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Méthode

Méthode

Une méthode est une ou des techniques permettant, lorsqu'elle est appliquée, de mener à bien une action :
- Méthodologie
- Méthode de travail ;
- Méthode scientifique ;
- en informatique, une méthode désigne une fonction propre à un objet ;
- La Méthode est une technique d'interprétation théâtrale
- la Méthode est le nom d'un ouvrage d'Archimède
- Discours de la méthode est un ouvrage de Descartes
- Méthode était un évangéliste slave.

Étymologie

Vient du grec meta (après, qui suit) hodos (chemin, voie, moyen) pour former methodos : la poursuite ou la recherche d'une voie. ja:メソッド

Méthodologie

La méthodologie est littéralement la « science de la méthode ». Lorsque l'on travaille sur un domaine, on peut établir une suite d'opérations à effectuer, de questions à se poser, de choix à faire, qui permet de mener de manière plus efficace une étude ou la résolution d'un problème. La méthodologie est cette systématisation de l'étude, indépendament du sujet de l'étude lui-même. Par exemple, en mathématiques, on pourra définir une suite d'étapes à réaliser pour étudier une fonction, voir l'article Étude de fonction. En médecine d'urgence, le Dr Dontigny avait énoncé que « La façon de gagner du temps, ce n'est pas d'accélérer, mais d'être systématique. » Bien entendue, il n'existe pas une méthode unique pour étudier un sujet. Selon la complexité du sujet et les compétences de la personne chargée de l'étude, la méthode peut être
- un ensemble de « petits trucs » permettant de simplifier la tâche ;
- un « pense-bête » d'actions à ne pas oublier ;
- un ensemble d'outils à utiliser ;
- une démarche systématique, qui permet de « débrousailler » le sujet, et de faciliter la comparaison de l'étude avec d'autres études similaires ;
- une procédure à appliquer pas à pas, éventuellement avec une liste de contrôle (check list) dont on coche les étapes à chaque fois qu'elles sont finies ; le dernier avatar de cette méthode sont les procédures automatisées informatiques de type script (pas d'interaction de l'utilisateur) ou wizard (lutilisateur a des choix à faire, des actions à mener, et valide les étapes). Cette dernière manière de faire permet de s'affranchir en grande partie du facteur humain (fatigue, inattention), elle est donc utile pour les sujets sensibles, comme par exemple les contrôles à effectuer avant le décollage d'un avion. Poussée à l'extrême, elle permet de faire effectuer une tâche à une personne sans que celle-ci comprenne ce qu'elle fasse, et donc de disposer de plus de personnes capable d'agir, ou d'employer une personne sous-qualifiée à moindre coût. Mais elle peut avoir des effets pervers, notamment en supprimant la notion de responsabilité de la part de l'acteur, et en diminuant sa capacité de questionnement (donc de détection d'un problème) et d'initiative. Une méthode est souvent un savoir-faire développé par une personne ou une équipe travaillant dans un domaine. La méthodologie est donc également une forme de capitalisation de l'expérience.

Exemples

- Méthode de travail
- Méthode scientifique
-

Méthode scientifique

On appelle méthode scientifique la démarche utilisée en sciences afin de valider (ou d'invalider) une théorie: il s'agit de confronter la théorie (élaborée à partir d'observations) au travers de mesures et d'expérimentations. D'une certaine façon, cette dénomination est impropre. En effet, les sciences comportent d'autres activités que la confrontation de la théorie à l'expérience, qui utilisent leurs propres méthodes méritant tout autant le qualificatif de scientifique. D'autre part certaines activités de recherche et d'acquisition systématique de connaissances, comme les mathématiques, la logique ou les sciences humaines en général (dont l'économie) ne font que peu ou pas appel à l'expérimentation et (ou) à la mesure, et n'en sont pas moins scientifiques.

Historique

L'invention de cette méthode revient aux philosophes sceptiques, en particulier, les sceptiques de la médecine empirique. Ainsi, dans l'Antiquité, cette méthode fut formulée le plus rigoureusement par Ménodote de Nicomédie (philosophe et médecin empiriste et un des chefs de l'école sceptique) et influença Galien : l'observation des phénomènes en s'abstenant de se prononcer sur la nature de ce qui échappe à nos sens, la confirmation et l'infirmation par l'expérience, et même la diffusion des résultats, tout cela était déjà bien connu des philosophes sceptiques, et faisait également partie de la philosophie épicurienne. Cette méthode s'est constituée progressivement en partant d'Aristote, en passant par Nausiphane, maître d'Epicure, avant d'être formulée méthodiquement par les sceptiques et les empiristes qui voulaient alors combattre les tendances dogmatiques de la philosophie. Après une longue éclipse, le franciscain Roger Bacon (1214-1294), en redécouvre les fondements et la décompose en plusieurs étapes : #observation du phénomène, mesures ; #formulation d'hypothèses pour l'expliquer, construction d'un modèle explicatif ; #prévision de nouveaux événements répondant à ces hypothèses, déduction de conséquences expérimentables (test de la valeur prédictive du modèle) ; #vérification ou réfutation par l'expérience, #conclusion (évaluation). On y ajoute aujourd'hui la diffusion des résultats et des protocoles utilisés afin que la communauté scientifique puisse en vérifier le caractère reproductible.

Reproductibilité

La reproductibilté est le meilleur test de la validité d'une expérimentation scientifique.

Lois de la nature ou lois des hommes ?

