA, THE ALGORITHM DESIGN MANUAL, SPRINGER-VERLAG, NEW YORK, 1997.
[9] ROBERT SEDGEWICK, ALGORITHMS IN C++, ADDISON-WESLEY, LONDON, 1999.
[10] ROY A. PLASTOCK, GORDON KALLEY, THEORY AND PROBLEMS OF COMPUTER GRAPHICS,
MACGRAW-HILL, NEW YORK, 1986.
[11] SEYMOUR LIPSCHUTZ, THEORY AND PROBLEMS OF DATA STRUCTURES, MACGRAW-HILL, NEW YORK,
1986.
[12] ROBERT SEDGEWICK, ALGORITHMS, ADDISON-WESLEY, LONDON, 1983.
[13] ROBERT SEDGEWICK, ALGORITHMS IN JAVA, ADDISON-WESLEY, BOSTON, 2002.
[14] DOUGLAS BALDWIN, GREG W. SCRAGG, ALGORITHMS AND DATA STRUCTURES : THE SCIENCE OF
COMPUTING, CHARLES RIVER MEDIA, HINGHAM, 2004.
[15] P. S. DESHPANDE, O. G. KAKDE, C & DATA STRUCTURES, CHARLES RIVER MEDIA, HINGHAM, 2004.
[16] ALAN PARKER, ALGORITHMS AND DATA STRUCTURES IN C++, CRC PRESS, HUNTSVILLE, 1993.
[17] MI LU, ARITHMETIC AND LOGIC IN COMPUTER SYSTEMS, JOHN WILEY & SONS, HOBOKEN, 2004.
[18] WALLACE WANG, BEGINNING PROGRAMMING FOR DUMMIES, WILEY PUBLISHING, HOBOKEN, 2004.
[19] ADRIAN AND KATHIE KINGSLEY-HUGHES, BEGINNING PROGRAMMING, WILEY PUBLISHING,
INDIANAPOLIS, 2004.
[20] BRUNO R. PREISS, DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS WITH OBJECT-ORIENTED DESIGN PATTERNS IN
C++, WILEY PUBLISHING, WATERLOO, 2002.
[21] BRUNO R. PREISS, DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS WITH OBJECT-ORIENTED DESIGN PATTERNS IN
JAVA, WILEY PUBLISHING, WATERLOO, 2002.
[22] FRANCIS GLASSBOROW, ROBERTA ALLEN, A BEGINNER’S INTRODUCTION TO COMPUTER PROGRAMMING,
JOHN WILEY AND SONS, CHICHESTER, 2004.
[23] NELL DALE, C++ PLUS DATA STRUCTURES, JONES AND BARTLETT PUBLISHERS, LONDON, 2003.
[24] JIM KEOGH, KEN DAVIDSON, DATA STRUCTURES DEMYSTIFIED, MCGRAW-HILL, NEW YORK, 2004.
[25] JOHN NOLT, DENNIS ROHATYN, ACHILE VARZI, THEORY AND PROBLEMS OF LOGIC, MACGRAW-HILL,
NEW YORK, 1992.
[26] JOHN R. HUBBARD, THEORY AND PROBLEMS OF PROGRAMMING WITH C++, MACGRAW-HILL, NEW
YORK, 1996.
[27] DANIEL P. FRIEDMANMITCHELL, WANDCHRISTOPHER T. HAYNES, ESSENTIALS OF PROGRAMMING
LANGUAGES, THE MIT PRESS, LONDON, 2001.
[28] MATTHIAS FELLEISEN, ROBERT BRUCE FINDLER, MATTHEW FLATT, SHRIRAM KRISHNAMURTHI, HOW
TO DESIGN PROGRAMS AN INTRODUCTION TO COMPUTING AND PROGRAMMING, THE MIT PRESS,
LONDON, 2001.
[29] HAROLD ABELSON, GERALD JAY SUSSMAN, JULIE SUSSMAN, STRUCTURE AND INTERPRETATION OF
COMPUTER PROGRAMS, THE MIT PRESS, LONDON, 1996.
[30] JON ORWANT, JARKKO HIETANIEMI, JOHN MACDONALD, MASTERING ALGORITHMS WITH PERL,

5
O’REILLY, SEBASTOPOL, 1999.
[31] PETER DRAKE, DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS IN JAVA, PRENTICE HALL, UPPER SADDLE RIVER,
2006.
[32] IAN PARBERRY, WILLIAM GASARCH, PROBLEMS ON ALGORITHMS, PRENTICE HALL, DENTON, 1994.
7 Evaluation
Interrogation(s)
dispensatoire (s) à
12/20
Travail année %
par rapport à la
note totale
Examen % par
rapport
à la note totale
Matière faisant
l’objet
de l’évaluation
X
X
Tout à 100%
Ecrit
X
X
V
Oral
X
X
X
Durée
X
X
4h
Questionnaire
X
X
X
Aucune dérogation aux règles ci-dessus ne sera admise.