Il existe un moyen de démontrer (au sens mathématique du terme) la correction d'un algorithme. Si nous arrivons à démontrer la correction de l'algorithme de tri par insertion, nous pourrons alors affirmer que, quel que soit le tableau donné en entrée, nous obtiendrons bien en sortie ce même tableau, mais trié.
Preuve de correction : - « invariant » : propriété vraie tout au long de l'algorithme • vraie à la première étape • si vraie à une étape, vraie à l'étape suivante vrai à la fin En pratique, pour débuter : - vérifier sur les “cas de base” - vérifier sur des exemples aléatoires
La notion de « traitement algorithmique » s'étend au-delà de l'intelligence artificielle ou des algorithmes de machine learning. Un classeur Excel constitue un traitement algorithmique. De même, un traitement algorithmique peut aussi exister sous la forme d'un document non-informatisé (par exemple une grille de notation d'un projet).
On va traiter des aspects algorithmiques et modélisations liés à différentes technologies de transmission de données : réseaux tout optiques pour éviter les passages électronique/optique : comment gérer l’absence de buffer optique de grande capacité et l’impossibilité du routage « store and forward ».