Algorithme

Un algorithme est une suite finie d'instructions non ambiguës qui, à partir de données d'entrée, produit un résultat. C'est la méthode suivie pour résoudre un problème donné, indépendamment du langage dans lequel on l'écrira ensuite.

La recette de cuisine est l'analogie habituelle, et elle est juste à condition d'ajouter une précision : la recette est l'algorithme, le programme n'est que sa traduction dans un langage donné. Le même tri peut s'écrire en PHP, en Python ou sur une feuille de papier — c'est le même algorithme, et il a les mêmes qualités et les mêmes défauts.

Comment ça marche

Un algorithme combine trois constructions élémentaires : la séquence, la condition et la répétition. À partir de ces trois briques, on décrit n'importe quel traitement. Un même problème admet toujours plusieurs solutions, que l'on compare par leur complexité : le nombre d'opérations et la quantité de mémoire nécessaires en fonction de la taille des données, exprimés par des notations comme O(n) ou O(log n).

Cette comparaison n'est pas théorique. Chercher un nom dans une liste triée en la parcourant du début exige en moyenne un demi-million d'étapes sur un million d'entrées ; le faire par dichotomie, en coupant l'intervalle en deux à chaque tour, en demande une vingtaine. Le même problème, deux méthodes, un écart qui décide de la viabilité d'une fonctionnalité.

À quoi ça sert concrètement

• Trier et rechercher : catalogue, moteur interne, suggestions de saisie
• Calculer : prix, remises dégressives, frais de port, échéanciers
• Planifier : tournées de livraison, créneaux de rendez-vous, affectation de ressources
• Rapprocher et dédupliquer des fichiers clients ou des références produits
• Scorer : priorisation de leads, détection d'anomalies, filtrage de contenus

Les pièges

Confondre algorithme et intelligence artificielle est devenu courant. Un algorithme classique est écrit par un humain et son comportement est entièrement déterminé par son code ; un modèle d'apprentissage est entraîné sur des données et ses règles ne sont pas écrites explicitement. Les deux méritent d'être audités, mais pas de la même façon.

Vient ensuite le piège des volumes : un traitement qui répond instantanément sur cent lignes de jeu d'essai peut devenir inutilisable sur cent mille lignes réelles. Enfin, quand un algorithme classe des personnes — candidatures, dossiers, demandes — son opacité devient un problème juridique autant que technique : il faut pouvoir expliquer la décision.

Quand écrire le sien

Presque jamais pour les problèmes classiques. Trier, chercher, manipuler des dates, calculer une distance géographique : les bibliothèques existantes sont testées par des milliers de projets et battront votre version maison. Le développement sur mesure se justifie quand la règle est propre à votre métier et qu'aucune bibliothèque ne la connaît.