1. Qu’est-ce que la programmation ?¶

1. Définitions et analogies¶

Objectif : Expliquer la programmation comme un outil pour résoudre des problèmes.

1.1 Qu’est-ce qu’un programme ?¶

Définition : Un programme est une séquence d’instructions écrites dans un langage compréhensible par un ordinateur, pour accomplir une tâche spécifique.
Analogie :
- Une recette de cuisine : les ingrédients sont les données, les étapes sont les instructions, et le plat final est le résultat.
- Un protocole de laboratoire : chaque étape est une instruction, et le résultat est l’observation ou la mesure.

1.2 Pourquoi programmer ?¶

Automatisation : Éviter les tâches répétitives (ex. : calculer la moyenne de 1000 mesures).
Précision : Éviter les erreurs humaines (ex. : calculs complexes en physique).
Modélisation : Simuler des phénomènes naturels (ex. : croissance d’une population, trajectoire d’un projectile).

1.3 Qu’est-ce qu’un algorithme ?¶

Définition : Un algorithme est une méthode étape par étape pour résoudre un problème ou accomplir une tâche. C’est une recette logique, indépendante du langage de programmation.
Exemple :
- Algorithme pour faire un café :
  1. Faire bouillir de l’eau.
  2. Mettre du café moulu dans une tasse.
  3. Verser l’eau bouillante sur le café.
  4. Attendre 3 minutes.
  5. Boire le café.

1.3 Algorithme vs. Programme¶

Algorithme	Programme
Description abstraite des étapes.	Implémentation concrète dans un langage (ex. : Python).
Indépendant de la machine.	Dépend du langage et de l’ordinateur.
Exemple : « Trouver le plus grand nombre dans une liste. »	Exemple : Code Python qui utilise une boucle pour trouver le maximum.

2. Langages de programmation et Python¶

Objectif : Présenter Python comme un outil accessible et puissant.

2.1 Qu’est-ce qu’un langage de programmation ?¶

Langage naturel vs langage machine :
- Les humains parlent français, anglais, etc.
- Les ordinateurs comprennent le binaire (0 et 1).
- Un langage de programmation est un intermédiaire entre les deux.

2.2 Pourquoi Python ?¶

Simple et lisible : Syntaxe proche de l’anglais.
Polyvalent : Utilisé en sciences, ingénierie, data science, IA, etc.
Communauté active : Beaucoup de ressources et de bibliothèques (ex. : NumPy pour les calculs scientifiques).

Exemple simple :

# Calcul de la vitesse moyenne
distance = 100  # en mètres
temps = 10  # en secondes
vitesse = distance / temps
print(f"La vitesse est de {vitesse} m/s.")

3. Concepts de base en programmation¶

Objectif : Introduire les briques fondamentales.

3.1 Variables et types de données¶

Variable : Une « boîte » qui contient une information (ex. : temperature = 25.5).
Types de données :
- Entiers (int) : 42
- Nombres à virgule (float) : 3.14
- Texte (str) : "ADN"
- Booléens (bool) : True ou False

3.2 Instructions et séquences¶

Un programme est une séquence d’instructions exécutées dans l’ordre.

Exemple :

# Calcul de l'aire d'un cercle
rayon = 5
aire = 3.14 * rayon ** 2
print(f"L'aire est {aire}.")

3.3 Structures de contrôle¶

Conditions (if/else) : Prendre des décisions.

temperature = 22
if temperature > 20:
    print("Il fait chaud !")
else:
    print("Il fait frais.")

Boucles (for, while) : Répéter des actions.

# Afficher les nombres de 1 à 5
for i in range(1, 6):
    print(i)

4. Applications en sciences de la nature¶

Objectif : Montrer l’utilité concrète de la programmation.

4.1 Exemples d’utilisation¶

Biologie :
- Analyser des séquences d’ADN pour identifier des gènes.
- Simuler la croissance d’une population de bactéries en fonction des ressources disponibles.
- Automatiser le traitement de données de séquençage (ex. : trouver des mutations).
Physique :
- Calculer la trajectoire d’un projectile en tenant compte de la gravité et de la résistance de l’air.
- Simuler le comportement d’un circuit électrique (lois de Kirchhoff).
- Analyser des données expérimentales pour valider une hypothèse.
Chimie :
- Calculer les concentrations molaires dans une solution après une réaction.
- Prédire les produits d’une réaction chimique à partir des réactifs.
- Automatiser le calcul du pH d’une solution tampon.
Environnement :
- Modéliser l’évolution de la concentration de CO₂ dans l’atmosphère.
- Analyser des données météorologiques pour prédire les changements climatiques.
- Simuler la dispersion d’un polluant dans un cours d’eau.
Mathématiques :
- Résoudre des équations différentielles pour modéliser des phénomènes naturels.
- Calculer des intégrales numériquement pour déterminer des aires sous des courbes.
- Générer des graphiques 3D pour visualiser des fonctions complexes.

