Algorithms - 6 Minute English

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BBC Learning English


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00:03
Hello. This is 6 Minute English from
0
3149
7391
Bonjour. Ceci est 6 minutes d'anglais de
00:10
BBC Learning English. I'm Neil.
1
10540
2280
BBC Learning English. Je suis Neil.
00:12
And I'm Sam.
2
12820
1120
Et je suis Sam.
00:13
What do shopping with a credit card,
3
13940
2130
Quel est le point commun entre faire du shopping avec une carte de crédit,
00:16
finding love through internet
4
16070
1290
trouver l'amour grâce à des
00:17
dating and waiting for the traffic
5
17360
2009
rencontres sur Internet et attendre que les
00:19
lights to change have in common?
6
19369
2561
feux de circulation changent ?
00:21
Hmmm, they all involve computers?
7
21930
2269
Hmmm, ils impliquent tous des ordinateurs ?
00:24
Good guess, Sam! But how exactly
8
24199
1871
Bonne conjecture, Sam ! Mais comment fonctionnent
00:26
do those computers work?
9
26070
2140
exactement ces ordinateurs ?
00:28
The answer is that they all
10
28210
1649
La réponse est qu'ils
00:29
use algorithms - sets of
11
29859
2310
utilisent tous des algorithmes - des ensembles d'
00:32
mathematical instructions
12
32169
1401
instructions mathématiques
00:33
which find solutions to problems.
13
33570
2570
qui trouvent des solutions aux problèmes.
00:36
Although they are often hidden,
14
36140
2430
Bien qu'ils soient souvent cachés, les
00:38
algorithms are all around us.
15
38570
1680
algorithmes sont tout autour de nous.
00:40
From mobile phone maps to
16
40250
1250
Des cartes des téléphones portables aux
00:41
home delivery pizza, they
17
41500
1720
pizzas livrées à domicile, elles
00:43
play a big part of modern
18
43220
1730
jouent un rôle important dans la
00:44
life. And they're the
19
44950
1490
vie moderne. Et ils sont le
00:46
topic of this programme.
20
46440
1450
sujet de ce programme.
00:47
A simple way to think of
21
47890
1150
Une façon simple de penser aux
00:49
algorithms is as recipes.
22
49040
2620
algorithmes est comme des recettes.
00:51
To make pancakes you mix flour,
23
51660
2460
Pour faire des crêpes, vous mélangez la farine, les
00:54
eggs and milk, then melt
24
54120
1110
œufs et le lait, puis faites fondre le
00:55
butter in a frying pan
25
55230
1390
beurre dans une poêle
00:56
and so on. Computers do
26
56620
1760
et ainsi de suite. Les ordinateurs le
00:58
this in more a complicated
27
58380
1320
font de manière plus compliquée
00:59
way by repeating mathematical
28
59700
1970
en répétant sans cesse des
01:01
equations over and over again.
29
61670
2419
équations mathématiques.
01:04
Equations are mathematical
30
64089
1481
Les équations sont des
01:05
sentences showing how two
31
65570
1430
phrases mathématiques montrant comment deux
01:07
things are equal. They're
32
67000
1950
choses sont égales. Ils sont
01:08
similar to algorithms and
33
68950
1660
similaires aux algorithmes et
01:10
the most famous scientific
34
70610
1340
l'équation scientifique la plus célèbre
01:11
equation of all, Einstein's
35
71950
2100
de toutes,
01:14
E=MC2, can be thought of as
36
74050
3430
E=MC2 d'Einstein, peut être considérée comme
01:17
a three-part algorithm.
37
77480
2330
un algorithme en trois parties.
01:19
But before my brain gets
38
79810
1270
Mais avant que mon cerveau ne soit
01:21
squashed by all this maths,
39
81080
1440
écrasé par tous ces calculs,
01:22
I have a quiz question for
40
82520
1600
j'ai une question pour
01:24
you, Sam. As you know,
41
84120
2180
toi, Sam. Comme vous le savez,
01:26
Einstein's famous equation
42
86300
1060
la célèbre équation d'Einstein
01:27
is E=MC2 - but what does the
43
87360
2880
est E=MC2 - mais que signifie le
01:30
'E' stand for? Is it:
44
90240
2290
« E » ? Est-ce :
01:32
a) electricity? b) energy?
45
92530
2520
a) de l'électricité ? b) énergie ?
01:35
or c) everything?
46
95050
1890
ou c) tout ?
