TC-ALGO — Algorithmique et Programmation

①

Définir ce qu'est un algorithme et ses propriétés fondamentales

Savoir expliquer

②

Représenter un algorithme par organigramme et pseudocode

Savoir faire

③

Analyser un problème simple et le décomposer en étapes

Savoir analyser

④

Produire un organigramme normé pour un système de lecture capteur

Savoir produire

1. Qu'est-ce qu'un algorithme ?

Un algorithme est une suite d'instructions précises, finies et non ambiguës permettant de résoudre un problème. Trois propriétés fondamentales :

Précision : chaque instruction doit être comprise sans interprétation possible. Exemple : "ajouter 1 à la variable compteur" est précis ; "augmenter un peu le compteur" est ambigu.
Finitude : l'algorithme doit se terminer après un nombre fini d'étapes. Une boucle infinie accidentelle viole cette propriété.
Non-ambiguïté : le résultat est le même quel que soit l'exécutant (humain ou machine).

2. Structures algorithmiques fondamentales

Tout algorithme peut s'écrire avec trois structures de base :

Séquence : les instructions s'exécutent les unes après les autres, dans l'ordre.
Condition (sélection) : si une condition est vraie, exécuter le bloc A, sinon exécuter le bloc B.
Boucle (itération) : répéter un bloc d'instructions tant qu'une condition est vraie (while) ou pour un nombre déterminé de répétitions (for).

3. Organigramme et pseudocode

L'organigramme (ordinogramme) est une représentation graphique normalisée (norme ISO 5807) utilisée en documentation technique industrielle.

Symbole	Signification	Exemple
Ovale	Début / Fin	Début programme
Parallélogramme	Entrée / Sortie	Lire température, Afficher valeur
Rectangle	Opération / Traitement	Calculer moyenne
Losange	Décision / Condition	temp > 30°C ?

Le pseudocode est un langage descriptif proche du français structuré, sans syntaxe stricte, qui sert de pont entre l'algorithme et l'implémentation réelle.

4. Exemple IoT : lecture d'un capteur DHT22

Problème : Lire la température toutes les 5 secondes. Si la température dépasse 30°C, allumer une LED rouge. Sinon, allumer une LED verte.

DEBUT
  Initialiser le capteur DHT22 sur pin 4
  Initialiser LED_rouge sur pin 7 en sortie
  Initialiser LED_verte sur pin 8 en sortie

  REPETER INDEFINIMENT
    Lire température depuis DHT22
    
    SI température > 30 ALORS
      Allumer LED_rouge
      Éteindre LED_verte
    SINON
      Allumer LED_verte
      Éteindre LED_rouge
    FIN SI

    Attendre 5 secondes
  FIN REPETER
FIN

5. Organigramme associé

Le même algorithme représenté en organigramme montrerait : Début → Rectangle "Initialiser capteur et LEDs" → Losange "temp > 30°C ?" (branche OUI → Allumer rouge/Éteindre verte ; branche NON → Allumer verte/Éteindre rouge) → Rectangle "Attendre 5s" → boucle retour vers la lecture.

Exercice 1 — Algorithmique et représentations

a) Conception d'algorithme : Écrivez en pseudocode un algorithme qui lit la valeur d'un potentiomètre, la convertit en angle (0-180°) pour un servo-moteur, et attend 100 ms.

b) Trace d'exécution : Simulez l'algorithme avec les valeurs d'entrée 0V, 2.5V et 5V. Notez les sorties obtenues.

c) Organigramme : Dessinez l'organigramme correspondant à l'algorithme de la question a) sur papier ou avec draw.io.

d) BONUS — Implémentez l'algorithme en Arduino : Réalisez le programme complet de lecture potentiomètre et contrôle de servo.

①

Distinguer les types de base (int, float, str, bool)

Savoir expliquer

②

Déclarer et assigner des variables en Python

Savoir faire

③

Utiliser les opérateurs arithmétiques et logiques

Savoir analyser

④

Convertir des types (casting) pour le traitement de données capteurs

Savoir produire

Python est un langage interprété à typage dynamique. Une variable se crée par simple assignation : temperature = 28.5. Les types principaux sont int (entier), float (décimal), str (chaîne) et bool (booléen). Les opérateurs arithmétiques (+, -, *, /, //, %, **) et de comparaison (==, !=, <, >, <=, >=) permettent d'exprimer les calculs et conditions.

