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MOOC SNT
Notes de suivi du MOOC S'initier à l'enseignement des Sciences Numériques et Technologie.
Partie Sciences
S1.1 L'information sous forme de bit
L'informatique c'est la science du traitement automatique de l'information. Pour traiter automatiquement l'information on utilise des ordinateurs (en anglais computer = calculateur). Actuellement l'ordinateur exploite l’énergie électrique au travers de l’électronique digitale même si des expérimentations existent dans les domaines de la photonique et de l’exploitation des propriétés quantiques.
Ces circuits électroniques digitaux basés sur l'assemblage de transistors et sur des mathématiques formelles (algèbre de Boole) sont conçus pour basculer entre 2 états haut ou bas, auxquels on fait correspondre une valeur logique 0 ou 1. Ceci constitue l'unité d'information élémentaire manipulable par l’ordinateur qu'on appelle le bit.
Les informations peuvent être complexes, elles sont alors codées sur des séries (paquets) de bits. Un Octet est un paquet de 8 bits. Les circuits électroniques des ordinateurs stockent et effectuent diverses opérations sur des ensembles de bits.
Le codage ou l'encodage consiste à faire correspondre diverses grandeurs physiques (sons, lumière, température, symboles, caractères) en un nombre ou série de bits manipulables (et non pas compréhensible) par l'ordinateur.
Il est important de noter qu'une même série de bits peut être interprétée de différentes manières: un octet peut aussi bien représenter un age, une température, une lettre, une couleur, une hauteur de son.
En 1961 pour répondre aux besoins d'inter-communcation des ordinateurs la table ASCII est créée (American Standard Code Interchange). Elle a l'avantage d'établir une relation simple entre un nombre finit de caractères et un nombre finit de valeurs (ensemble discret codé sur 7 bits).
L'ordinateur traite automatiquement de l'information sans y associer de signification. Il n'a aucun humour mais une conscience professionnelle totale. Il effectuera une opération entre deux valeurs pour peut qu'on le lui ai ordonné (programmé) si bien que “1 + Bonjour” aura un résultat même si cela n'a aucun sens.
Références:
S1.2 Stockage image & son
Une image est crée par une ensemble points colorés. Chaque point est un pixel (Picture Element dont la couleur est le résultat du mélange de 3 couleurs RVB rouge/vert/bleu)
Dans une image bitmap ou champ de bits, chaque pixel est encodé par par un ensemble de bits:
- 1 bit peut suffire pour chaque pixel d'une image noir & blanc
- 8 bits peuvent décrire 256 niveaux de gris par pixels
- 24 bits peuvent décrire 256 niveaux pour chaque composante RVB offrant une palette d'environ 65 millions de couleurs possibles.
Pour que image puisse être correctement affichée par l’ordinateur, il faut ajouter un entête précisant quel codage est utilisé (combien de bits sont utilisés pour composer chaque pixels) et pour préciser comment son répartis les pixels: le nombre de lignes et de colonnes de l'image.
L'image vectorielle, est une autre façon de construire l'image. Ici on décrit mathématiquement les formes et leurs couleurs. Ceci permet de concevoir des images plus légères s'adaptant mieux aux grossissement et à certains usages comme le CAO/DAO. Pour la photo par contre ce sont les images bitmaps les plus appropriées.
L'onde sonore est un phénomène analogique prenant une infinité de valeurs qui ne peuvent pas toutes être enregistrées. On échantillonne le signal sonore, on donne une valeur fixe encodée par un ensemble de bit sur un petit laps de temps: c'est la fréquence d’échantillonnage. Ce temps est assez court pour que l'oreille
fréquence d'échantillonnage: [20Hz;20KHz]
On peut recréer des son en décrivant les notes, les durées et les instruments. codage
on peut encoder les images ou le son
Références:
Très tôt on a eu besoin de traiter des images produites en grand nombre: dans les années 1960, la recherche des particules produit des milliers d'images par expérience lors des collisions entre particules. On souhaitait alors pouvoir déterminer leurs trajectoires.
Les traitements sur l'image sont complexes:
- corriger/traiter les aberrations optiques/chromatiques.
- compenser/restaurer les défauts d'acquisitions
- gérer des volumes importants de données acquises (traitements temps réels et compression pour la transmission et le stockage)
L'interpénétration automatisé des images est apparu très tôt opportun avec de gros besoins du coté de l'imagerie médicale: présélection sur une grande quantité d'images radio pour laisser le travail d'expertise aux médecins. Les premières tentatives ont échouées les modélisations trop complexes via des algorithmes classiques étaient bien en deçà de l'efficacité d'une expertise humaine.
Dès les années 1960 l'imagerie satellite se développe également.
Pour qu'un interprétation automatisée de l'image puisse être faite, il faut toujours passer par l'étape de la reconnaissance de forme. Il faut pouvoir déterminer les représentation symboliques complexes en deux puis trois dimensions. Les chercheurs se sont appuyés sur le variations rapides de contraste, de couleurs, homogénéités des zones pour detecter les contours.
La vision est un domaine extrêmement complexe à modélisée tant elle se fonde sur la connaissance a priori, l’expérience et l'intelligence.
Dans les années 80, le bon technologique en mémoire et puissance de calcul permet offre de nouvelles possibilités à l’interprétation automatisé des images.
Référence:
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