Compression avec et sans perte d'information.
Dans le cas de fichiers décrivant des sons et des images, on peut obtenir d'excellents taux de compression si on admet de perdre quelques informations que les sens humains distinguent difficilement. 
Exemple de deux fichiers de même poids, issus du même original.
Voici deux versions de la même image, la première version est comprimée avec l'algorithme JPG, qui perd des informations, et la deuxième version est comprimée avec l'algorithme PNG qui ne perd pas d'information. On s'est forcé à choisir deux fichiers pesant environ le même nombre d'octets.
La photo de gauche semble beaucoup plus riche en information que la photo de droite, bien que son fichier soit plus léger de quelques 2 kilo-octets. Cependant, quand on y regarde de plus près, on peut apercevoir des déformations dans laphoto de gauche, qui sont dues au procédé JPG, qui change l'information initiale (et perd irrémédiablement certaines des données).
Mise en évidence de la perte d'information.
Ci-dessous on a agrandi 8 fois les dimensions d'une petite partie de la photo enregistrée au format JPG : il apparaît de légères déformations, visibles dans la partie verte floue, au voisinage du bord du pétale. Ces déformations n'existent pas dans le fichier PNG (vérifiez-le). On peut aussi examiner l'image d'origine en haute résolution, qui pèse plus de 600 kilo-octets.
Concluez : avantage/désavantage de la compression avec pertes ?
Quelle est la compression préférable pour l'image,

ISN Structuration et organisation de l'information

Structuration et organisation de l'information.
Imaginez une encyclopédie de cinq mille pages, dont les articles ne seraient pas ordonnés, elle serait difficilement utilisable pour y retrouver un article en particulier.
Les dictionnaires et encyclopédies possèdent une organisation, le classement par ordre alphabétique du mot qui y est défini ou illustré. Cette organisation est cependant insuffisante pour de nombreux exemples de recherches. Comment feriez-vous par exemple, pour trouver rapidement tous les mots du dictionnaire qui s'écrivent en quatre lettres ?
Pour faciliter les recherches dans une encyclopédie, on utilise des index ; il peut exister plus d'un index pour la même encyclopédie, qu'on utilisera dans des circonstances différentes.
Systèmes de classifications efficaces.
Quand on peut définir une relation d'ordre dans une collection d'articles, on peut trier les articles. S'il y a plus d'une relation d'ordre, c'est préférable de réaliser un index pour chacune des relations. Les index les plus efficaces ont une structure d'arbres binaires.
Exemple trivial de classement.
Prenons comme « articles » les lettres de l'alphabet, et comme ordre, l'ordre alphabétique.
Un index séquentiel évident est :
On peut préférer un index arborescent :
Supériorité de l'index organisé en arbre.
Si on veut faire un traitement automatique des informations, on peut se préoccuper de la durée du traitement.
Comparons les durées de classement d'un lettre de l'alphabet tirée au hasard, en supposant que la durée augmente comme le nombre de comparaisons alphabétiques à faire :
L'avantage de l'index arborescent devient de plus en plus évident quand on dispose d'un grand nombre de données à classer :
Organisations en arbre souvent utilisées.
Systèmes de fichiers : répertoires et fichiers.
Les disques durs utilisés en 2013 contiennent couramment des centaines de giga-octets, c'est à dire,
Pour arriver à maintenir de telles collections de données, une simple liste séquentielle est tout à fait inappropriée.
Un système d'arbre est utilisé : les répertoires (ou dossiers) sont les nœuds de l'arbre, les fichiers sont les feuilles.
Dans les systèmes de fichiers Unix et Mac OS, un seul arbre permet de regrouper tous les fichiers. Pour Windows, il peut y avoir 26 arbres distincts, correspondant à autant de « lecteurs différents », nommés de A: à Z:.
Les index de bases de données.
Les systèmes de gestion de base de données relationnelles (MySQL, PostgreSQL, Oracle, Access) permettent de définir des index pour permettre un accès plus rapide aux données. Créer un index est utile pour tous les champs qui peuvent faire l'objet d'une recherche : l'exemple trivial ci-dessus montre qu'un index semble « rentable » dès qu'on a plus de huit articles différents à gérer.
Exercices.
Compter les fichiers de votre ordinateur.
Documentez-vous sur la commande codice_1, puis trouvez une façon de compter le nombre de fichiers existant sur le disque dur de votre ordinateur.
Astuces :
Déterminez la profondeur maximale de l'arbre de votre système de fichiers.
Cette profondeur peut être trouvée en retraitant le fichier contenant la sortie de la commande codice_1 précédente, en comptant le nombre de caractères « séparateurs » de chemin dans les noms de fichier : le "slash" pour Unix, l"'antislash" pour Windows ...
Voici une ligne de commande Unix qui permet d'afficher le nombre de répertoires/fichier le long d'un chemin, pour chaque ligne du fichier codice_5 qu'on aura fabriqué à l'exercice précédent :
 cat find.txt | awk -F / '{print NF}'
La commande codice_6 permet de dérouler le contenu d'un fichier ; la barre verticale | sert à « piper » (en mauvais franglais), c'est à dire à « tuyauter » le flux de sortie de la commande codice_6 dans l'entrée standard de la commande codice_8.
Lisez la page de manuel de la commande codice_8, pour trouver la signification de l'option "-F /", et la signification de la variable NF.
Astuces :
Utilisez les commandes codice_10 et codice_11 (après avoir consulté leurs pages de manuel) pour clarifier le résultat de la commande codice_8.

ISN Persistance de l'information
Persistance de l'information.
Exercices.
Votre grand-père ou votre grand-mère veut créer une page « Feacebouqué », mais ils ne savent pas très bien comment faire, et ont entendu qu'il faut se méfier quand même de ne pas faire n'importe quoi.