On parle souvent de « lois de la nature » ; de fait, si une même cause entraîne toujours la même conséquence, la similitude est une grande « loi immuable » que suivraient les choses. Cela pose tout de même, formulé ainsi, la question du législateur, et peut sembler impliquer un « ordre divin » imposant aux choses un certain comportement. La notion de loi naturelle serait-elle plus religieuse que scientifique? En fait, les mathématiques donnent des exemples qu'une loi « naturelle », peut être la conséquence nécessaire d'axiomes avec lesquelles elle semblait n'avoir pas de rapport a priori : ce qui n'était qu'une conjecture peut, avec souvent de gros et long efforts et un choix judicieux d'axiomes, se transformer en théorème. Il n'y aurait alors pas d'autre ordre divin que celui des mathématiques, qui présente en effet avec l'idée habituelle de Dieu les points communs d'être intemporel, immuable, et hors de toute contingence. Un autre motif d'interrogation porte moins sur la notion de « loi naturelle » elle-même que sur sa signification. La science causale n'étudie pas le « pourquoi » en soi (d'éventuelles « raisons pour lesquelles » un événement survient, qui sont du ressort de l'étude des phénomènes démergence étudiées en théorie du chaos), mais le « comment » (la manière dont les événements se déroulent). Dans le cadre causal sont exprimés et résumés différents liens entre des événements sous forme de « loi ». Cette « loi » est néanmoins descriptive, et non prescriptive. Quelques exemples :
- Kepler ne décide pas comment les satellites « doivent » décrire leurs révolution, il constate comment, de fait, ils le font (Voir Lois de Kepler).
- Newton montre alors comment les trois lois descriptives établies par Képler (conjecture mathématique) peuvent se déduire de façon plus économique d'un modèle unique (la loi d'attraction en mm'/r²), qui en plus explique des phénomènes additionnels sans rapport a priori évident, comme les marées.
- Cette loi de Newton suppose néanmoins une action à distance : comment expliquer cette sorte de magie ? La réponse de Newton est ferme : hypotheses non fingo (je n'avance pas d'hypothèses). Ou, comme le dira plus tard Wittgenstein, Ce dont on ne peut parler, il faut le taire. Einstein (à la suite de Minkowski, Lorentz et Poincaré) procède à un réajustement : dans la construction galiléenne de la mécanique, il remplace une hypothèse que les faits ont invalidée (l'addition des vitesses) par une autre hypothèse qui, elle, est confirmée par les faits (la constance de la vitesse de la lumière dans tous les repères) et redéfinit toute la mécanique qui en découle. Simple changement de notation; les événements, eux, se déroulent toujours de la même manière : la réalité n'a pas changé; nous savons seulement mieux la décrire. Bref, nous n'imposons pas de « lois immuables à la nature »; ces lois existent indépendamment de nous, et nous nous contentons d'en donner des descriptions qui à mesure du temps en rendent mieux compte. René Descartes écrivait (mais dans un autre sens) dans Le Discours de la méthode : :« Le premier [principe] était de ne recevoir jamais aucune chose pour vraie, que je ne la connusse évidemment être telle. » On ne saurait s'autoriser de Descartes et de sa conception du doute pour affirmer qu'aucune réalité objective n'existe. On peut simplement émettre l'hypothèse que jusqu'à nouvel ordre les idées que nous nous faisons sur cette réalité restent susceptibles, à la lumière de faits nouveaux, d'être remaniées.
Principe général de l'élaboration d'un modèle ou d'une théorie
La méthode scientifique consiste à concevoir un modèle et à comparer ses résultats aux observations qui résultent d'expériences.
Le modèle est un objet dépouillé de tout ce qui ne concerne pas les propriétés étudiées. Toute la difficulté est justement de sélectionner les éléments importants, tous et rien qu'eux. L'expérience (au sens de l'habitude répétée), le raisonnement et l'intuition peuvent guider. Quand on s'intéresse à l'interaction avec la lumière, la couleur est importante et la masse ne l'est pas, alors que c'est l'inverse si on veut examiner la chute du corps. Mais seule l'expérience pourra confirmer ces choix, en montrant que de fait, tout ce passe comme si le modèle était indistinguable de l'objet réel étudié. Très souvent, on dispose de modèles généraux qu'on peut spécialiser. Malgré les différences flagrantes entre un poumon humain et une feuille de tilleul, on les décrit très bien tous les deux à l'aide d'une même classe de modèle, celui de la cellule. Mais, selon la question, on adaptera ce modèle général à la question, jusqu'à trouver les éléments déterminants.
Division et synthèse
La construction d'un modèle ou d'une théorie passe donc par une phase de simplification. Il s'agit en fait simplement de diviser le problème complexe en sous-problèmes plus simples. Cette notion fut énoncée par René Descartes dans son Discours de la méthode : :« ...diviser chacune des difficultés que j'examinerais, en autant de parcelles qu'il se pourrait, et qu'il serait requis pour les mieux résoudre. » En quelques sortes, il s'agit de « diviser pour régner ». Ainsi, les facettes du problème que l'on a négligées feront partie d'une autre étape de l'étude, ou bien encore d'un autre modèle ou d'une autre théorie. Mais les sous-problèmes simples sont souvent trop éloignés de la réalité. Les résultats des différents sous-problèmes doivent ensuite être regroupés et synthétisés ; cette synthèse permet de se rapprocher de la réalité.
Abstraction
L'abstraction est la base de la conception d'un modèle : un objet réel, un phénomène, est analysé afin de n'en garder que les caractéristiques essentielles, celles qui ont une influence sur ce que l'on veut étudier. On peut prendre comme exemple d'abstraction l'invention des nombres entiers naturels. Dans de nombreux cas, notamment en sciences de la vie et en sciences humaines, l'abstraction consiste à classer les objets étudiés en catégories. Par exemple, en psychologie et en psychiatrie, les désordres mentaux et troubles de la personnalité (névroses, psychoses) sont nommés et classés, par exemple en suivant le document DSM-IV ou toute autre nomenclature : paranoïa, schizophrénie, trouble obsessionnel et compulsif, boulimie... En médecine, les atteinte au bon fonctionnement du corps humain sont nommées et classées selon leur mécanisme (inflammation, infection virale ou bactérienne) et leur effets (étiologie) : fracture, hémorragie, accident vasculaire cérébral, angine...
Grandeurs et mesure
Cette classification ou taxonomie est en fait le premier stade de la mesure: la construction d'une information manipulable de manière abstraite en isolant les grandeurs importantes pour le phénomène étudié. Il est cependant généralement souhaitable de créer des métriques plus fines que le simple critère d'appartenance à une variété. Ces grandeurs doivent alors être chiffrées, grâce à la métrologie, en général par la définition d'un étalon « universel » (c'est-à-dire reconnu par tous les scientifiques et utilisable partout et en tous temps). L'idée de base est d'avoir un phénomène reproductible servant de référence, et de dire ensuite : « le phénomène que j'étudie vaut n fois le phénomène de référence ». Ce phénomène de référence est appelé étalon. Pour distinguer ces différents phénomènes, on associé au chiffre n un nom appelé « unité ». Ainsi, un objet inaltérable sert de référence pour la quantité de matière et définit l'unité de masse, que l'on appelle le kilogramme. La mesure est nécessairement entachée d'erreurs, erreurs que l'on sait maintenant inévitables, car l'incertitude est une des propriétés fondamentales de l'observation, y compris concernant la matière (cf. inégalité de Heisenberg). Une mesure expérimentale n'a de valeur que si on lui associe une erreur ; ainsi, on devrait en principe dire « la poutre mesure 1 m de long à 5 mm près », si l'expérience courante ne rendait pas cette restriction implicite. L'extraction de résultats utilisables malgré ces incertitudes constitue l'objet des méthodes statistiques. Quelques constantes ont une valeur exacte et définie avec la précision que l'on voudra, comme π ou bien des nombres entiers que l'on voit dans des formules. Il ne s'agit pas là de valeurs mesurées mais de constantes soit physiques, soit mathématiques. Au bout du compte, on aboutit à une description, souvent mathématique, de l'objet. Le scientifique essaie alors de regarder la manière dont évoluent les grandeurs chiffrées et essaie de représenter cette évolution par des formules mathématiques, ou équations.
Modèle et « réalité »
Tout modèle étant le fruit de l'imagination, il ne peut prétendre à décrire complètement la réalité. Cependant, le but du scientifique est de perfectionner son modèle de manière à tendre vers la description parfaite de la nature. Un modèle n'est cependant pas destiné à représenter toutes les propriétés du réel mais seulement celles qui sont intéressantes dans une certaine perspective, et notamment qui sont corrélées entre elles (sinon elles n'ont pas de raison de figurer dans le même modèle). Il faut également noter que les variables d'un modèle ne correspondent pas toujours à des propriétés observables mais sont parfois de simples « intermédiaires de calcul », c'est par exemple le cas de l'enthalpie en thermodynamique, ou de l'énergie en général. De plus, un modèle donné pourra décrire suffisamment précisément la réalité pour un but donné (ex : la mécanique classique qui est une approximation de la relativité générale pour des vitesses très inférieures à la vitesse de la lumière c), et ne plus convenir dans d'autres conditions (ex : vitesses proches de c). Les calculs relativistes de la relativité restreinte illustrent bien la démarche scientifique qui part de principes et obtient des résultats conformes à l'observation par une succession d'équivalences. On dit alors que la théorie est prédictive et que les principes sont consolidés.
Application de la méthode scientifique
La méthode scientifique à base d'expérimentation provoquée n'est pas toujours applicable. Par exemple, dans certaines sciences comme l'astronomie ou la météorologie, il n'est pas possible de mener des expériences : tout se joue sur les observations et les simulations numériques. Dans les « sciences » humaines (économie, ethnologie, psychologie, etc.), la démarche expérimentale est délicate, l'aspect prédictif de la méthode appliquée aux phénomènes humains étant souvent mis en défaut. Face à cette difficulté deux attitudes opposées ont vu le jour:
- L'émergence des sciences humaines et sociales à partir de la fin du et au a conduit à remettre en question le modèle vieillot de la méthode scientifique, qui définit de façon réductrice la notion de science.
- Pour d'autres auteurs, comme Michel Foucault dans Les mots et les choses, il faut au contraire se méfier de la tautologie qui consiste à définir une discipline comme scientifique parce que son nom contient le mot science. Il serait donc souhaitable, qu'à l'instar de la philosophie, ces disciplines s'assument en tant que démarche rationnelle d'étude du réel sans expérimentation possible.
Sciences fondamentales et sciences pour l'ingénieur

