Fiche de révision : Introduction aux Fondamentaux de l'Informatique

📋 Plan du Cours

1. Architecture Von Neumann
2. Mémoire centrale
3. Implémentation physique
4. Codage binaire
5. Systèmes de numération
6. Nombres entiers signés
7. Représentation flottante
8. Codage caractères
9. Circuits logiques
10. Microprocesseurs

📖 1. Architecture Von Neumann

🔑 Notions clés & Définitions

• Architecture Von Neumann : Modèle d’organisation d’un ordinateur proposé par John Von Neumann (1945), caractérisé par une structure matérielle où unité de commande, unité de calcul, mémoire, entrées et sorties sont intégrées dans un seul système interconnecté.
• Unité de commande : Composant responsable de l’interprétation et de la séquence des instructions, orchestrant le fonctionnement global de l’ordinateur.
• Unité de calcul : Composant qui réalise les opérations arithmétiques et logiques, souvent appelée ALU (Arithmetic Logic Unit).
• Organisation générale des composants : Structure où la mémoire centrale stocke à la fois les programmes et les données, et où l’unité de commande récupère, décode et exécute les instructions en utilisant l’unité de calcul.

📝 Points essentiels

• La structure matérielle selon Von Neumann rassemble tous les composants essentiels dans un seul système, permettant une flexibilité dans l’exécution des programmes.
• La mémoire centrale est partagée entre instructions et données, ce qui facilite la conception mais entraîne le problème du goulot d’étranglement (bottleneck) entre unité de commande et mémoire.
• La structure d’un ordinateur selon cette architecture se compose principalement de l’unité de commande, de l’unité de calcul, de la mémoire, et des dispositifs d’entrées/sorties, tous reliés par des bus d’échange d’informations.
• La structure matérielle est organisée de manière à ce que l’unité de commande récupère une instruction depuis la mémoire, la décode, puis contrôle l’unité de calcul pour exécuter l’opération correspondante.

💡 À retenir

L’architecture de Von Neumann est le modèle fondamental qui structure la majorité des ordinateurs modernes, intégrant unité de commande, unité de calcul, mémoire, entrées et sorties dans une organisation unifiée.

📖 2. Mémoire centrale

🔑 Notions clés & Définitions

• Mémoire centrale : cellules de mémorisation binaires organisées en mots mémoire, permettant de stocker et d’accéder rapidement aux données et programmes. (Goulven Guillou, 2023)
• Mots mémoire : regroupements de cellules de mémoire organisés pour former une unité de stockage, typiquement de 8 cellules (octet). La mémoire est structurée en mots mémoire, chacun pouvant contenir plusieurs octets. (Goulven Guillou, 2023)
• Adresse mémoire : identifiant unique permettant de sélectionner un mot mémoire précis pour lecture ou écriture. Elle circule sur un bus dédié pour localiser le mot dans la mémoire. (Goulven Guillou, 2023)
• Capacité mémoire : quantité d’information stockée, exprimée en octets, souvent en puissances de 2 telles que Ko, Mo, Go, To. La capacité correspond au nombre total de cellules ou mots mémoire disponibles. (Goulven Guillou, 2023)
• Temps d’accès mémoire : durée entre la demande d’un mot mémoire et sa disponibilité effective, généralement comprise entre 10⁻⁶ et 10⁻⁹ secondes. (Goulven Guillou, 2023)
• Bus d’adresses et bus de données : lignes de communication dédiées respectivement à la transmission des adresses des mots mémoire et des données. Le bus d’adresses est unidirectionnel, celui de données est bidirectionnel. (Goulven Guillou, 2023)

