Atelier algorithmique, échapper au sludge IA, vibe code pour les PM, 10 évolutions UX pour 2026

Comprendre les algorithmes est essentiel pour tout professionnel du numérique. Cet atelier pratique vous initie à la pensée algorithmique à travers des exercices concrets et progressifs.

Niveau : Débutant

Durée : 45 minutes

Qu’est-ce qu’un algorithme ?

Un algorithme est une suite finie d’instructions précises permettant de résoudre un problème. C’est une recette que l’ordinateur peut suivre étape par étape.

Caractéristiques d’un bon algorithme

Précis : chaque étape est non ambiguë
Fini : il se termine en un nombre limité d’étapes
Efficace : il utilise les ressources de manière optimale
Général : il fonctionne pour une classe de problèmes

Exercice 1 : Recette de cuisine

Problème

Écrire l’algorithme pour faire cuire des pâtes.

Solution

DÉBUT
 1. Remplir une casserole d'eau
 2. Placer sur le feu
 3. TANT QUE l'eau ne bout pas
    Atêtendre
 4. Ajouter du sel
 5. Verser les pâtes
 6. Démarrer le minuteur (temps indiqu sur le paquet)
 7. TANT QUE le minuteur n'est pas termin
    Atêtendre
 8. goutêter les pâtes
FIN

Concepts introduits

Séquence d’instructions
Boucle TANT QUE (while)
Variable (temps de cuisson)

Exercice 2 : Trouver le maximum

Problème

Trouver le plus grand nombre dans une liste.

Solution en pseudo-code

FONCTION trouverMax(liste)
 max ? premier élément de liste
 POUR chaque élément de liste FAIRE
  SI élément > max ALORS
   max ? élément
  FIN SI
 FIN POUR
 RETOURNER max
FIN FONCTION

Concepts introduits

Variable d’accumulation
Boucle POUR (for)
Condition SI (if)
Comparaison

Exercice 3 : Tri par sélection

Problème

Trier une liste de nombres du plus petit au plus grand.

Principe

Trouver le minimum de la liste
Le placer en première position
Recommencer avec le reste de la liste

Solution

FONCTION triSelection(liste)
 POUR i DE 0 longueur(liste) - 1 FAIRE
  indexMin ? i
  POUR j DE i + 1 longueur(liste) - 1 FAIRE
   SI liste[j] < liste[indexMin] ALORS
    indexMin ? j
   FIN SI
  FIN POUR
  échanger liste[i] et liste[indexMin]
 FIN POUR
 RETOURNER liste
FIN FONCTION

Complexité

Ce tri a une complexité O(n²). Pour de grandes listes, des algorithmes plus efficaces existent (tri fusion, tri rapide).

Exercice 4 : Recherche dichotomique

Problème

Trouver un élément dans une liste trie.

Principe

Diviser pour régner : comparer avec l’élément du milieu, puis chercher dans la moitié pertinente.

Solution

FONCTION rechercheDicho(liste, cible)
 gauche ? 0
 droite ? longueur(liste) - 1
 TANT QUE gauche ≤ droite FAIRE
  milieu ? (gauche + droite) / 2
  SI liste[milieu] = cible ALORS
   RETOURNER milieu
  SINON SI liste[milieu] < cible ALORS
   gauche ? milieu + 1
  SINON
   droite ? milieu - 1
  FIN SI
 FIN TANT QUE
 RETOURNER -1 // Non trouv
FIN FONCTION

Efficacité

Complexité O(log n) : pour 1 million d’éléments, maximum 20 comparaisons !

Application : éviter le sludge algorithmique

Algorithmes éthiques

Les mêmes principes s’appliquent la conception d’interfaces : un algorithme qui complexifie intentionnellement un parcours utilisateur est du sludge codé.

Checklist conception

Mon algorithme est-il équitable pour tous les utilisateurs ?
Traite-t-il de la même façon les actions et leurs inverses ?
Est-il transparent sur son fonctionnement ?

Points clés retenir

Un algorithme est une suite d’instructions précises et finies
Les structures de base : séquence, condition, boucle
La complexité mesure l’efficacité (O(n), O(n), O(log n))
Les algorithmes de tri et recherche sont fondamenétaux
Penser algorithme aide à concevoir des interfaces logiques