Les grands modèles

- Modèle standard
- Big bang
- Relativité générale
- Mécanique quantique
Recherche et expérimentation
Le modèle étant une construction de l'esprit, plusieurs personnes peuvent élaborer un modèle différent pour le même phénomène. L'idée de base des sciences est que les faits arbitreront le débat ; un modèle n'est acceptable que s'il n'est pas contredit par l'observation. Cependant, de tous temps, des hommes se sont trompés ou ont falsifié (voir par exemples rayons N). Il convient donc d'adopter une démarche permettant d'éviter l'erreur comme la tromperie. La production d'un fait appuyant un modèle est régulée par démarche expérimentale. Dans la démarche expérimentale, les paramètres intéressants (ceux constituant le modèle) doivent être évalués (mesurés ou fixés) sans ambiguïté, et les autres paramètres doivent être rigoureusement fixés, à moins qu'on ne fasse dans un premier temps l'hypothèse qu'ils n'ont pas d'influence — d'où la phrase « toutes choses étant égales par ailleurs »... On appelle cela une expérience. Mais le plus important est que la démarche suivie — ou protocole expérimental — doit être publiée, et l'expérience doit être reproduite par d'autres personnes dans un endroit différent, et obtenir les mêmes résultats. Cette démarche ne garantit pas contre l'erreur ni le mensonge, mais permet plus facilement de les débusquer. Ce qui est intéressant dans cette démarche (comme dans la démocratie), c'est que c'est un système qui se corrige lui-même, qui est donc en amélioration continue. On peut se tromper, on peut être trompé, mais on le sait, et on remet en cause régulièrement les certitudes, il n'y a pas de dogme établi. Voire : l'erreur est inévitable et on sait que l'outil avec lequel on travaille est faux et sera remplacé un jour par un outil meilleur ; la meilleure preuve que la démarche scientifique est efficace est que des théories sont régulièrement invalidées. Cette définition exclut par définition les mathématiques, puisqu'il leur manque la dimension expérimentale ; elles n'en constituent pas moins, comme l'informatique, un composant utile des modélisations, où l'objet modélisant la nature est dépouillé de son aspect matériel, donc abstrait à partir de l'observé. Elles peuvent être considérées comme des outils de fabrication des sciences. La logique, tant déductive qu'inductive, est à compter au nombre de ces outils. Cette approche qui s'appuie uniquement sur la méthode scientifique est considérée par certains comme trop restrictive et correspondrait plutôt aux sciences expérimentales. A contrario, certains soutiennent que certains théorèmes empiriques sont difficiles à démontrer et que de ce fait la démarche mathématique est, elle aussi, expérimentale. Au final, savoir si on définit les mathématiques comme une science ou non constitue un problème purement terminologique : les mathématiques se composent d'abstractions créées par l'esprit humain, mais les objets qu'elles définissent (par exemple nombres premiers ont bien une existence intrinsèque qui ne doit plus rien à l'arbitraire du mathématicien une fois leur définition posée. Cette question, initiée par Pythagore et développée par Platon au , a fait l'objet d'un débat intéressant entre le mathématicien Alain Connes et le neurologue Jean-Pierre Changeux : Matière à pensée. Voir article détaillé Méthodes expérimentales
Sciences de la Terre et de l'Univers
Beaucoup de sciences de la Terre et de l'Univers (notamment : astrophysique, sismologie, météorologie) s'écartent de la méthode expérimentale en ce sens qu'elles ne peuvent pas faire (ni même essayer de faire) varier un seul paramètre en fixant tous les autres. Ces sciences reposent donc quasi-uniquement sur l'élaboration de modèles et leur confrontation avec des observations de phénomènes que l'on ne maîtrise pas. Pour compenser ce manque de souplesse, les scientifiques de ces disciplines ont beaucoup recours à la statistique (pour tenter d'isoler par le calcul les contributions de différentes causes dans une observation) et aux simulations numériques. Par exemple, en général la Terre est représentée comme une sphère homogène. Or cela n'est pas vrai, mais pour beaucoup de phénomènes, cela suffit. On peut pousser la modélisation plus loin en la considérant comme une succession de couches sphériques concentriques homogènes (comme des peaux d'oignon) : noyau, manteau, croûte terrestre, atmosphère. Cela n'est toujours pas vrai, mais permet de modéliser d'autres phénomènes. Les simulations numériques effectuées sur ces modèles, en comparant les données mesurables (par exemple force d'un séisme en différents points du globe ou déformation due à l'effet de la Lune).
Sciences de la vie
En publiant Introduction à l'étude de la médecine expérimentale en 1866, Claude Bernard tente d'adopter cette méthode dite expérimentale dans le domaine de la médecine. Le principal problème des sciences de la vie, notamment de la biologie et de la médecine, est la reproductibilité d'un phénomène. En effet, les organismes vivants sont sensibles à une multitude de paramètres qu'il est d'une part difficile d'isoler, et d'autre part, plus on isole les paramètres, plus on s'éloigne de la réalité. Enfin, le domaine d'étude étant la vie, on se heurte à des considérations morales, bioéthiques ; on ne peut raisonnablement pas tout expérimenter aux dépens des êtres vivants. Les médecins prêtent le serment d'Hippocrate, et leur premier principe est : ne pas nuire (primum non nocere). En France, la recherche en biologie est sous le contrôle d'un comité d'éthique. La notion de mesure fait fréquemment appel aux statistiques, le point le plus extrême étant les expérimentations médicales. En effet, certaines personnes guérissent spontanément, d'autres réagissent plus ou moins bien aux médicaments, et par ailleurs, le fait même de prendre un traitement peut parfois avoir des effets bénéfiques ou négatif même si le traitement lui-même est sans effet (effet placebo). Il faut donc mener des études dites « randomisées en double aveugle ». En médecine, la notion cartésienne de division s'est traduite en occident par la spécialisation des médecins, soit par organe (l'ORL spécialiste du nez, des oreilles et de la gorge, l'endocrinologue spécialiste des glandes...), soit par type d'affection (cancérologue, allergologue...), soit par type de traitement (chirurgien, anesthésiste-réanimateur...), soit par type de population (gériatre, pédiatre...). Cette division a montré son efficacité, en matière de durée et de qualité de vie, mais a aussi montré ses limites par une déshumanisation du système et une difficulté de prendre en compte des affections complexes ainsi que la dimension psychologique, et qui a amené un certain nombre de patients à se tourner vers des médecines dites « douces », sans aucun fondement scientifique mais prenant en compte l'humain avant l'organe ou la maladie. La médecine procède maintenant à une synthèse, en s'orientant de plus en plus vers un travail d'équipe, souvent animé par un médecin généraliste, et intégrant des métiers non médicaux comme les psychologues, assistantes sociales, esthéticiennes...
Sciences humaines
Par essence, le fait historique est unique, il n'y qu'une seule Révolution russe, qu'une seule Égypte antique. Il faut donc s'attacher à relier entre eux des phénomènes différents sans possibilité d'expérimentation. C'est ainsi que Karl Marx, dans sa théorie du matérialisme historique, a mis en rapport plusieurs changement sociaux majeurs (passage de l'esclavage au servage, puis du servage au salariat) pour essayer de comprendre les conditions ayant initié ces changements. Cependant, Karl Marx, s'il fait œuvre d'historien dans le sens où il raconte l'Histoire, ne le fait pas avec une méthode qu'on pourrait appeler scientifique : en effet, il ne fait pas une étude systématique, contrôlée, empirique et critique d'hypothèses formulées sur les relations présumées entre différents phénomènes. Il se contente de formuler des hypothèses, et recherche les faits historiques les confirmant. Mais pour valider ses thèses, il faudrait qu'il :
- ait procédé à une critique de ses sources, afin de pondérer les sources partisanes ;
- ait recherché les faits contredisant ses thèses. Au lieu de cela, il a cherché les arguments validant ses thèses visant à démontrer que l'histoire avait un sens : d'aller vers le communisme. Les études sur le comportement humain (psychologie, sociologie) permettent des observations et même des expérimentations, mais sont soumises aux même contraintes que les sciences de la vie : la diversité du comportement humain et la préservation de l'intégrité de l'individu (éthique). Les mêmes limitations s'appliquent à l'économie, où tous les phénomènes observables sont le résultat de jugements et de comportements humains. et plus précisément de l'interaction d'un très grand nombre de telles actions. A la non-reproductibilité des actions individuelles s'ajoute la non-reproductibilité des interactions, ce qui interdit l'expérimentation contrôlée. La majorité des économistes contemporains admet néanmoins que les méthodes utilisées en économie doivent s'approcher autant que possible des méthodes des sciences physiques. Les économistes de l'Ecole Autrichienne soutiennent au contraire que l'économie doit, comme les mathématiques et la logique, être construite par pure dérivation logique à partir d'axiomes irréfutables. La notion de mesure est également complexe, car comment résumer une notion aussi complexe que le développement d'un peuple par de simples valeurs numériques ? Par ailleurs, la mise en équation a-t-elle un sens dans ces domaines ? On a souvent recours à des indices indiquant l'ampleur du phénomène. Dans certains cas, il s'agit simplement de classer le phénomène dans un groupe, et d'attribuer un nombre entier à ce groupe. L'« indice de développement humain » adopté par les Nations Unies est un classement des pays prenant en compte certes le critère économique (produit intérieur brut par habitant), mais aussi et surtout l'accès à l'eau, à la nourriture, à la santé et à l'éducation.
Voir aussi