01:36
I'm tempted to say 'E' is
47
96940
1480
Je suis tenté de dire que « E
01:38
for 'everything' but I
48
98420
1000
» signifie « tout », mais je
01:39
reckon I know the answer:
49
99420
2160
pense que je connais la réponse :
01:41
b - 'E' stands for 'energy'.
50
101580
1860
b - « E » signifie « énergie ».
01:43
OK, Sam, we'll find out if
51
103440
1430
OK, Sam, nous verrons si
01:44
you're right later
52
104870
1000
tu as raison plus tard
01:45
in the programme.
53
105870
1000
dans le programme.
01:46
With all this talk of
54
106870
1380
Avec toutes ces discussions sur les
01:48
computers, you might think
55
108250
1000
ordinateurs, vous pourriez penser que les
01:49
algorithms are a new idea.
56
109250
1720
algorithmes sont une idée nouvelle.
01:50
In fact, they've been
57
110970
1460
En fait, ils existent
01:52
around since Babylonian times,
58
112430
2070
depuis l'époque babylonienne, il y a
01:54
around 4,000 years ago.
59
114500
2250
environ 4 000 ans.
01:56
And their use today can be
60
116750
1460
Et leur utilisation aujourd'hui peut être
01:58
controversial. Some algorithms
61
118210
1880
controversée. Certains algorithmes
02:00
used in internet search engines
62
120090
1830
utilisés dans les moteurs de recherche Internet
02:01
have been accused
63
121920
1000
ont été accusés
02:02
of racial prejudice.
64
122920
1260
de préjugés raciaux.
02:04
Ramesh Srinivasan is Professor
65
124180
2130
Ramesh Srinivasan est professeur
02:06
of Information Studies at the
66
126310
1669
d'études de l'information à l'
02:07
University of California.
67
127979
1620
Université de Californie.
02:09
Here's what he said when asked
68
129599
1780
Voici ce qu'il a dit lorsqu'on lui a demandé
02:11
what the word 'algorithm'
69
131379
1480
ce que le mot « algorithme »
02:12
actually means by BBC World
70
132859
2051
signifie réellement par le programme de BBC World
02:14
Service's programme, The Forum:
71
134910
3999
Service, The Forum :
02:18
My understanding of the term
72
138909
1851
Ma compréhension du terme
02:20
'algorithm' is that it's not
73
140760
1099
« algorithme » est que ce n'est pas
02:21
necessarily the bogyman, or
74
141859
2280
nécessairement le croquemitaine, ou
02:24
its not necessarily something
75
144139
2020
ce n'est pas nécessairement quelque chose
02:26
that is, you know, inscrutable
76
146159
1931
qui est, vous savez, impénétrable
02:28
or mysterious to all people -
77
148090
1659
ou mystérieux pour tout le monde -
02:29
it's the set of instructions
78
149749
2710
c'est l'ensemble d'instructions
02:32
that you write in some
79
152459
1661
que vous écrivez sous une
02:34
mathematical form or in
80
154120
1659
forme mathématique ou dans
02:35
some software code - so it's
81
155779
1501
un code logiciel - c'est donc
02:37
the repeated set of
82
157280
1500
l'ensemble répété d'
02:38
instructions that are
83
158780
1879
instructions qui sont
02:40
sequenced, that are used
84
160659
1861
séquencées, qui sont utilisées
02:42
and applied to answer a
85
162520
1340
et appliquées pour répondre à une
02:43
question or resolve a
86
163860
1219
question ou résoudre un
02:45
problem - it's a simple as
87
165079
1561
problème - c'est aussi simple que
02:46
that, actually.
88
166640
1590
ça, en fait.
02:48
Some think that algorithms
89
168230
2500
Certains pensent que les algorithmes
02:50
have been controversial,
90
170730
1269
ont été controversés,
02:51
but Professor Srinivasan
91
171999
1410
mais le professeur Srinivasan
02:53
says they are not necessarily
92
173409
1970
dit qu'ils ne sont pas nécessairement
02:55
the bogyman. The bogyman
93
175379
2220
le croquemitaine. Le bogyman
02:57
refers to something people
94
177599
1121
fait référence à quelque chose que les gens
02:58
call 'bad' or 'evil' to
95
178720
2140
appellent «mauvais» ou «mal» pour
03:00
make other people afraid.
96
180860
2420
faire peur aux autres.