📝 Points essentiels

• La mémoire centrale est composée de cellules binaires, organisées en mots mémoire, permettant un accès rapide aux données et programmes. La structure en mots facilite la gestion et la manipulation des informations par l’ordinateur. (Goulven Guillou, 2023)
• Chaque mot mémoire est sélectionné via une adresse mémoire spécifique, qui circule sur un bus dédié. La capacité totale de la mémoire est généralement une puissance de 2, facilitant la gestion binaire et l’adressage. (Goulven Guillou, 2023)
• La capacité mémoire s’exprime en octets, avec des unités telles que Ko (2¹⁰ octets), Mo (2²⁰ octets), Go (2³⁰ octets), To (2⁴⁰ octets). La capacité détermine le volume d’informations pouvant être stocké. (Goulven Guillou, 2023)
• Le temps d’accès mémoire est critique pour la performance globale du système, influençant la rapidité avec laquelle un processeur peut lire ou écrire une donnée. (Goulven Guillou, 2023)
• Les bus d’adresses et de données assurent la circulation des informations entre la mémoire et le processeur, avec des caractéristiques spécifiques : un bus d’adresses unidirectionnel, un bus de données bidirectionnel. (Goulven Guillou, 2023)

💡 À retenir

La mémoire centrale, organisée en mots mémoire accessibles via une adresse spécifique, constitue le cœur de stockage rapide d’un ordinateur, dont la capacité et le temps d’accès déterminent ses performances.

📖 3. Implémentation physique

🔑 Notions clés & Définitions

• Implémentation physique du bit : Représentation concrète d’un bit (0 ou 1) par des états physiques, soit par le passage ou non d’un courant électrique, soit par deux seuils de tension différents, permettant d’encoder l’information binaire dans le matériel électronique.
  (Goulven Guillou, 2023)

• Codage des données et programmes en suites de bits : Processus de conversion de toute information (texte, image, son) en une séquence continue de bits (0 ou 1), permettant leur stockage, traitement et transmission dans un ordinateur.
  (Goulven Guillou, 2023)

• Octet : Regroupement de 8 bits consécutifs, unité fondamentale de stockage et de traitement en informatique, facilitant la manipulation et la lecture des données binaires.
  (Goulven Guillou, 2023)

• Stockage physique des données en mémoire : Organisation matérielle où les bits sont conservés dans des cellules de mémoire, chaque cellule pouvant représenter un état binaire (0 ou 1), selon l’implémentation physique du bit.
  (Goulven Guillou, 2023)

📝 Points essentiels

• La représentation physique du bit repose sur deux états électriques distincts, soit par le passage de courant ou par deux seuils de tension, permettant une lecture fiable et rapide.
• Le codage en suites de bits est universel en informatique, servant à représenter tout type d’information, qu’il s’agisse de programmes ou de données.
• Un octet, composé de 8 bits, constitue une unité standard pour le stockage et la transmission, facilitant la compatibilité entre différents systèmes et architectures.
• Le stockage physique en mémoire consiste en cellules électroniques qui maintiennent l’état binaire, leur organisation étant essentielle pour la rapidité et la fiabilité du traitement informatique.
• La capacité de mémoire est souvent exprimée en puissances de 2 (Ko, Mo, Go, To), correspondant à des nombres de mots mémoire (regroupements d’octets).
• Le temps d’accès à la mémoire (entre 10⁻⁶ et 10⁻⁹ secondes) dépend de la technologie utilisée pour stocker et accéder aux bits dans le matériel.

💡 À retenir

L’implémentation physique du bit repose sur des états électriques distincts, permettant de représenter concrètement le 0 ou le 1, et constitue la base du stockage et du traitement de toutes les données en informatique.

📖 4. Codage binaire

🔑 Notions clés & Définitions

• Codage binaire : correspondance entre la représentation externe d’une information (images, sons, texte, etc.) et sa représentation interne en suite de bits (0 ou 1), permettant le traitement numérique par l’ordinateur.
• Systèmes de numération : ensemble fini de chiffres et règle de notation positionnelle, où chaque chiffre a un poids dépendant de sa position. La base (ou radix) indique le nombre de chiffres utilisés.
• Conversion binaire vers octal et hexadécimal : procédé consistant à regrouper les bits du nombre binaire en groupes de 3 (pour l’octale) ou 4 (pour l’hexadécimal), en partant du poids faible, puis à interpréter chaque groupe en sa valeur dans la base correspondante.
• Codage des nombres fractionnaires en base 2 : méthode utilisant la multiplication répétée par 2 de la partie fractionnaire, en extrayant à chaque étape la partie entière pour construire la représentation binaire de la fraction.
• Conversion base 10 vers base b par divisions successives : technique consistant à diviser le nombre en base 10 par la nouvelle base b, en recueillant les restes pour former la représentation en base b, en partant du poids faible vers le poids fort.