- Organisme public civil de recherche français
- Recherche scientifique
- Classement thématique des neurosciences
- Méthodes expérimentales (physique)
Bibliographie sommaire

- Lecourt (Dominique) (dir.), 1999: Dictionnaire d’histoire et philosophie des sciences, Paris, 4ème réed. «Quadrige»/PUF, 2006.
- Dominique Lecourt (dir.), 2004: Dictionnaire de la pensée médicale, Paris, réed. PUF/Quadrige, 2004.
- [http://wikisource.org/wiki/La_m%C3%A9thode_exp%C3%A9rimentale_chez_les_Anciens La méthode expérimentale chez les Anciens], Victor Brochard ja:科学的方法 simple:Scientific method catégorie:Sciences Catégorie:Recherche scientifique catégorie:épistémologie Catégorie:Gestion de projet Catégorie:Rhétorique
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Informatique

ko:컴퓨터 과학 ja:情報工学 simple:Computer science th:วิทยาการคอมพิวเตอร์ zh-cn:计算机科学 zh-tw:計算機科學 oc:informatica] Etymologiquement, Le terme informatique désigne l'automatisation du traitement de l'information par une machine (virtuelle ou physique). Dans son acception courante, l'informatique désigne de façon vague l'ensemble des sciences et techniques en rapport de près ou de loin avec l'information et l'ordinateur. Par exemple, l'informatique désigne aussi bien le matériel informatique que la conception et l'administration de la partie immatérielle d'un ordinateur : les logiciels. La traduction anglaise étymologique serait informatics, mais l' usage tant en français qu'en anglais fait qu'une meilleure traduction serait probablement computer science, bien que ce terme fasse peut-être référence de façon plus explicite à ce que l'on pourrait appeler informatique fondamentale ou informatique scientifique. En anglais les termes distincts suivants sont utilisés :
- L'informatique fondamentale (Computer Science), ce qui ressort de l' épistémologie procédurale, soit notamment de l'étude des algorithmes, et donc indirectement des logiciels et des ordinateurs.
- L'ingénierie informatique (Computer Engineering), ce qui ressort de la fabrication et de l'utilisation du matériel informatique.
- L'ingénierie logicielle (Software Engineering), ce qui ressort de la modélisation et du développement des logiciels; ceci comprend le traitement des données (Data Processing), ce qui est du domaine de la mise en pratique des traitements de données.
- L'évolution des techniques et des technologies reliées à l'informatique (Information Technology). Des professions aussi diverses que concepteur, développeur, responsable d'exploitation, ingénieur système, technicien de maintenance, matérielle ou logicielle, chercheur en informatique ou directeur d'un centre de calcul, relèvent du domaine de l'informatique. Néanmoins, le terme informaticien désigne le plus souvent ceux qui conçoivent, déploient et mettent en œuvre des solutions.