4.2 Exemple : Calcul de la moyenne¶

# Liste de mesures de pH
ph_echantillons = [6.2, 6.5, 6.3, 6.7, 6.4]
moyenne = sum(ph_echantillons) / len(ph_echantillons)
print(f"Le pH moyen est {moyenne:.2f}.")

5. Applications de la programmation dans d’autres domaines¶

La programmation n’est pas limitée aux sciences naturelles. Elle est un outil polyvalent utilisé dans de nombreux secteurs. Voici quelques exemples d’applications dans d’autres domaines :

5.1 Jeux vidéo¶

Développement de jeux : Les moteurs de jeu comme Unity (C#) ou Unreal Engine (C++) permettent de créer des mondes virtuels interactifs.
- Exemple : Un jeu de plateforme où le joueur doit sauter pour éviter des obstacles.
- Concepts clés : Boucles pour les animations, conditions pour les collisions, variables pour les scores.

5.2 Développement web¶

Sites web et applications : HTML, CSS, et JavaScript sont utilisés pour créer des interfaces interactives.
- Exemple : Un site de commerce en ligne où les utilisateurs peuvent ajouter des produits à un panier.
- Concepts clés : Gestion des événements (clics, soumissions de formulaires), communication avec des bases de données.

5.3 Finances et banques¶

Gestion des transactions : Les systèmes bancaires utilisent des langages comme Java ou Python pour gérer les comptes, les transactions et la sécurité.
- Exemple : Un programme qui calcule les intérêts composés sur un compte épargne.
- Concepts clés : Boucles pour les calculs récurrents, conditions pour vérifier les soldes, sécurité des données.

# Exemple simplifié : Calcul d'intérêts composés
capital_initial = 1000
taux_interet = 0.05  # 5%
annees = 10
capital_final = capital_initial * (1 + taux_interet) ** annees
print(f"Capital final après {annees} ans : {capital_final:.2f} $")

5.4 Ressources humaines (RH)¶

Gestion des employés : Les logiciels de RH utilisent des bases de données et des scripts pour gérer les dossiers des employés, les paies et les congés.
- Exemple : Un programme qui calcule automatiquement les heures de travail et les salaires.
- Concepts clés : Structures de données pour stocker les informations, boucles pour traiter les données de plusieurs employés.

# Exemple simplifié : Calcul du salaire mensuel
heures_travaillees = 160
taux_horaire = 20.50
salaire = heures_travaillees * taux_horaire
print(f"Salaire mensuel : {salaire:.2f} $")

5.5 Intelligence artificielle et apprentissage automatique¶

Automatisation et prédictions : Python (avec des bibliothèques comme TensorFlow ou PyTorch) est largement utilisé pour créer des modèles d’IA.
- Exemple : Un programme qui prédit les tendances du marché boursier.
- Concepts clés : Traitement des données, algorithmes d’apprentissage, évaluation des modèles.

5.6 Art et design¶

Création d’œuvres d’art génératives : Des programmes comme Processing (Java) ou des scripts Python permettent de créer des visuels artistiques.
- Exemple : Un programme qui génère des motifs géométriques aléatoires.
- Concepts clés : Boucles pour les répétitions, fonctions mathématiques pour les formes, aléatoire pour la variété.

5.7 Résumé des applications par domaine¶

Domaine	Exemples d’applications	Langages/Outils courants
Jeux vidéo	Développement de jeux, simulations	C++, C#, Unity, Unreal Engine
Développement web	Sites web, applications interactives	HTML, CSS, JavaScript, Python (Django)
Finances et banques	Gestion des comptes, transactions	Java, Python, SQL
Ressources humaines	Gestion des employés, paie	Python, SQL, Excel
Intelligence artificielle	Prédictions, automatisation	Python (TensorFlow, PyTorch)
Art et design	Œuvres génératives, animations	Processing, Python (Pygame)

5.8 Pourquoi apprendre la programmation ?¶

Polyvalence : La programmation est un outil puissant applicable dans presque tous les domaines.
Automatisation : Elle permet d’automatiser des tâches répétitives et d’augmenter l’efficacité.
Créativité : Elle offre la possibilité de créer des solutions innovantes à des problèmes complexes.
Emplois : Les compétences en programmation sont très recherchées sur le marché du travail.

6. Résumé et questions¶

Résumé :
- La programmation est un outil pour automatiser, calculer et modéliser.
- Python est un langage simple et puissant pour les sciences.
- Les concepts de base : variables, instructions, conditions, boucles.
Questions pour les étudiants :
- Quel problème dans votre domaine aimeriez-vous automatiser avec un programme ?
- Pouvez-vous imaginer un exemple où une boucle serait utile en laboratoire ?

Utilisation de l’IA

Page rédigée en partie avec l’aide d’un assistant IA. L’IA a été utilisée pour générer des explications, des exemples et/ou des suggestions de structure. Toutes les informations ont été vérifiées, éditées et complétées par l’auteur.