📝 Points essentiels

• Le codage binaire est la base du traitement numérique en informatique, où chaque donnée est représentée par une suite de bits (0 ou 1). La correspondance entre la représentation externe (par exemple, un nombre décimal) et sa représentation interne en bits est fondamentale pour le traitement et le stockage.
• La notation positionnelle repose sur la base b, où chaque chiffre cᵢ a un poids bⁱ, garantissant l’unicité de la représentation sauf pour les zéros en tête. La base b peut être 2 (binaire), 8 (octal), 10 (décimal), 16 (hexadécimal), etc.
• La conversion binaire vers octal ou hexadécimal s’effectue par regroupement de bits : en groupes de 3 bits pour l’octale, de 4 bits pour l’hexadécimal. Par exemple, 110100012 se divise en (011)(010)(001) pour obtenir 3218 en octal ou (1101)(0001) pour D116 en hexadécimal.
• Le codage des nombres fractionnaires en base 2 consiste à multiplier la partie fractionnaire par 2, en extrayant la partie entière à chaque étape pour construire la représentation binaire. Par exemple, 0,125 en décimal devient 0,001 en binaire.
• La conversion en base b par divisions successives consiste à diviser le nombre par b, en recueillant les restes pour former la représentation en base b, en partant du poids faible.

💡 À retenir

Le codage binaire est le fondement du traitement numérique en informatique, permettant de représenter tout type d’information via une suite de bits, avec des méthodes efficaces de conversion entre différentes bases.

📖 5. Systèmes de numération

🔑 Notions clés & Définitions

• Système de numération : Ensemble fini B de chiffres, dont la base b est la cardinalité de B. Il permet de représenter des nombres en utilisant ces chiffres selon une notation positionnelle.
  Source : Goulven Guillou (D´epartement d’informatique, 2023)

• Base (ou radix) : Nombre d’éléments dans l’ensemble de chiffres B. Par exemple, la base 10 utilise 10 chiffres (0 à 9), la base 2 (binaire) utilise 2 chiffres (0, 1).
  Source : Goulven Guillou (D´epartement d’informatique, 2023)

• Numération unaire (base 1) : Système où un nombre est représenté par autant de symboles que sa valeur, par exemple, ||||| pour 5. Son usage historique est associé aux machines de Turing.
  Source : Goulven Guillou (D´epartement d’informatique, 2023)

• Notation positionnelle : Système où le poids d’un chiffre dépend de sa position dans la représentation. Le chiffre de rang i a un poids b^i, garantissant l’unicité de la représentation sauf pour les zéros en tête.
  Source : Goulven Guillou (D´epartement d’informatique, 2023)

• Unicité de la représentation : Toute représentation d’un nombre en notation positionnelle est unique, sauf pour la présence de zéros en tête, qui n’affectent pas la valeur.
  Source : Goulven Guillou (D´epartement d’informatique, 2023)

📝 Points essentiels

• Le système de numération repose sur un ensemble fini de chiffres B et une base b, qui détermine le nombre de symboles utilisés.
• La numération positionnelle est la méthode la plus courante en informatique, où chaque chiffre a un poids b^i selon sa position.
• La base 10 est la plus usitée dans la vie courante, mais en informatique, on privilégie souvent le binaire (2), l’octal (8) et l’hexadécimal (16).
• La numération unaire, bien que simple, est limitée à des usages historiques ou très spécifiques, en raison de sa faible efficacité pour représenter de grands nombres.
• La représentation d’un nombre en notation positionnelle est unique, sauf pour la suppression des zéros en tête, ce qui ne modifie pas la valeur représentée.
• La conversion entre bases s’effectue par regroupements de bits (binaire vers octal ou hexadécimal) ou par divisions successives (base 10 vers autre base).
• La représentation des nombres fractionnaires en base 2 se fait par multiplication répétée de la partie fractionnaire par 2, en extrayant la partie entière à chaque étape.