Étymologie

Le terme informatique a été créé en mars 1962 par Philippe Dreyfus à partir des mots «information» et «automatique». Il donna ce nom à l'entreprise qu'il venait de fonder, la Société d'Informatique Appliquée, sans breveter le mot informatique. En France, l'usage officiel du mot a été consacré par Charles de Gaulle qui, en Conseil des ministres, a tranché entre «informatique» et «ordinatique», et le mot fut choisi par l'Académie française en 1967 pour désigner cette nouvelle discipline. En juillet 1968, le ministre fédéral de la Recherche scientifique d'Allemagne, Gerhard Stoltenberg, prononça le mot informatik lors d'un discours officiel au sujet de la nécessité d'enseigner cette nouvelle discipline dans les universités de son pays, et c'est ce mot qui servit aussitôt à nommer certains cours dans les universités allemandes. Le mot informatica fit alors son apparition en Italie et en Espagne, de même quinformatics au Royaume-Uni. Pendant le même mois de mars 1962 Walter F. Bauer inaugura la société américaine Informatics Inc., qui elle breveta son nom et poursuivit toutes les universités qui utilisèrent ce nom pour décrire la nouvelle discipline, les forçant à se rabattre sur computer science, bien que les diplômés qu'elles formaient étaient pour la plupart des praticiens de l'informatique plutôt que des scientifiques au sens propre. L'Association for Computing Machinery, la plus grande association d'informaticiens au monde, approcha même Informatics Inc. afin de pouvoir utiliser le mot informatics pour remplacer l'expression computer machinery, mais l'entreprise déclina l'offre. La société Informatics Inc. cessa ses activités en 1985, achetée par Sterling Software.
Histoire
Voir l'article détaillé : Histoire de l'informatique
Les origines
Depuis des millénaires, l'Homme a créé et utilisé des outils l'aidant à calculer (abaque, boulier, etc.). Les premières machines mécaniques apparaissent entre le XVIIe et le . La première machine à calculer mécanique réalisant les quatre opérations aurait été celle de Wilhelm Schickard au , mise au point notamment pour aider Kepler à établir les tables rudolphines d'astronomie. En 1642, Blaise Pascal réalisa également une machine à calculer mécanique qui fut pour sa part commercialisée et dont neuf exemplaires existent dans des musées comme celui des Arts et métiers et dans des collections privées (IBM). La découverte tardive du mécanisme d'Antikhitère montre que les Grecs de l'Antiquité eux-mêmes avaient commencé à réaliser des mécanismes de calcul en dépit de leur réputation de mépris général pour la technique (démentie d'ailleurs par les travaux d'Archimède). Cependant, il faudra attendre la définition du concept de programmation (illustrée en premier par Joseph Marie Jacquard avec ses métiers à tisser à cartes perforées, suivi de Boole et Ada Lovelace pour ce qui est d'une théorie de la programmation des opérations mathématiques) pour disposer d'une base permettant d'enchaîner des opérations élémentaires de manière automatique.
L'informatique moderne
L'ère des ordinateurs modernes commença avec les développements de l'électronique pendant la Seconde Guerre mondiale, ouvrant la porte à la réalisation concrète de machines opérationnelles. Au même moment, le mathématicien Alan Turing théorise le premier ce qu'est un ordinateur, avec son concept de machine universelle de Turing. L'informatique est donc un domaine fraichement développé, même s'il trouve ses origines dans l'antiquité (avec la cryptographie) ou dans la machine à calculer de Blaise Pascal, au . Ce n'est qu'à la fin de la Seconde Guerre mondiale qu'elle a été reconnue comme une discipline à part entière et a développé des méthodes, puis une méthodologie qui lui étaient propres. Son image a été quelque temps surfaite : parce que les premiers à programmer des ordinateurs avaient été des ingénieurs rompus à la technique des équations différentielles (les premiers ordinateurs, scientifiques, étaient beaucoup utilisés à cette fin), des programmeurs sans formation particulière, parfois d'ailleurs issus de la mécanographie, cherchaient volontiers à bénéficier eux aussi de ce label de rocket scientist afin de justifier des salaires rendus confortables par :
- le prix élevé des ordinateurs de l'époque (se chiffrant en ce qui serait des dizaines de millions d'euros aujourd'hui compte-tenu de l'inflation, il reléguait au second plan les considérations de parcimonie sur les salaires) ;
- l'aspect présenté comme peu accessible de leur discipline et un mythe de difficulté mathématique entretenu autour. En fait, les premiers ordinateurs ne se programmaient pas de façon très différente de celle des calculatrices programmables utilisées aujourd'hui dans les lycées et collèges, et maîtrisées par des élèves de quatorze ans mais le domaine était nouveau et l'algorithmique nécéssite un certain degré de concentration associé, peut-être à tort, à la réflexion pure. L'émergence d'un aspect réellement scientifique dans la programmation elle-même (et non dans les seules applications scientifiques que l'on programme) ne se manifeste qu'avec la série The Art of Computer Programming de Donald Knuth, professeur à l'Université de Stanford, à la fin des années 1960, travail monumental encore inachevé en 2004. Les travaux d'Edsger Dijkstra, Niklaus Wirth et Christopher Strachey procèdent d'une approche également très systématique et elle aussi quantifiée. On demandait à Donald Knuth dans les années 1980 s'il valait mieux selon lui rattacher l'informatique (computer science) au génie électrique — ce qui est souvent le cas dans les universités américaines — ou à un département de mathématiques. Il répondit : «Je la classerais volontiers entre la plomberie et le dépannage automobile» pour souligner le côté encore artisanal de cette jeune science. Toutefois, la forte scientificité des trois premiers volumes de son encyclopédie suggère qu'il s'agit là plutôt d'une boutade de sa part. Au demeurant, la maîtrise de langages comme Haskell ou même APL demande un niveau d'abstraction tout de même plus proche de celui des mathématiques que des deux disciplines citées. La miniaturisation des composants et la réduction des coûts de production, associées à un besoin de plus en plus pressant de traitement des informations de toutes sortes (scientifiques, financières, commerciales...) a entraîné une diffusion de l'informatique dans toutes les couches de l'économie comme de la vie de tous les jours.
Approche fonctionnelle
Comme énoncé ci-dessus, l'informatique est le traitement automatisé de données par un appareil électronique : l'ordinateur ; les germanophones parlent de elektronisch Daten Verarbeitung / EDV (« traitement électronique de données »), les anglophones dinformation technology / IT (« technologies de l'information »), c'est-à-dire :
- données ou informations : in fine, l'ordinateur manipule des nombres (d'où le terme anglais computer, littéralement « calculateur »), mais ces nombres peuvent représenter divers types d'informations :
- des... nombres bien évidemment, dans le cas de calculs scientifiques (flottants) ou comptables (décimal, ou binaire entier)... ;
- un texte, des lettres (caractères), que l'on peut mettre en forme avec un traitement de texte, imprimer, envoyer par courrier électronique... ;
- du dessin vectoriel (CAO, logiciels d'illustration, et de typographie) ;
- des images statiques (photographies) ou animées (vidéo), des hologrammes ;
- des sons, enregistrés (technique du direct to disk) ou bien fabriqués par l'ordinateur (synthétiseur), que ce soient des bruitages, de la musique (cf. musique et informatique) ou de la parole ; :la conversion de ces informations en suite de nombres pose le problème du format des données, du codage et des formats normalisés (par exemple, représentations des nombres entiers ou à virgule flottante, format ASCII, Unicode, TeX ou RTF et polices PostScript ou TrueType pour les textes, formats bitmap, TIFF, JPEG, PNG, etc. pour les images fixes, formats QuickTime, MPEG pour les vidéos, interface MIDI pour la musique...).
- automatisé : l'utilisateur n'intervient pas, ou peu, dans le traitement des données ; le traitement est défini dans un programme qui se déroule tout seul, l'utilisateur se contente de fournir des paramètres de traitement ; le programme automatique se déroule selon un algorithme, l'établissement de ce programme est le domaine de la programmation.
- traitement : ces données sont :
- créées :
- nombres : acquisition automatique de données d'une expérience avec un ordinateur ;
- texte : taper un texte au clavier ;
- images : dessins réalisés à la souris ou sur une tablette graphique, synthèse d'image (pour présenter un projet – objet fictif en cours de conception –, imagerie médicale, dessin artistique – infographie –, film d'animation ou pixilation) ou numérisation d'une image existante (scanner, appareil photographique numérique) ou d'images animées (caméra numérique, webcam) ;
- sons enregistrés (microphone) ou recréés à partir d'une partition virtuelle (synthétiseur) ou d'un texte (synthèse vocale).
- analysées :
- nombres : l'analyse des nombres relève du domaine concerné (mathématiques, physique, économie...) ;
- texte : rechercher les occurrences de mots dans un texte pour en tirer des statistiques, aide à la correction orthographique et/ou grammaticale, et, plus généralement, traitement automatique des langues (TAL) ;
- images : on peut vouloir identifier un objet (reconnaissance de forme, reconnaissance des caractères ou OCR), ou bien déterminer la surface couverte par une couleur (par exemple pour quantifier une surface recouverte) ;
- sons : analyse spectrale, reconnaissance vocale.
- modifiées :
- nombres : calculs ;
- texte : modification d'un texte existant, traduction automatique dans une autre langue (ou langage de programmation) ;
- images : modification du contraste, de la luminosité, des couleurs, effets spéciaux ;
- sons : application d'effets (réverbération, distorsion, ajustement de la hauteur) ; ::comme il existe, selon les programmes et les besoins, une grande variété de codages possibles pour représenter chaque type d'information, beaucoup de traitements consistent à convertir les données d'un format vers un autre...
- archivées puis restituées :
- les moyens et techniques d'archivage varient en fonction de la durée de conservation souhaitée et des quantités de données en jeu : mémoires électroniques, bandes magnétiques, disques magnétiques ou optiques ;
- les moyens de restitution dépendent de la nature des données : écrans ou imprimantes pour le texte et les images, haut-parleurs ou instruments MIDI pour les sons...

