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Information, Calcul et Communication
Module 2 : Information et Communication
ÉC OL E P OL Y TE C H NI Q UE
FÉ D ÉR ALE D E LA U SA NNE

Information, Calcul et Communication
Leçon 2.3 : Compression de données
(1ère partie)
O. Lévêque – Faculté Informatique et Communications
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Introduction
Lors des deux leçons précédentes, nous avons répondu aux questions
suivantes :
IComment représenter / capter la réalité physique avec des bits ?
filtrage, échantillonage, quantification
IComment restituer cette réalité à partir de bits ?
reconstruction, th. d’échantillonage, importance du filtrage
Lors des deux leçons à venir, nous allons tenter de répondre aux
questions suivantes :
IComment mesurer la quantité d’information présente dans des
données ?
IComment stocker des données en utilisant le moins d’espace
possible (sans ou avec pertes) ?
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Introduction Entropie Compression sans perte Algorithme de Shannon-Fano 1 / 32

Introduction
Pourquoi donc vouloir comprimer des données ?
Ipour réduire l’espace mémoire utilisé lors du stockage de données
Ipour réduire le temps de transmission et les problèmes de
congestion lors de la transmission des données
Cependant, avec les progrès de la technique, ne suffit-il pas d’attendre
un peu pour avoir de meilleures performances ?
Certes, mais on veut toujours exploiter un système au maximum de ses
capacités !
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Introduction Entropie Compression sans perte Algorithme de Shannon-Fano 2 / 32

Introduction
Quel type de données peuvent être comprimées ?
Ile langage
Ile son (voix/musique), les images (photos), les vidéos
Itout type de données numériques
Le principe de base derrière la compression de données est
la suppression de la redondance présente dans ces données.
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Introduction Entropie Compression sans perte Algorithme de Shannon-Fano 3 / 32