💡 À retenir

Les systèmes de numération, notamment la notation positionnelle avec leur poids dépendant de la position, permettent une représentation efficace et unique des nombres, essentielle en informatique pour la conversion et le traitement des données.

📖 6. Nombres entiers signés

🔑 Notions clés & Définitions

• Nombres entiers signés (format fixe) : Représentation binaire de nombres entiers positifs et négatifs dans une mémoire finie, utilisant un nombre fixe de bits (souvent n bits) pour coder chaque valeur.
• Complément à 2 (d’après Goulven Guillou, 2023) : Méthode de codage permettant de représenter à la fois les positifs et négatifs sur n bits, où les nombres négatifs sont représentés par leur complément à 2.
• Bit de signe : Bit le plus significatif (MSB) dans le codage en complément à 2, qui indique le signe du nombre : 0 pour positif ou nul, 1 pour négatif.
• Propriétés du complément à 2 :
  • Égalité du nombre de positifs et négatifs (sauf zéro).
  • La représentation d’un nombre positif commence par 0, celle d’un négatif par 1.
  • La somme de deux nombres en complément à 2 est correcte modulo 2^n, ce qui facilite l’addition.
• Exemple de codage en complément à 2 sur 3 bits :
  • 0 est codé par 000,
  • -1 par 111,
  • -2 par 110,
  • -3 par 101, etc. (voir exemples dans le contenu source).

📝 Points essentiels

• La représentation en complément à 2 sur n bits couvre tous les entiers de -2^{n-1} à 2^{n-1} - 1, avec la moitié des valeurs pour les positifs (0 inclus) et l’autre pour les négatifs.
• La conversion d’un nombre positif en complément à 2 est directe : sa représentation binaire sur n bits, avec MSB = 0.
• La conversion d’un nombre négatif se fait en prenant le complément à 1 (négation bit à bit) du nombre positif correspondant, puis en ajoutant 1 (méthode pratique pour changer le signe).
• La somme de deux nombres en complément à 2 est correcte modulo 2^n, ce qui permet d’effectuer des opérations arithmétiques sans distinction particulière pour le signe.
• La méthode pour changer le signe d’un nombre codé en complément à 2 consiste à faire le complément à 1 puis à ajouter 1, ce qui correspond à la négation bit à bit.

💡 À retenir

Le codage en complément à 2 sur n bits permet une représentation efficace et cohérente des nombres entiers signés, facilitant l’arithmétique binaire et assurant une symétrie entre positifs et négatifs.

📖 7. Représentation flottante

🔑 Notions clés & Définitions

• Norme IEEE 754 (date inconnue) : standard international pour la représentation des nombres à virgule flottante, définissant notamment la structure du codage, la précision simple (4 octets) et double (8 octets).
• Représentation normalisée (date inconnue) : forme particulière d’un nombre flottant où la mantisse est ajustée pour que le chiffre significatif soit compris entre 1 et 10 (ou 1 et 2 dans la base 2), avec un seul chiffre non nul avant la virgule.
• Nombre normalisé avec bit caché implicite (date inconnue) : dans la norme IEEE 754, la mantisse est stockée sans le bit de poids le plus fort, qui est supposé être 1, permettant une économie d’espace de stockage.
• Structure du codage (date inconnue) : composée d’un bit de signe, d’un exposant biaisé, et d’une mantisse. Le bit de signe indique la positivité ou négativité, l’exposant biaisé permet de représenter des nombres très grands ou très petits, et la mantisse contient la partie significative du nombre.
• Exemple de codage en simple précision (date inconnue) : pour le nombre −10,125, la norme IEEE 754 simple précision encode : 1 bit de signe (1), 8 bits pour l’exposant biaisé (130 en décimal, soit 10000010 en binaire), et 23 bits pour la mantisse (01000100000000000000000).

