1. Complexité algorithmique et notation de Landau (Grand O)

Un ingénieur en IA ne conçoit pas de code « au hasard ». Chaque algorithme est analysé sous l’angle de sa complexité temporelle et spatiale : O(1), O(log N), O(N), O(N log N), O(N²), O(2N). Dans le traitement de graphes massifs ou de séquences d’ADN, une complexité quadratique représente l’échec garanti d’un pipeline de production.

2. Structures de données avancées

  • Arbres de recherche équilibrés : Arbres AVL, Arbres Rouge-Noir, B-Trees et k-d trees (fondamentaux pour la recherche spatiale de plus proches voisins).
  • Tables de hachage & Bloom Filters : Structures probabilistes ultra-compactes pour tester l’appartenance à un ensemble sans faux négatifs.
  • Graphes & Algorithmes de parcours : Dijkstra, A*, algorithmes de flux maximal et plongements de graphes (Graph Embeddings).

3. Programmation Orientée Objet et transition vers C++ pour le calcul intensif

Si Python est la langue de prototypage par excellence, le déploiement sur puces de silicium exige la maîtrise de la gestion manuelle de la mémoire et du parallélisme en C++ :

#include <iostream>
#include <vector>
#include <numeric>

class Tenseur1D {
private:
    std::vector<float> donnees;
public:
    Tenseur1D(size_t taille, float val_init = 0.0f) : donnees(taille, val_init) {}
    
    // Produit scalaire accéléré
    float produit_scalaire(const Tenseur1D& autre) const {
        return std::inner_product(donnees.begin(), donnees.end(), autre.donnees.begin(), 0.0f);
    }
};

Comprendre la disposition des données en mémoire cache (Cache Locality, Row-Major vs Column-Major) et les instructions SIMD (AVX-512) est indispensable pour optimiser les cœurs d’inférence de pointe.

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