Le cyberblog du coyote

Les bugs informatiques peuvent parfois avoir des conséquences dramatiques, que ce soit sur le plan humain ou financier... Alors comment s'assurer que les logiciels font bien ce qu'ils sont censés faire ? C'est là qu'interviennent les méthodes formelles, une approche mathématique qui permet de prouver de manière rigoureuse que les programmes vont s’exécuter correctement. Encore mieux, on utilise désormais la théorie des jeux pour produire automatiquement des programmes corrects, à la manière de l’écriture d’un joueur artificiel dans un jeu de société !

Lire l'article de Benjamin Monmege sur Interstices

Dans un moteur de recherche, avez-vous déjà utilisé le bouton "j'ai de la chance" qui renvoie uniquement la meilleure réponse ? Généralement non, car vous avez besoin de la grande diversité de réponses fournies pour trouver ce qui vous intéresse. Mais comment faire pour générer toutes ces réponses rapidement et ne pas se laisser déborder par leur nombre ?

Lire l'article de Yann Strozecki sur Interstices

Épisode 2 de la série « Henri Potier à l’école de la complexité ».

Quand on conçoit un algorithme, une question est : « est-ce qu’il fait bien le boulot ? » Une autre est : « combien de temps il va prendre ?» Si ça met deux plombes pour me dire où trouver une pizza, ça m’intéresse moins. Le domaine qui traite du temps que va prendre un algorithme (ou de la quantité de mémoire dont il va avoir besoin) s’appelle « la complexité algorithmique ». Un premier article de la série « Henri Potier à l’école de la complexité » avait expliqué comment compter le temps de calcul d’un algorithme. Dans ce deuxième article, nous allons explorer des problèmes importants pour lesquels aucun algorithme efficace n’est connu, et on ignore même s’il en existe.

Lire l'article de Sylvain Perifel et Guillaume Lagarde sur Binaire

Actuellement dans les kiosques :

Si vous souhaitez redonner vie à un ordinateur portable vieillissant, Linux pourrait être le meilleur choix. Voyez comme c'est facile à faire.

Lire l'article de Jack Wallen sur ZDNet.

Actuellement dans les kiosques:

The Mathematics of (Hacking) Passwords

The science and art of password setting and cracking continues to evolve, as does the war between password users and abusers, by Jean-Paul Delahaye, Scientific American, on April 12, 2019

Avec le temps, nos ordinateurs accusent inévitablement le coup, devenant lent et parfois capricieux. Il est possible de leur redonner un second souffle. Explication.

Lire l'article de Morgan Fromentin sur BeGeek

En 1948, le mathématicien et ingénieur américain Claude Shannon crée la théorie de l’information, reliant diverses branches : mathématiques (probabilités, combinatoire, cryptographie), physique (électronique et théorie du signal) et techniques informatiques (compression de données). Cet article présente le contexte historique de ce sujet : la théorie de l’information a accompagné les progrès technologiques de la fin du vingtième siècle. Il introduit ensuite les notions de sources et de canaux d’information.

Lire l'article de Philippe Gay sur Images des mathématiques

Le machine learning a aujourd'hui fait preuve de son efficacité : on peut produire, à partir d'une grande masse d'informations, des Intelligences Artificielles capables de répondre à de nombreux besoins, comme le montrent les progrès en vision par ordinateur ou en traduction automatique ces dernières années. Pour autant, cette technique a des limites, vis-à-vis des secteurs ne disposant pas de suffisamment de données, vis-à-vis de certaines questions éthiques, et vis-à-vis de son explicabilité. Pour pallier ces problèmes dans les applications où le Machine Learning seul n’est pas efficient, les sciences humaines peuvent apporter des solutions et de la précision aux systèmes automatiques. À l'aide de deux exemples concrets, Dominique Vaufreydaz illustre comment les apports des sciences humaines peuvent nourrir et améliorer un programme informatique dédié aux interactions avec les humains.

Lire l'article de Dominique Vaufreydaz sur Interstices