📝 Points essentiels

• La norme IEEE 754 définit deux précisions principales : simple (4 octets) et double (8 octets), avec des plages de valeurs allant de 1,175×10−38 à 3,402×10+38 en simple précision, et de 2,225×10−308 à 1,797×10+308 en double précision.
• La représentation d’un nombre flottant normalisé suit la forme : ±1, M × 2^c, où M est la mantisse (avec un bit caché implicite) et c l’exposant biaisé.
• Le bit de signe est 0 pour un nombre positif ou nul, et 1 pour un nombre négatif.
• L’exposant est stocké en biaisant la valeur réel (ex : 127 en simple précision, 1023 en double précision) pour permettre la représentation de nombres très grands ou très petits, y compris les valeurs infinies et NaN (Not a Number).
• Exemple : pour −10,125 en simple précision, la mantisse est 1,010001, l’exposant biaisé est 130 (10000010), et le nombre est codé par la concaténation du bit de signe, de l’exposant, et de la mantisse.

💡 À retenir

La représentation flottante selon la norme IEEE 754 utilise une structure normalisée avec un bit caché implicite pour optimiser le stockage, permettant de représenter une large gamme de nombres réels avec une précision variable selon la norme choisie.

📖 8. Codage caractères

🔑 Notions clés & Définitions

• Code ASCII (American Standard Code for Information Interchange) (date non précisée) : standard de codage utilisant 7 bits pour représenter des symboles alphanumériques, la ponctuation et autres caractères, permettant la communication entre systèmes informatiques en anglais.
• ASCII étendu (date non précisée) : extension du code ASCII sur 8 bits, permettant de représenter 256 caractères, incluant des symboles supplémentaires, des caractères accentués et des symboles graphiques.
• Unicode (date non précisée) : norme universelle de codage des caractères sur 16 ou 32 bits, assurant une compatibilité multilingue en attribuant un numéro unique à chaque caractère, indépendamment de la langue, de la machine ou du logiciel.
• Texte (date non précisée) : chaîne de caractères composée de symboles alphanumériques, ponctuation, etc., codée selon un standard de codage pour être traitée par l’ordinateur.

📝 Points essentiels

• Le Code ASCII est sur 7 bits, ce qui limite le nombre de caractères à 128, mais une extension sur 8 bits (ASCII étendu) permet d’accéder à 256 caractères, facilitant la représentation de symboles supplémentaires et de caractères accentués.
• Unicode a été développé pour pallier les limites de ASCII en permettant la représentation de tous les caractères des différentes langues du monde, avec une compatibilité sur 16 ou 32 bits, ce qui facilite l’échange international de textes.
• La chaîne de caractères dans un texte est une succession de symboles codés selon ces standards, permettant leur stockage, affichage et traitement par l’ordinateur.
• La représentation numérique des caractères est essentielle pour l’échange d’informations multilingues et la compatibilité entre différents systèmes informatiques.

💡 À retenir

Le codage des caractères, notamment Unicode, assure une compatibilité universelle pour représenter tous les symboles alphanumériques et ponctuations, facilitant la communication multilingue dans l’informatique moderne.

📖 9. Circuits logiques

🔑 Notions clés & Définitions

• Portes logiques : Circuits électroniques réalisant des fonctions logiques élémentaires selon l’algèbre de Boole, telles que NON, ET, OU, permettant la construction de circuits complexes. Goulven Guillou (D´epartement d’informatique, 2023).

• Opérateur NON : Opérateur logique de négation, noté ¯a ou NOT, qui inverse la valeur de son entrée : ¯0 = 1, ¯1 = 0. Goulven Guillou (2023).

• Loi de De Morgan : Loi fondamentale de l’algèbre de Boole stipulant que ¯(a.b) = ¯a + ¯b et ¯(a + b) = ¯a . ¯b, permettant la transformation et la simplification des circuits logiques. Goulven Guillou (2023).

• Tables de vérité : Tableau synthétisant toutes les combinaisons possibles d’entrées d’une porte logique et leur sortie correspondante, essentiel pour analyser et concevoir des circuits logiques. Goulven Guillou (2023).

• Synthèse et optimisation : Processus consistant à élaborer un circuit logique à partir d’une expression ou d’une table de vérité, en minimisant le nombre de portes grâce à des méthodes comme les tables de Karnaugh. Goulven Guillou (2023).