Exercice 2 — Variables et types

a) Créez des variables température (float), humidité (int) et nom_capteur (str). Affichez leur type avec type().

b) Convertissez une valeur brute ADC (0-1023) en tension (0-5V) et affichez le résultat.

c) Visualisation : Affichez les valeurs dans la console avec f-string formaté.

d) BONUS : Écrivez un script qui lit une variable et affiche son type dynamiquement.

①

Comprendre la structure conditionnelle en programmation

Savoir expliquer

②

Écrire des conditions simples et imbriquées

Savoir faire

③

Combiner plusieurs conditions avec and/or/not

Savoir analyser

④

Implémenter une logique de décision pour un système IoT

Savoir produire

La structure if / elif / else permet d'exécuter différents blocs selon l'évaluation de conditions booléennes. En IoT, on s'en sert pour déclencher des alertes (température excessive), changer de mode (jour/nuit) ou gérer des états (marche/arrêt).

Exercice 3 — Conditions

a) Écrivez un programme qui lit une température et affiche "Froid" (<20°C), "Confort" (20-30°C), "Chaud" (>30°C).

b) Ajoutez une condition humidité combinée (temp > 30 ET hum > 80% → "Risque moisissure").

c) Visualisation : Affichez l'état avec une barre de progression ASCII.

d) BONUS : Simulez un thermostat avec hysteresis (évite les basculements rapides).

①

Distinguer boucle bornée (for) et non bornée (while)

Savoir expliquer

②

Écrire des boucles avec break et continue

Savoir faire

③

Éviter les boucles infinies accidentelles

Savoir analyser

④

Acquérir N échantillons capteur en boucle

Savoir produire

for parcourt une séquence un nombre connu de répétitions. while répète tant qu'une condition est vraie. En IoT, on utilise while True pour la boucle principale et for pour l'acquisition de N échantillons ou le balayage de plages de valeurs.

Exercice 4 — Boucles

a) Écrivez une boucle qui acquiert 100 échantillons d'un capteur et calcule la moyenne glissante.

b) Comparez while et for pour le même problème. Quels sont les avantages de chacun ?

c) Visualisation : Affichez les échantillons sous forme de graphique console.

d) BONUS : Implémentez une boucle avec timeout de sécurité (max 10s).

①

Comprendre les séquences mutables (list) et immutables (tuple)

Savoir expliquer

②

Manipuler des listes (ajout, suppression, parcours)

Savoir faire

③

Utiliser les compréhensions de liste

Savoir analyser

④

Stocker un historique de mesures en liste

Savoir produire

Les listes (crochets []) stockent des séquences modifiables. Les tuples (parenthèses ()) sont immutables, parfaits pour des données constantes comme les coordonnées GPS ou les coefficients de calibration. Les compréhensions permettent des transformations concises : [x*2 for x in mesures].

Exercice 5 — Listes

a) Créez une liste de 10 températures et calculez min, max, moyenne.

b) Ajoutez 5 nouvelles mesures et triez la liste.

c) Visualisation : Affichez l'évolution temporelle avec matplotlib.

d) BONUS : Utilisez une deque pour une fenêtre glissante des 100 dernières mesures.

①

Comprendre l'intérêt de la modularité (DRY, réutilisabilité)

Savoir expliquer

②

Définir et appeler des fonctions avec paramètres et return

Savoir faire

③

Distinguer variables locales et globales

Savoir analyser

④

Structurer un programme capteur en fonctions réutilisables

Savoir produire

Une fonction est un bloc de code réutilisable qui prend des paramètres en entrée et retourne une valeur. En IoT, on organise le code en fonctions : lire_capteur(), envoyer_serveur(), calculer_moyenne(). Cela améliore la lisibilité, la testabilité et la maintenance.

Exercice 6 — Fonctions

a) Écrivez une fonction celsius_to_fahrenheit(c) et testez-la avec plusieurs valeurs.

b) Créez un module capteurs.py avec les fonctions lire_dht22() et lire_bmp280().

c) Visualisation : Importez le module et affichez les données dans un tableau.

d) BONUS : Ajoutez une fonction avec paramètre par défaut pour le filtrage.

