Programme d’informatique en prépa MP
Programme officiel d’informatique en MP
Programme de maths spé
Programme de prépa MP
Programme MP informatique
Le programme d’informatique en classe préparatoire MP est un prolongement naturel des notions abordées en MPSI, avec un accent particulier sur l’approfondissement des concepts fondamentaux et la maîtrise des techniques de programmation et d’algorithmique notamment en Python. Comme pour les autres matières scientifiques, l’informatique joue un rôle important dans la préparation aux concours d’entrée aux grandes écoles d’ingénieurs, où la rigueur, la méthodologie et l’efficacité des solutions algorithmiques sont essentielles. De nombreux élèves suivent des cours avec un prof particulier d’informatique pour gagner des points et des places aux concours notamment à Centrale Supelec.
Chapitres du programme informatique en CPGE MP
Le programme est divisé en plusieurs semestres, chacun ayant des objectifs spécifiques visant à consolider les connaissances de base vues au lycée et à introduire des concepts plus avancés. Il est structuré de manière à assurer une progression homogène, en revoyant régulièrement les notions abordées pour renforcer l’apprentissage. Ce programme d’informatique est sur les deux années avec les deux premiers semestres traités en classe de MPSI ou MP2I et le troisième semestre traité en deuxième année en prépa MP.
Premier Semestre : Bases de la programmation et introduction à l’algorithmique
Le premier semestre est centré sur la consolidation des bases de la programmation, principalement en langage Python, qui a été initiée au lycée notamment en NSI ou en cours de maths. Les objectifs incluent l’acquisition de bonnes pratiques de programmation, la spécification précise des fonctions et programmes, ainsi que l’introduction aux premiers éléments de complexité algorithmique.
Parmi les thèmes abordés, on retrouve :
- Recherche séquentielle et manipulation de tableaux.
- Algorithmes opérant sur des structures séquentielles : par exemple, le tri à bulles et la recherche d’un facteur dans un texte.
- Fonctions récursives : exploration de l’implémentation récursive d’algorithmes, génération de figures alphanumériques, et compréhension des phénomènes tels que le dépassement de la pile.
- Algorithmes gloutons et manipulations d’images : compréhension de la notion de solution optimale et implémentation d’algorithmes simples sur des matrices de pixels.
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Second semestre : Méthodes avancées et représentation des données
Le second semestre pousse plus loin l’étude des méthodes de programmation, notamment à travers l’analyse des algorithmes. Les élèves apprennent à formaliser les programmes par des annotations (préconditions, postconditions, invariants) et à justifier les choix de conception.
Ce semestre comprend également l’étude de la représentation des nombres, où les étudiants découvrent les subtilités de la représentation en mémoire des entiers et des nombres flottants, ainsi que les précautions à prendre lors des calculs numériques.
Enfin, les bases des graphes sont introduites, un concept clé en informatique, avec un accent sur les algorithmes de parcours et de recherche de plus courts chemins, tel que l’algorithme de Dijkstra.
Troisième Semestre : Bases de données et programmation dynamique
Le troisième semestre explore des concepts plus avancés tels que les bases de données relationnelles en SQL, où les étudiants apprennent à interroger des bases via des requêtes complexes. Ils se familiarisent avec la modélisation des données et les différentes opérations de jointures et d’agrégation.
Ce semestre aborde également la programmation dynamique et les dictionnaires, outils puissants pour optimiser des algorithmes et résoudre des problèmes complexes tels que la distance d’édition ou l’ordonnancement de tâches.
Enfin, une introduction à l’algorithmique pour l’intelligence artificielle est proposée, couvrant des concepts comme les algorithmes des k-plus proches voisins, les k-moyennes, et l’étude des jeux à deux joueurs. Ces notions permettent aux étudiants d’appliquer des concepts théoriques à des situations contemporaines, comme la classification supervisée ou l’optimisation par graphe.
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