03:03
Professor Srinivasan thinks
97
183280
1359
Le professeur Srinivasan pense que les
03:04
algorithms are neither evil
98
184639
1860
algorithmes ne sont ni diaboliques
03:06
nor inscrutable - not
99
186499
2011
ni impénétrables - ne montrant pas d'
03:08
showing emotions or thoughts
100
188510
1780
émotions ou de pensées
03:10
and therefore very difficult
101
190290
1360
et donc très difficiles
03:11
to understand.
102
191650
1000
à comprendre.
03:12
Still, it can be difficult
103
192650
1669
Pourtant, il peut être difficile
03:14
to understand exactly what
104
194319
1301
de comprendre exactement ce que
03:15
algorithms are, especially
105
195620
1989
sont les algorithmes, surtout
03:17
when there are many different
106
197609
1330
lorsqu'il en existe de nombreux
03:18
types of them. So, let's
107
198939
1651
types différents. Alors,
03:20
take an example.
108
200590
1410
prenons un exemple.
03:22
It's autumn and we want to
109
202000
1060
C'est l'automne et nous voulons
03:23
collect all the apples from
110
203060
1560
récolter toutes les pommes de
03:24
our orchard and divide them
111
204620
1239
notre verger et les diviser
03:25
into three groups - big, medium
112
205859
2310
en trois groupes - grosses, moyennes
03:28
and small. One method is to
113
208169
2000
et petites. Une méthode consiste à
03:30
collect all the apples together
114
210169
1830
rassembler toutes les pommes
03:31
and compare their sizes.
115
211999
1981
et à comparer leurs tailles.
03:33
But doing this would take hours!
116
213980
1519
Mais cela prendrait des heures !
03:35
It's much easier to first
117
215499
1511
Il est beaucoup plus facile de commencer par
03:37
collect the apples from only
118
217010
1470
ramasser les pommes d'
03:38
one tree - divide those into
119
218480
2420
un seul arbre - de les diviser en
03:40
big, medium or small - and
120
220900
1989
grandes, moyennes ou petites -
03:42
then repeat the process for
121
222889
1481
puis de répéter le processus pour
03:44
the other trees, one by one.
122
224370
2970
les autres arbres, un par un.
03:47
That's basically what
123
227340
1000
C'est essentiellement ce que
03:48
algorithms do - they find
124
228340
1390
font les algorithmes - ils trouvent
03:49
the most efficient way to
125
229730
1349
le moyen le plus efficace de
03:51
get things done, or in other
126
231079
1740
faire avancer les choses, ou en d'autres
03:52
words, get the best results
127
232819
1450
termes, d'obtenir les meilleurs résultats
03:54
in the quickest time.
128
234269
2281
dans les meilleurs délais.
03:56
Mathematics professor Ian Stewart
129
236550
1299
Le professeur de mathématiques Ian Stewart
03:57
agrees. Listen as he explains
130
237849
2230
est d'accord. Écoutez-le expliquer
04:00
how the algorithm called
131
240079
1580
comment l'algorithme appelé
04:01
'bubble sort' works to BBC
132
241659
2491
"tri à bulles" fonctionne pour le programme de BBC
04:04
World Service's programme,
133
244150
1349
World Service,
04:05
The Forum:
134
245499
3030
The Forum :
04:08
Think of when your computer
135
248529
1100
Pensez à quand votre
04:09
is sorting emails by date and
136
249629
1881
ordinateur trie les e-mails par date et
04:11
maybe you've got 500 emails
137
251510
1349
peut-être que vous avez 500 e
04:12
and it sorts them by date in
138
252859
1371
-mails et qu'il les trie par date en
04:14
a flash. Now it doesn't use
139
254230
1479
un éclair. Maintenant, il n'utilise pas de
04:15
bubble sort, but it does
140
255709
1022
tri à bulles, mais il
04:16
use a sorting method and if
141
256731
1819
utilise une méthode de tri et si
04:18
you tried to do that by
142
258550
1140
vous essayiez de le faire à la
04:19
hand it would take you a
143
259690
1509
main, cela vous prendrait
04:21
very long time, whatever
144
261199
1340
beaucoup de temps, quelle que soit la
04:22
method you used.
145
262539
3641
méthode utilisée.
04:26
Professor Stewart describes
146
266180
1000
Le professeur Stewart décrit
04:27
how algorithms sort emails.
147
267180
2100
comment les algorithmes trient les e-mails.
04:29
'To sort' is a verb meaning
148
269280
1729
« Trier » est un verbe qui
04:31
to group together things
149
271009
1130
signifie regrouper des choses
04:32
which share similarities.
150
272139
1821
qui partagent des similitudes.
