ISIG Goma 2010-2011, Probabilités et Théorie de l’Information (brouillon). Lucien Zihindula Biguru,
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NOTES INTRODUCTIVES
C’est en 1948, alors qu’il travaillait aux Laboratoires Bell, que l’ingénieur en
Génie Electrique, Claude Shannon donna une formalisation mathématique de la
nature statistique de l’Information manquante dans les signaux des lignes
téléphoniques.
Il développa pour cette fin l’importante notion d’entropie de l’Information qui
est fondamentale dans ce domaine. C’est ainsi que naquit la Théorie de
l’Information qui est un domaine d’essence théorique et dont l’objet principal
consiste en l’étude des lois quantitatives liées à l’obtention, le traitement et la
conservation de l’Information.
La théorie de l’Information est devenue par la suite un outil mathématique
indispensable pour les processus de commande les plus divers.
La nécessité de transmission d’informations relatives à un système physique
vient du fait que ce dernier présente généralement, du point de vue du
destinataire, une certaine imprécision ou au mieux une certaine incertitude étant
donné que pour tout système physique dont l’état est exactement connu par le
destinataire, toute transmission d’information sera inutile.
Suite au caractère aléatoire inhérent à tout système physique, la théorie de
l’Information utilise tout naturellement les outils du calcul des probabilités qui
est la branche des mathématiques s’occupant de la quantification des
phénomènes aléatoires.
L’objectif de ce cours est de donner à l’étudiant de Licence en Informatique les
notions et les outils de base pouvant lui permettre de faire une description
quantitative des processus de transmission de l’Information et dégager certaines
caractéristiques mathématiques lié aux tels processus.
Eu égard aux aspects probabilistes de cette théorie, c’est tout naturellement que
ce cours est subdivisé en deux grandes parties :
- La théorie des probabilités, où seront rappelées les outils de base relatifs
au calcul des probabilités
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ainsi qu’à certaines distributions d’usage
courant généralement abordées en cours de Statistique Inductive en
deuxième année de graduat.
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Ces distributions probabilistes nous seront également très utiles dans l’étude de la troisième partie du cours de
Recherche Opérationnelle ; partie consacrée à l’étude des phénomènes d’attente pour lesquels les distributions de
Poisson et exponentielle jouent un important rôle.