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Qu'est-ce que la pensée computationnelle ?

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L’époque dans laquelle nous vivons nécessite de nouvelles façons de penser pour résoudre de nouveaux ensembles de défis. L’essor de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML) a marqué le début d’un nouveau monde axé sur les données, qui nécessite des approches innovantes. 

La pensée computationnelle, souvent appelée CT, est une technique de résolution de problèmes que les programmeurs informatiques utilisent lors de l'écriture de programmes informatiques et d'algorithmes. Dans le cas des programmeurs, ils décomposent les problèmes complexes en morceaux plus petits, ce qui facilite leur pleine compréhension et développe des solutions qui fonctionnent à la fois pour les ordinateurs et les humains. 

Les humains appliquent également la technique de pensée computationnelle en dehors de la programmation. Ils décomposent les problèmes en fragments plus petits et plus simples avant de proposer des solutions pour résoudre chaque problème individuel. Cela rend le processus de résolution de problèmes beaucoup plus facile à comprendre. 

Il y a quelques exigences pour la pensée computationnelle. D'une part, cela vous oblige à explorer et à analyser en profondeur les problèmes pour les comprendre. Cela nécessite également que vous utilisiez un langage précis pour décrire à la fois les problèmes et les solutions, et vous devez appliquer un raisonnement clair à chaque étape du processus. 

La pensée computationnelle nous aide à décomposer un problème donné de manière systématique, ce qui nous permet de développer et de décrire des solutions en termes simples qui peuvent être exécutées par un humain ou un ordinateur. 

Quatre techniques clés de la pensée computationnelle

Lorsque l'on regarde la pensée computationnelle, il y a quatre techniques clés qui doivent être comprises : 

  • Décomposition: décomposer les problèmes complexes en éléments plus petits et plus faciles à gérer.
  • La reconnaissance de formes: identifier les similitudes entre et au sein des problèmes.

  • Abstraction: se concentrer sur les informations importantes tout en omettant les détails non pertinents.

  • Algorithmes: développer une solution étape par étape ou certaines règles à suivre pour résoudre le problème.

Chacune de ces techniques est tout aussi importante que la suivante. S'il vous en manque un, alors tout le système risque de s'effondrer. 

Lorsque l'on tente de résoudre un problème complexe, il n'est pas facile de se lancer. Avec la pensée computationnelle, le décomposition consiste à le décomposer en petits problèmes plus gérables. Vous pouvez ensuite examiner chacun des petits problèmes individuellement et considérer comment des problèmes similaires ont été résolus précédemment, ce qui est la la reconnaissance de formes technique. Vous utilisez ensuite le abstraction technique pour se concentrer uniquement sur les détails importants tout en laissant de côté les informations non pertinentes. Finalement, le algorithme Cette technique vous aide à établir des règles simples pour résoudre chacun des petits problèmes. 

Toutes ces étapes ou règles sont combinées pour programmer un système et l'aider à résoudre efficacement un problème complexe. 

Importance de la pensée computationnelle

Il est important de reconnaître que la pensée computationnelle n'est pas la même chose que la programmation. Alors que la programmation dit à un ordinateur quoi faire et comment le faire, la pensée computationnelle vous aide à déterminer ce qu'il faut dire à l'ordinateur de faire. En d'autres termes, la pensée computationnelle implique la planification tandis que la programmation implique de suivre des instructions. 

Un autre aspect critique de la pensée computationnelle est qu'elle n'est pas réservée aux informaticiens ou aux programmeurs. C'est une compétence fondamentale que tout le monde devrait posséder, et elle comprend une gamme d'outils mentaux qui reflètent l'étendue du domaine de l'informatique. 

Bien qu'il s'agisse d'une technique importante qui permet aux informaticiens de mieux travailler avec les données, de comprendre les systèmes et de créer des modèles de calcul exploitables, elle est également appliquée dans des applications du monde réel en dehors de l'informatique. La pensée computationnelle est un outil très efficace pour les étudiants et l'apprentissage, aidant à développer des stratégies de résolution de problèmes qui peuvent être appliquées dans la vie quotidienne. Alors que cette vie quotidienne continue d'inclure de plus en plus d'aspects numériques, les concepts de pensée computationnelle deviennent encore plus importants pour aider les gens à résoudre un large éventail de défis de manière efficace et gérable. 

Les avantages et l'importance de la pensée informatique expliquent pourquoi elle est enseignée en tant que programme national dans les systèmes éducatifs, ce qui est le cas aux États-Unis et au Royaume-Uni.

Secteurs et domaines utilisant la pensée computationnelle

La pensée computationnelle est applicable à tout le monde et à n'importe qui. C'est un outil d'autonomisation pour les gestionnaires, les décideurs et les administrateurs qui cherchent à penser latéralement et à générer un large éventail de solutions et à adapter leur stratégie. Les équipes techniques peuvent utiliser la pensée computationnelle pour optimiser leurs techniques.

Voici quelques-uns des principaux domaines qui reposent sur la pensée informatique : 

  • Ingénierie: utilisé pour concevoir, simuler, modéliser, optimiser et prédire le comportement de systèmes dans diverses conditions.

  • Soins de santé: fournit de nouvelles méthodes d'analyse des données médicales et aide à développer des systèmes plus efficaces qui aident à prendre de meilleures décisions.

  • Finances: utilisé pour explorer le comportement du marché et gérer les réclamations d'assurance.

  • Science des données: se combine avec des techniques analytiques modernes pour fournir des réponses meilleures et plus quantifiables là où les techniques traditionnelles échouent normalement.

  • Science: aide à automatiser l'importation de données et permet une analyse de grande puissance.

  • Médias: utilisé pour modéliser des événements naturels, créer des animations, concevoir des modèles, générer des sculptures 3D, etc.

  • Droit et sciences sociales : utilisé pour analyser les réseaux sociaux, modéliser les comportements et effectuer une analyse des données socio-économiques.

  • Environnement: aide à la prévision des changements climatiques, au développement d'énergies alternatives, à la modélisation de la pollution et à la planification de la préservation.

  • Communications et sécurité : facilite le développement d'algorithmes pour un transfert d'informations efficace et la sécurité des données. 

La pensée computationnelle dans les affaires d'aujourd'hui

La pensée computationnelle est cruciale pour les affaires d'aujourd'hui, et ce sera une compétence essentielle pour les futures opportunités d'emploi. À mesure que la technologie devient de plus en plus sophistiquée, nous devons comprendre comment collecter et filtrer les données. 

Nous devons également savoir où chercher les données et comment les utiliser dans la prise de décision. Face à des problèmes complexes, les gens doivent avoir la confiance et la capacité de trouver des solutions logiques, et cela peut être fourni par la pensée computationnelle, qui est flexible et fournit une technique cohérente. 

Le lieu de travail moderne repose sur la résolution de problèmes, qui définit le succès ou l'échec d'une organisation. La pensée informatique permet aux chefs d'entreprise et aux employés de fournir des solutions de manière plus intelligente et plus économique. Les entreprises modernes sont tenues de travailler plus intelligemment et de fournir des solutions plus rapidement, et en dotant votre main-d'œuvre de compétences de réflexion informatique, vous pouvez accélérer votre productivité et faire passer l'entreprise au niveau supérieur.

Alex McFarland est un journaliste et écrivain en IA qui explore les derniers développements en matière d'intelligence artificielle. Il a collaboré avec de nombreuses startups et publications d'IA dans le monde entier.