①

Manipuler les chaînes (indexation, slicing, concaténation)

Savoir expliquer

②

Utiliser les méthodes de formatage (f-string, .format())

Savoir faire

③

Parser une chaîne JSON ou CSV reçue d'un capteur

Savoir analyser

④

Formater les données pour envoi série ou MQTT

Savoir produire

Les chaînes sont omniprésentes en IoT : formatage de messages, parsing de données JSON, construction de payloads MQTT. Python offre un riche ensemble de méthodes (split(), join(), strip(), replace()) et le formatage moderne avec f-strings : f"Température : {temp:.1f}°C".

Exercice 7 — Chaînes

a) Formatez une chaîne CSV "28.5,72.3,1024" en extrayant les 3 valeurs avec split().

b) Construisez un payload JSON : {"temp": 28.5, "hum": 72.3} avec f-string.

c) Visualisation : Affichez les données formatées dans un tableau aligné.

d) BONUS : Parsez une chaîne JSON réelle avec le module json de Python.

①

Comprendre la structure clé-valeur des dictionnaires

Savoir expliquer

②

Manipuler des dictionnaires (accès, ajout, parcours)

Savoir faire

③

Utiliser les ensembles pour des valeurs uniques

Savoir analyser

④

Représenter une mesure capteur avec un dictionnaire

Savoir produire

Les dictionnaires (accolades {}) associent des clés à des valeurs, parfaits pour représenter une mesure structurée : {"capteur": "DHT22", "temp": 28.5, "hum": 72.3}. Les ensembles (set) stockent des éléments uniques, utiles pour éliminer les doublons de trames.

Exercice 8 — Dictionnaires

a) Créez un dictionnaire avec les données d'un capteur (temp, hum, pression). Accédez et modifiez chaque valeur.

b) Parcourez le dictionnaire et affichez clé → valeur.

c) Visualisation : Convertissez le dictionnaire en JSON avec json.dumps().

d) BONUS : Utilisez un ensemble pour filtrer les IDs de capteurs uniques.

①

Lire et écrire des fichiers texte et CSV

Savoir expliquer

②

Utiliser le gestionnaire de contexte with open()

Savoir faire

③

Journaliser des données capteurs dans un fichier

Savoir analyser

④

Lire un fichier de configuration YAML pour les paramètres IoT

Savoir produire

La persistance des données est essentielle en IoT : journalisation locale sur carte SD, export CSV pour analyse, fichiers de configuration YAML. Python utilise open() avec le gestionnaire with : with open("meteo.csv", "a") as f: f.write(ligne).

Exercice 9 — Fichiers

a) Écrivez les données d'un capteur dans un fichier CSV avec timestamp.

b) Lisez le fichier et calculez la moyenne des températures.

c) Visualisation : Utilisez pandas.read_csv() pour analyser le fichier.

d) BONUS : Créez un fichier config.ini avec la période d'échantillonnage et le seuil d'alerte.

①

Synthétiser l'ensemble des notions de programmation vues

Savoir expliquer

②

Concevoir l'architecture d'un petit système IoT

Savoir faire

③

Débuguer un programme pas à pas

Savoir analyser

④

Produire un programme fonctionnel et documenté

Savoir produire

Ce projet de synthèse mobilise toutes les notions du module : algorithmique, variables, conditions, boucles, listes, fonctions, chaînes, dictionnaires et fichiers. L'objectif est d'écrire un programme Python complet qui simule un système IoT réel.

Exercice 10 — Projet de synthèse

a) Écrivez un programme qui simule la lecture d'un capteur (valeur aléatoire), stocke les données dans une liste, écrit dans un fichier CSV et affiche un résumé.

b) Ajoutez une fonction d'alerte si la valeur dépasse un seuil configurable.

c) Visualisation : Générez un graphique d'évolution avec matplotlib.

d) BONUS : Structurez le code en modules séparés (capteur.py, stockage.py, alerte.py).

Algorithmique et Programmation

Organigramme + pseudocode d'un programme IoT

1. Qu'est-ce qu'un algorithme ?

2. Structures algorithmiques fondamentales

3. Organigramme et pseudocode

4. Exemple IoT : lecture d'un capteur DHT22

5. Organigramme associé

Variables, types et opérateurs en Python

Conditions if/elif/else

Boucles while et for

Listes et tuples

Fonctions et modularité

Chaînes de caractères

Dictionnaires et ensembles

Fichiers et entrées/sorties

Projet algorithmique — petit programme IoT