Approche organisationnelle

L'informatique pour l'organisation est un élément d'un système de traitement d'information (les entrées peuvent être des formulaires papier par exemple) et d'automatisation. Depuis Henry Ford, l'automatisation des tâches ayant été identifiée comme un avantage concurrentiel, la question est : que peut-on automatiser ? Autant il est relativement facile d'automatiser des tâches manuelles, autant il est difficile d'automatiser le travail intellectuel et parfois créatif. L'approche de l'informatique dans une organisation commence donc par l'élucidation des processus, c'est-à-dire modéliser le métier. Après validation, la MOA (Maîtrise d'Ouvrage) fournit les spécifications fonctionnelles de (l'ouvrage) qui vont servir de référence dans la conception pour la MOE (Maîtrise d'œuvre). Cette conception sera alors effectuée dans le respect d'un Cycle de développement qui définit les rôles et responsabilités de chaque acteur. Ainsi, les échanges entre MOA et MOE ne se résument pas à la maîtrise des chantiers (tenue des délais et des coûts, et validation des livrables), la MOA et la MOE sont garantes (éventuellement responsables sur un plan juridique) de la cohérence des systèmes d'information, et de l'adéquation des solutions informatiques avec les problèmes utilisateurs finaux initialement constatés.

Matériel

Article détaillé : Matériel informatique On utilise également le terme anglais hardware (littéralement « quincaillerie ») pour désigner le matériel informatique. Il s'agit de tous les composants que l'on peut trouver dans : 1. Les ordinateurs et leurs périphériques : un ordinateur est un ensemble de circuits électroniques permettant de manipuler des données sous forme binaire, représentées par des variations de signal électrique. Il existe différents types d'ordinateurs : ordinateur 5150 datant de 1981, Système d'exploitation IBM-DOS 2.0]]
- Les micro-ordinateurs. De bureau ou portables. Ils sont composés d'une unité centrale : un boîtier contenant la carte mère, l'alimentation, des unités de stockage. On y ajoute une console : un écran et un clavier. Divers périphériques peuvent leur être ajoutés, une souris, une imprimante, un scanner..ect; scanner
- Les stations de travail. Des micro-ordinateurs particulièrement puissants et chers, utilisés uniquement pour des besoins professionnels pointus (conception assistée par ordinateur). Ce terme était particulièrement en vogue dans les années 1980-1990. Depuis les années 2000, il n'est guère possible de concevoir une station de travail plus puissante qu'un micro-ordinateur haut de gamme ;
- Les mainframes. Une armoire abrite l'unité centrale et l'alimentation, une ou plusieurs autres les périphériques de stockage (disque dur, sauvegarde) tandis que les moyens de communication et réseau (routeur, hubs, modem) sont dans la même pièce, mais dans des racks séparés. Une console d'administration (écran, clavier, imprimante) est généralement située dans ce même local ; administration]
- Les PDA (Personal Digital Assistant, encore appelés organiseurs). Ce sont des ordinateurs de poche proposant des fonctionnalités liées à l'organisation personnelle (agenda, calendrier, carnet d'adresse, etc.). Ils peuvent être reliés à Internet par différents moyens (réseau Wifi, Bluetooth, etc.).
- Et bien d'autres appareils. Dans le domaine de l'informatique embarquée : téléphone, électroménager, automobile, armements militaires, etc. Les cartes à puces, ou l'informatique industrielle.

Logiciel

Le logiciel désigne la partie à première vue immatérielle de l'informatique, l'organisation et le traitement de l'information : les programmes. On s'est en effet vite rendu compte que des machines techniquement très avancées pour leur époque, comme la Bull Gamma 60, restaient invendables tant qu'on n'avait pas de programmes à livrer pour les rendre immédiatement opérationnelles. IBM lança entre 1968 et 1973 une sorte d'ancêtre du logiciel libre avec son ordinateur 1130, politique qui assura à celui-ci par effet boule de neige un succès immédiat et planétaire, mais les conclusions d'un procès antitrust lui interdirent de distribuer bénévolement du logiciel. Le monde des mainframes classe les logiciels en catégories suivantes :
- systèmes d'exploitation ;
- bases de données, comme DB2, Ingres ou Oracle ;
- programmes de communication, comme NCP ou RSCS ;
- moniteurs de télétraitement ;
- systèmes transactionnels, comme CICS ;
- systèmes de temps partagé, utilisés pour le calcul ou le développement ;
- compilateurs traduisant les langages en instructions machine et appels système ;
- tout le reste entrait en une catégorie nommée Logiciels applicatifs. Plus simplement on distingue généralement trois types de logiciels (par ordre de proximité du matériel) :
- le firmware
- le système d'exploitation
- les logiciels et applications utilisateur (en anglais software) On classe aussi les logiciels en libre et propriétaire, bien que les deux soient parfois panachés à des degrés divers. Certains ont une fonction bureautique ou multimédia comme par exemple les jeux vidéo. Certains logiciels ont acquis des noms connus de tous. Le noyau du système d'exploitation crée le lien entre le matériel et le logiciel. Un logiciel, quand il est fourni sous sa forme binaire, serait utilisable uniquement avec un système d'exploitation donné (car il en utilise les services), et ne fonctionnerait que sur un matériel spécifique (car il en utilise le code d'instructions). Une conception plus récente, depuis le milieu de années 1980, consiste à distribuer les logiciels tous binaires confondus, et à les munir d'un système de licences par jetons ou tokens permettant l'usage de N copies simultanées du logiciel sur le réseau, tous matériels confondus. Cette approche est majoritaire dans le monde UNIX. À l'initiative de Richard Stallman et du GNU, à partir de 1985, une mouvance de programmeurs refuse cette logique propriétaire et ceux-ci se muent en concepteurs inventifs pour se lancer dans le développement d'outils et de bibliothèques système libres compatibles avec le système UNIX. C'est pourtant le projet indépendant Linux, initié par Linus Torvalds, basé sur les travaux et les outils du GNU, qui aboutira dans la création d'un système d'exploitation complet et libre. Une bonne partie des logiciels actuels fonctionnent dans un environnement graphique pour interagir avec l'utilisateur. La diversité des systèmes informatiques a fait apparaître une technique visant à combiner le meilleur de chacun de ces univers : l'émulateur. Il s'agit d'un logiciel permettant de simuler le comportement d'un autre système dans celui que l'on utilise,
- soit pour qu'une machine semble être une autre (voir IBM 1130),
- soit pour simuler le comportement d'un système d'exploitation (par exemple DOS ou Windows sous Linux). Le terme anglais est software, à l'origine un jeu de mot entre hardware (« quincaillerie », pour désigner le matériel) et l'opposition soft/hard (mou/dur), opposition entre le matériel (le dur) et l'immatériel (le mou). Les traductions françaises matériel et logiciel rendent parfaitement cette opposition et cette complémentarité. Le logiciel réalise normalement une fonction attendue de ses utilisateurs. Néanmoins, des effets secondaires (parfois nommés par contresens de traduction effets de bord) existent. Parfois même, certains logiciels sont destinés à nuire, comme les virus informatiques, nommés en anglais, par analogie avec software : malware (qu'on pourrait traduire par le néologisme nuisiciel, ou logiciel malveillant).

