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Définir et mesurer la complexité : la théorie algorithmique de l'information
jeudi 22 mai 2014

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Descriptif

Conférence de Jean-Paul Delahaye organisée par le département d'informatique.

La théorie de la calculabilité propose une définition de la complexité des objets numériques : la complexité de Kolmogorov (introduite en 1965). Celle-ci est une mesure du « contenu incompressible d’information », mais ne doit pas être conçue comme une mesure de la « richesse en structures ou en organisation » (complexité structurelle), qui elle serait mathématiquement définie par la profondeur logique de Bennett (introduite en 1977). Les applications de la complexité de Kolmogorov (par le biais des algorithmes de compression de données) sont maintenant nombreuses : classification de textes et de musiques, évaluation de la ressemblance entre séquences génétiques, comparaison d’images, repérage du plagiat, identification des spam, détection des tentatives d’intrusion dans les systèmes informatiques, etc. L’évaluation de la complexité structurelle est plus difficile en pratique, mais des progrès ont été faits récemment qui permettent d’envisager des applications comme pour la complexité de Kolmogorov.

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Auteur(s)
Jean-Paul Delahaye
Université Lille 1 - Sciences et Technologies
Professeur émérite

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Cursus :

Mathématicien de formation, Jean-Paul Delahaye est professeur d'informatique à l'université Lille 1 depuis 1988 et chercheur au sein du Laboratoire d'informatique fondamentale de Lille (UMR CNRS 8022), rattaché à cette université, depuis 1983.

Ses travaux de recherche portent sur la Théorie de la complexité, la finance computationnelle et la définition et perception du hasard.

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Annexes

Dernière mise à jour : 02/07/2014