04:33
Just like grouping the
151
273960
1000
Tout comme le regroupement des
04:34
apples by size, sorting
152
274960
1910
pommes par taille, trier
04:36
hundreds of emails by hand
153
276870
1729
manuellement des centaines d'e-mails
04:38
would take a long time.
154
278599
1861
prendrait beaucoup de temps.
04:40
But using algorithms,
155
280460
1910
Mais en utilisant des algorithmes, les
04:42
computers do it in a flash -
156
282370
1810
ordinateurs le font en un éclair -
04:44
very quickly or suddenly.
157
284180
1959
très rapidement ou soudainement.
04:46
That phrase - in a flash -
158
286139
1191
Cette phrase - en un éclair -
04:47
reminds me of
159
287330
1000
me rappelle
04:48
how Albert Einstein
160
288330
1130
comment Albert Einstein
04:49
came up with his famous
161
289460
1190
a trouvé sa célèbre
04:50
equation, E=MC2.
162
290650
3609
équation, E=MC2.
04:54
And that reminds me of your
163
294259
1671
Et cela me rappelle votre
04:55
quiz question. You asked
164
295930
1910
question quiz. Vous avez posé
04:57
about the 'E' in E=MC2.
165
297840
3260
une question sur le 'E' dans E=MC2.
05:01
I said it stands for
166
301100
1390
J'ai dit que cela signifiait
05:02
'energy'. So, was I right?
167
302490
1739
'énergie'. Alors, avais-je raison ?
05:04
'Energy' is the correct answer.
168
304229
2641
« Énergie » est la bonne réponse.
05:06
Energy equals 'M' for mass,
169
306870
1849
L'énergie est égale à 'M' pour la masse,
05:08
multiplied by the Constant
170
308719
1521
multipliée par la constante
05:10
'C' which is the speed
171
310240
1459
'C' qui est la vitesse
05:11
of light, squared.
172
311699
1201
de la lumière au carré.
05:12
OK, let's recap the vocabulary
173
312900
2380
OK, récapitulons le vocabulaire
05:15
from this programme, starting
174
315280
1780
de ce programme, en commençant
05:17
with 'equation' - a mathematical
175
317060
2340
par "l'équation" - une
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statement using symbols to
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319400
1900
déclaration mathématique utilisant des symboles pour
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show two equal things.
177
321300
1910
montrer deux choses égales.
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If something is called a 'bogyman',
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323210
2120
Si quelque chose est appelé un "bogyman",
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it's something considered
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325330
1040
c'est quelque chose de
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bad and to be feared.
180
326370
1670
mauvais et à craindre.
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'Inscrutable' people don't show
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328040
1610
Les personnes "impénétrables" ne montrent pas
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their emotions so are very
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329650
1620
leurs émotions et sont donc très
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difficult to get to know.
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331270
2060
difficiles à connaître.
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'Efficient' means working
184
333330
1000
« Efficace » signifie travailler
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quickly and effectively
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334330
1079
rapidement et efficacement
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in an organised way.
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1470
de manière organisée.
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The verb 'to sort' means
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336879
1491
Le verbe « trier »
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to group together things
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338370
1269
signifie regrouper des choses
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which share similarities.
189
339639
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qui partagent des similitudes.
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And finally, if something
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1060
Et enfin, si quelque chose
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happens 'in a flash', it
191
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1721
se produit « en un éclair », cela
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happens quickly or suddenly.
192
344271
1779
se produit rapidement ou soudainement.
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That's all the time we have
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346050
1359
C'est tout le temps dont nous disposons
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to discuss algorithms. And if
194
347409
2151
pour discuter des algorithmes. Et si
05:49
you're still not 100% sure
195
349560
1829
vous n'êtes toujours pas sûr à 100 %
05:51
about exactly what they are,
196
351389
1810
de ce qu'ils sont exactement,
05:53
we hope at least you've
197
353199
1000
nous espérons au moins que vous avez
05:54
learned some useful vocabulary!
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354199
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appris un vocabulaire utile !
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Join us again soon for more
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1300
Rejoignez-nous bientôt pour plus de
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trending topics, sensational
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1749
sujets tendances, une
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science and useful vocabulary
201
358849
2120
science sensationnelle et un vocabulaire utile
06:00
here at 6 Minute English from
202
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1531
ici à 6 minutes d'anglais de
06:02
BBC Learning English.
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BBC Learning English.
06:04
Bye for now!
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2329
Au revoir!
06:06
Goodbye!
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2100
Au revoir!

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