La création des logiciels

Un projet informatique s'inscrit dans un cycle de développement qui définit les grandes étapes de la réalisation (planification), de la manière dont on passe d'une étape à l'autre (modèle incrémental, en V, en spirale, etc.). Pour les petits projets (ou les petites équipes de développement), cette réflexion est souvent négligée (on se répartit les modules et chacun développe dans son coin). Ceci est une cause fréquente d'erreurs (bogues) et de non-conformité (le produit final n'est pas conforme aux attentes de l'utilisateur). Mais même les énormes projets, avec beaucoup de moyens, sont victimes de cette négligence ; ainsi, l'échec du premier vol d'Ariane 5 fut dû à un problème de logiciel, etc. Un projet peut alors intégrer une approche de la qualité et de la sûreté de fonctionnement des systèmes informatiques afin de contrôler autant que possible le produit final. Un projet comprend les étapes suivantes :
- l'établissement d'un cahier des charges qui définit les spécifications auxquelles devra répondre le logiciel ;
- la définition de l'environnement d'exécution (architecture informatique) :
- type(s) d'ordinateur sur lequel le logiciel doit fonctionner (station de calcul, ordinateur de bureau, ordinateur portable, assistant personnel, téléphone portable, guichet automatique de banque, ordinateur embarqué dans un véhicule ;
- type et version du(des) système(s) d'exploitation sous-jacent ;
- périphériques nécessaires à l'enregistrement des données et à la restitution des résultats (capacité de stockage, mémoire vive, possibilités graphiques...) ;
- nature des connexions réseau entre les composants (niveau de confidentialité et de fiabilité, performances, protocoles de communication...) ;
- la conception de l'application et de ses constituants, et notamment de l'interactivité entre les modules développés : structure des données partagées, traitement des erreurs générées par un autre module... : c'est le domaine du génie logiciel ;
- la mise en place d'une stratégie de développement :
- répartition des tâches entre les développeurs ou les équipes de développement, qui vont assurer le codage et les tests ;
- le plan de test du logiciel, pour s'assurer qu'il remplit bien la mission pour laquelle il a été écrit, dans toutes les conditions d'utilisation qu'il pourra normalement rencontrer, mais aussi dans des cas limites. Après chacune de ces phases, on peut avoir une étape de recette, où le client va valider les choix et les propositions du maître d'œuvre. La phase de programmation consiste à décrire le comportement du logiciel à l'aide d'un langage de programmation. Un compilateur sert alors à transformer ce code écrit dans un langage informatique compréhensible par un humain en un code compréhensible par la machine, le résultat est un exécutable. On peut également, pour certains langages de programmation, utiliser un interpréteur qui exécute un code au fur et à mesure de sa lecture, sans nécessairement créer d'exécutable. Enfin, un intermédiaire consiste à compiler le code écrit vers du bytecode. Il s'agit également d'un format binaire, compréhensible seulement par une machine, mais il est destiné à être exécuté sur une machine virtuelle, un programme qui émule les principales composantes d'une machine réelle. Le principal avantage par rapport au code machine est une portabilité théoriquement accrue (il « suffit » d'implanter la machine virtuelle pour une architecture donnée pour que tous les programmes en bytecode puissent y être exécutés), portabilité qui a fait, après sa lenteur, la réputation de Java. Il convient de noter que ces trois modes d'exécution ne sont nullement incompatibles. Par exemple, OCaml dispose à la fois d'un interpréteur, d'un compilateur vers du bytecode, et d'un compilateur vers du code natif pour une grande variété de processeurs. Une fois écrit (et compilé si nécessaire), le code devient un logiciel. Pour des projets de grande amplitude, nécessitant la collaboration de beaucoup de programmeurs, voire de plusieurs équipes, on a souvent recours à une méthodologie commune (par exemple MERISE) pour la conception et à un atelier de génie logiciel (AGL) pour la réalisation. Au cours de la programmation et avant la livraison du produit final, le programme est testé afin de vérifier qu'il fonctionne bien (y compris dans des cas d'utilisation en mode dégradé) et qu'il est conforme aux attentes de l'utilisateur final. Les tests intermédiaires permettent de s'assurer que chaque module de code réalise correctement une fonction : ce sont les tests unitaires. Les tests finals qui vérifient le bon enchaînement des modules et des traitements sont des tests d'intégration. Pour certaines applications demandant un haut niveau de sûreté de fonctionnement, les tests sont précédés d'une étape de vérification, où des logiciels spécialisés effectuent (généralement sur le code source, mais parfois aussi sur le code compilé) un certain nombre d'analyses pour vérifier partiellement le bon fonctionnement du programme. Il n'est toutefois pas possible (et des théorèmes mathématiques montrent pourquoi), de garantir la parfaite correction de tout logiciel par ce moyen et la phase de test reste donc nécessaire. Elle se complète aussi, lorsqu'il s'agit d'une évolution d'une application existante, de nombreux tests automatisés de non-régression. Statistiques : la création d'un logiciel est une tâche ardue ; environ 31 % des projets informatiques sont abandonnés avant d'être terminés, plus de 50 % des projets coûtent le double du coût initialement estimé et seulement 15 % des projets finissent dans les temps et selon le budget défini. Les besoins de seule maintenance de l'existant peuvent prendre jusqu'à 50 % des effectifs d'une équipe chargée d'un logiciel (or, c'est là une fonction pénible, ingrate, peu valorisante et qui rebute et démotive les bons programmeurs).

Traitement de l'information

L'information, pour être traitée, doit être :
- représentée par un codage :
- on utilise un système de numération binaire, où l'élément unitaire informationnel est le bit (contraction de l'anglais binary digit : chiffre binaire). Les bits sont généralement regroupés par huit, pour constituer des octets (ou bytes). Un octet peut être représenté par la séquence des bits qui le constituent (par exemple : 00101110) ou par une paire de valeurs hexadécimales (pour le même exemple : 2E), plus compact. Le choix du binaire ne résulte pas de la mystique, mais tout simplement d'utiliser de simples circuits de commutation, qui ont de très larges tolérances et par conséquent de faibles coûts ;
- on représente la structuration de l'information pour permettre des échanges entre composants logiciels et entre composants matériels. Pour cela, on définit des langages et des formalismes de représentation.
- stockée dans des systèmes permanents (mémoires dites de masse) ou non (mémoires dites volatiles).

Échanges de données : protocoles et normes

Les protocoles définissent une manière de procéder, notamment pour codifier la façon dont deux entités communiquent (modules ou couches logicielles, périphériques, etc.). On parle notamment de protocole de communication lorsqu'on veut définir des mécanismes de contrôle sur la manière dont l'échange d'information est réalisé. Un protocole peut ainsi définir :
- un langage de description d'instructions et de données graphiques (exemple : AGP) ;
- un standard de commandes et de flux d'information pour une mémoire de masse (exemples : SCSI, FireWire, IDE, Serial ATA) ;
- des échanges entre le processeur et des cartes d'extension (exemples : PCI, PCI Express, ISA) ;
- des modalités de transfert d'information entre périphériques (exemple : USB) ou sur un réseau TCP/IP, Internet, ATM, X.25) ;
- des commandes entre un client et un serveur (exemples : POP3, IMAP, HTTP, FTP …) ;
- des échanges de données informatisés spécifiques (exemples : EDI, EAI, X.400, X.500). Certains protocoles sont définis par des normes pour permettre l'interopérabilité des matériels ou de logiciels les mettant en œuvre. D'autres normes définissent, toujours dans le domaine de l'échanges de données :
- des langages de représentation d'information sans pour autant définir la manière dont cette information peut être échangée (exemples : ASN.1, XML) ;
- des architectures de réseaux (exemples : Modèle OSI, Wifi, Ethernet, Token-Ring).

