Guidon Yann

Dans ma quête de « désinformatisation » [1], après avoir touché le fond en jouant avec des relais [2] (et sans en être remonté encore), j'ai sauté l'étape thermoïonique pour m'intéresser aux premiers transistors. Je me posais surtout cette question bête : comment nos aïeux ont-ils bien pu se débrouiller avec une technologie si capricieuse ?

« L’important ce n’est pas d’avoir raison, mais d’être compris » a dit Dominique de Villepin, un soir à la télé. Je ne suis pas diplomate, mais cet adage s’applique aussi parfaitement dans le domaine des sciences, et surtout des mathématiques et de ses applications, où la vérité absolue nous échappera toujours un peu (merci, Monsieur Gödel) et nos heuristiques comblent les lacunes. Avoir tort est inévitable quand on défriche un sujet totalement nouveau, la compréhension est alors indispensable pour compenser les petites erreurs ou zones d’ombre. Donc, ces derniers mois, je vous ai parlé en détail de checksums [1], de Galois et des corps finis [2] ou de générateurs de nombres pseudo-aléatoires [3] [4], ravivant avec succès une bien vieille série. Tout cela pour établir les bases du présent article, qui synthétise enfin PEAC : un générateur de séquences pseudo-aléatoires (PRNG), dérivé accidentel de la séquence de Fibonacci, aux propriétés fascinantes et aux applications très intéressantes.

Si vous lisez Hackable, c’est probablement parce que vous aimez tenir dans vos mains un objet qui est le résultat de votre travail, un symbole physique et tangible de votre ingéniosité, une récompense pour vos investissements, vos efforts et votre patience. Mais vous devrez lutter contre un ennemi bien plus puissant et dévastateur que l’obsolescence programmée, la crise économique, les délais de livraison, les composants douteux à des prix improbables, les aléas du traçage des colis ou le livreur qui ne sonne même pas à la porte. Cet ennemi est plus ancien et plus internalisé que la conjoncture socio-économique industrielle, et son unique solution pourrait vous faire passer pour un luddite ou un excentrique. Il ne tient qu’à vous de décider, et cette question cruciale n’est pas posée au bac philo : voulez-vous vraiment vous amuser, et accessoirement, à quel point est-il acceptable de se laisser enfermer dans un monde virtuel ?

Le benchmarking, ou mesure de la performance d’un morceau de code est devenu impossible alors qu’il reste absolument indispensable pour toute démarche d’optimisation. Comment peut-on savoir si une modification va l’accélérer, et dans quelle mesure ? Aujourd’hui, ce n’est en fait plus la vitesse absolue qui compte, mais la différence entre deux versions qui nous guidera.

La saga des PRNG (Pseudo-Random Number Generator en anglais) continue ! Le précédent article [1] a étudié la nature des séquences de nombres pseudo-aléatoires et tenté de classifier leurs applications. Il ne s’agissait pas de décrire un algorithme ou un système en particulier, mais d’en définir les propriétés essentielles et distinctives. Dans cette suite, nous allons plus loin en concevant un PRNG abstrait pour en déduire les caractéristiques « par construction », en s’appuyant sur les principes fondamentaux. Cela nous permettra plus tard de comprendre les défauts et qualités d’algorithmes concrets.

C’est l’histoire d’un geek qui, à force de tourner en rond, finit un jour par tomber sur un nouvel algorithme de checksum qui résout les soucis des algorithmes connus. Il serait content que d’autres puissent en profiter, mais on lui signifie qu’il faut déjà prouver que ce nouveau venu est meilleur que les autres. Et puis à quoi bon chercher plus loin, puisque ce qui existe est déjà standardisé, étudié et répandu, et leurs défauts sont « acceptés ». Afin de gagner la confiance du public, notre geek se remet donc à publier des articles sur les checksums [1] et les corps de Galois [2]. Ce faisant, il se retrouve sur des terrains mathématiques qui sortent du domaine initial, mais cela montre aussi les liens avec d’autres applications comme les brouilleurs ou les générateurs de nombres pseudo-aléatoires. Si nous arrivions à bien cerner ces derniers, il deviendrait alors possible de caractériser les autres. Voici donc une exploration un peu plus abstraite que d’habitude, qui permet de faire d’une pierre plusieurs coups : un pont entre de nombreux domaines.

Les « chaînes alignées » ne sont pas une solution miracle, mais plutôt une évolution significative par rapport au format primitif ASCIIZ, aussi appelé « chaînes à terminateur nul » ou à suffixe, entre autres. Ce n’est pas pour autant une révolution puisqu’elles utilisent des principes connus depuis aussi longtemps que l’ASCIIZ, avant même l’apparition d’UNIX. Elles ont leurs petites particularités, mais devraient compenser la plupart des défauts de ses ancêtres tout en gardant une certaine compatibilité.

Qu’y a-t-il de pire qu’un Raspberry Pi ? Plusieurs Raspberry Pi ! Avant la Grande Pénurie, cette plateforme et ses clones ont pullulé et pour mettre de l’ordre dans tout ça, des solutions de « clustering » (ou mise en grappe) sont apparues. Certaines sont de simples couches logicielles, d’autres sont des plateformes matérielles de qualité professionnelle. À l’aide d’une bête astuce d’électronicien, nous allons voir comment bricoler votre propre cluster modulaire et configurable à loisir. Je vous présente donc : Clunky McCluster, le cluster du pauvre.

J'aimerais attirer l'attention des lecteurs sur une injustice incompréhensible. L'addition est l'opération arithmétique que nous apprenons en premier à l'école, et c'est de loin la plus couramment utilisée, même en informatique. Pourtant, elle est incroyablement sous-estimée et je suis sûr que son potentiel est encore loin d'être pleinement exploité. Cet article va tenter de vous montrer pourquoi l'addition est bien plus qu'une simple addition, puis nous allons tenter de démêler l'infâme complot visant à l'utiliser avec (c'est-à-dire sans) retenue (et inversement).