Stockage des données

En matière de stockage d'information, on distingue le dispositif permettant de l'enregistrer physiquement (périphériques et composants) de la manière dont on structure et représente l'information pour faciliter son traitement.

Mémoire de masse

:Fichier de cartes perforées :Bande magnétique :Disque amovible magnétique (Disquette) :Disque magnéto-optique :Disque dur (disque magnétique embarquant le mécanisme, l'électronique et les têtes de lecture) :Disque optique amovible (CD-ROM, CD-R, CD-RW mais aussi DVD-ROM, DVD-R, DVD-RW, DVD+R, DVD+R DL, DVD+RW, DVD-RAM, GD-ROM, HD-DVD, Blu-ray) :Mémoire électronique non volatile (Mémoire flash, clé USB)

Mémoire volatile

:RAM

Organisation des données en vue du stockage

:Formats (extensions) de fichiers :Système de fichiers :Base de données :Annuaire

Approches scientifiques

:L'informatique n'est pas plus la science de l'ordinateur que l'astronomie n'est celle du télescope. :: -- Edsger Dijkstra

En dehors des aspects industriels et technologiques décrits jusqu'ici, l'informatique est une discipline scientifique à part entière. :Algorithmique :Algèbre de Boole :Calculabilité :Géométrie algorithmique :Lambda-calcul :Logique :Model checking :Théorie de l'information :Théorie des graphes :Théorie de la complexité :Théorie de la calculabilité :Théorie des automates finis

Applications

:Bio-informatique :Calcul parallèle :Cryptographie :Exploration de données (data mining) :Informatique grand système (mainframe) :Informatique de gestion :Informatique industrielle :Informatique décisionnelle :Imagerie Informatique :Intelligence artificielle :Interface homme-machine :Micro-informatique :Traitement du signal :Hypermédias :Informatique musicale

Annexes

- Informathèque
- Abréviations en informatique
- Dictionnaire informatique
- Informatique alternative
- Liste des articles d'informatique
- Personnes célèbres en informatique
- Revues informatiques sur papier
- Sécurité informatique
- Sites d'informations sur internet
- Terminologie de la distribution informatique
- Réseaux de neurones
- Musique et informatique
- Ordinateur quantique
- Hello_world
- Visual Information Exploration
-

Fonction (informatique)

ja:関数 (プログラミング) En informatique, une fonction est un ensemble d'instructions réalisant une certaine tâche. Une fonction prend zéro ou plusieurs paramètres et renvoie éventuellement un résultat. Une fonction qui modifie ses paramètres est appelée procédure. Une fonction propre à un objet est plutôt désignée par le terme de méthode. Les fonctions réalisant des tâches similaires et dont l'objectif est d'être réutilisées par plusieurs programmes sont regroupées dans des bibliothèques. Un paradigme de programmation dans lequel toute l'application est vue comme un ensemble de fonctions qui s'enchaînent et s'appellent mutuellement est dit fonctionnel. Une fonction en informatique se distingue principalement de la fonction mathématique par le fait qu'en plus de calculer un résultat à partir de paramètres, la fonction informatique peut avoir des effets de bord : par exemple afficher un message à l'écran, jouer un son, ou bien piloter une imprimante. Catégorie:Programmation informatique

La Méthode (théâtre)

La Méthode est le surnom donné aux principes d'interprétation théâtrale ou cinématographique, issus de l'Actors Studio. Cette méthode (appelée parfois aussi système Stanislavski) se réclame des écrits sur la mise en scène et la direction d'acteur de Constantin Stanislavski, metteur en scène et théoricien de théâtre russe. La Méthode est souvent montrée comme une technique de jeu particulièrement naturaliste et excessivement psychologique, en opposition à un jeu stylisé et à la trop grande théâtralité. L'improvisation, la recherche sur la mémoire sensorielle, le passé du personnage, le geste psychologique, etc. sont des techniques habituelles de cette école. La plupart des plus grands acteurs américains, de théâtre comme de cinéma, sont passés par l'expérimentation de « La Méthode ». Method

La Méthode

Étymologie

Vient du grec meta (après, qui suit) hodos (chemin, voie, moyen) pour former methodos : la poursuite ou la recherche d'une voie. ja:メソッド

Discours de la méthode

Publié en 1637, le Discours de la méthode (sous titré pour bien conduire sa raison, et chercher la vérité dans les sciences) a été écrit directement en français par Descartes qui le voulait accessible "même aux femmes". Il se présente comme une autobiographie intellectuelle, dans laquelle Descartes expose les différentes étapes de ses réflexions concernant la connaissance, son fondement, son utilité... Il se divise en six parties :
- I Projet de l'ouvrage et déception de l'auteur touchant l'enseignement qu'il a reçu.
- II Méthode inspirée des mathématiques à suivre pour progresser dans la connaissance.
- III Elaboration d'une morale "par provision".
- IV Nécessité d'un doute radical pour fonder les sciences sur une vérité absolument certaine ("je pense donc je suis").
- V Conception de l'âme et principes d'une physique et d'une anatomie strictement matérialistes.
- VI Utilité des résultats obtenus : accord de tous en matière de connaissance, applications techniques. Plaçant le sujet pensant au centre de l'entreprise de connaissance, ce texte est le premier à donner un fondement métaphysique à la science moderne, conçue comme élaboration de lois mathématiques décrivant les phénomènes naturels observés. Catégorie:Œuvre philosophique ja:方法序説 ko:방법서설

Cyrille et Méthode

Cyrille ou Constantin le Philosophe (Salonique 827-828, Rome 14 février 869) et Méthode (Salonique 815-820, ville inconnue en Grande Moravie 6 avril 885), deux frères originaires de Salonique, ont entrepris l’évangélisation des peuples slaves dans la langue slave à la demande du prince Rastislav de Grande Moravie, qui voulait diminuer l'influence des ecclésiastiques bavarois en Grande Moravie. Cyrille invente l'alphabet slave glagolitique en 862, ce qui leur permet de traduire la Bible en slave et de poursuivre l'évangélisation la Grande Moravie en 863. Constantin devient moine à Rome peu de temps avant sa mort (869). Méthode est sacré évêque de Smyrnium (en Smyrnie) et continue la mission. Ils établissent la liturgie qui permet la fondation de l'Église bulgare en 865. Catégorie:Saint catholique et orthodoxe

Solrød

Solrød è un comune danese di 19.998 abitanti situato nella contea di Roskilde. Categoria:Comuni della contea di Roskilde

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Ölülerin Kayıkçısı
Kharoon ya da Kharon (Ölülerin Kayıkçısı) Kharon ölü ruhlarına ırmağı geçirtmek için para alır o nedenle ölülerin ağzına bir metelik konurdu. Para almazsa Kharon ruhları kovar, taş çatlasa yumuşamazdı. Hele toprağa gömülmeyen ruhların Hades bataklığını geçmeleri olanaksızdı. Kharon Etrüsk mezarlarında sık rastlanan bir simgeydi. Ölmekte olan insanı yer altı ülkesine almakla tam anlamıyla öldüren bir cin olarak göste