📝 Points essentiels

• Les portes logiques sont la base de tout circuit numérique, réalisant des fonctions élémentaires selon l’algèbre de Boole, qui définit les opérateurs NON, ET, OU. La réalisation physique de ces portes permet la construction de circuits combinatoires complexes.

• L’opérateur NON, ou négation, est une porte unitaire réalisant la loi du tiers exclu, avec ¯a = 1 si a = 0, et ¯a = 0 si a = 1. Il est fondamental pour la transformation logique.

• Les lois de l’algèbre de Boole, notamment la commutativité, l’associativité, la distributivité et l’absorption, permettent de manipuler et de simplifier les expressions logiques. La loi de De Morgan est particulièrement utile pour transformer des expressions en formes plus optimisées.

• La table de vérité d’une porte ou d’un circuit logique liste toutes les combinaisons possibles d’entrées et leur sortie, facilitant la conception et la vérification.

• La synthèse de circuits consiste à convertir une expression logique ou une table de vérité en un réseau de portes minimisé, souvent à l’aide des tables de Karnaugh, pour réduire la complexité et le coût de fabrication.

💡 À retenir

Les circuits logiques, en utilisant les portes de base et les lois de l’algèbre de Boole, permettent de concevoir et d’optimiser toutes les opérations fondamentales des ordinateurs. La simplification de ces circuits est essentielle pour améliorer leur efficacité.

📖 10. Microprocesseurs

🔑 Notions clés & Définitions

• Décomposition des instructions en opérations élémentaires : Processus consistant à diviser une instruction machine en opérations fondamentales simples, permettant leur exécution par des circuits logiques (voir circuits logiques).
• Réalisation des opérations par circuits logiques : Mise en œuvre concrète des opérations élémentaires (arithmétiques ou logiques) à l’aide de portes logiques, permettant d’exécuter des instructions dans le microprocesseur (voir circuits logiques).
• Composition des processeurs : portes logiques et cellules mémoire : Assemblage de circuits logiques (portes) et de cellules de mémoire pour former l’architecture interne du microprocesseur, permettant le traitement et le stockage des données (voir circuits logiques, cellules mémoire).
• Capacité à réaliser opérations arithmétiques classiques en logique combinatoire : Aptitude des circuits logiques à effectuer des opérations arithmétiques fondamentales (addition, soustraction, multiplication, division) en utilisant uniquement des composants combinatoires, sans éléments séquentiels (voir circuits logiques).

📝 Points essentiels

• Un microprocesseur exécute des programmes composés d’instructions, qui sont décomposées en opérations élémentaires pour leur traitement (voir décomposition des instructions).
• La réalisation de ces opérations repose sur des circuits logiques, principalement des portes logiques, qui assurent la mise en œuvre physique des fonctions logiques et arithmétiques (voir circuits logiques).
• La composition interne d’un processeur inclut des portes logiques et des cellules mémoire, permettant à la fois le traitement des données et leur stockage temporaire ou permanent (voir composition des processeurs).
• La capacité à effectuer des opérations arithmétiques classiques en logique combinatoire permet d’assurer la rapidité et l’efficacité du traitement numérique, en utilisant uniquement des circuits combinatoires sans composants séquentiels (voir circuits logiques).
• La décomposition des instructions en opérations élémentaires facilite leur exécution par le processeur, en simplifiant la gestion des différentes opérations à réaliser (voir décomposition des instructions).

💡 À retenir

Les microprocesseurs exécutent des instructions décomposées en opérations élémentaires, réalisées par des circuits logiques composés de portes et cellules mémoire, permettant la réalisation efficace d’opérations arithmétiques classiques en logique combinatoire.

📅 Repères chronologiques

📊 Tableaux de Synthèse

⚠️ Pièges & Confusions Fréquentes

1. Confondre architecture Von Neumann avec d’autres architectures (ex: Harvard).
2. Confusion entre la capacité mémoire (en octets) et la taille d’un mot mémoire.
3. Mal interpréter le rôle du bus d’adresses (unidirectionnel) versus bus de données (bidirectionnel).
4. Confondre la représentation physique du bit (états électriques) avec sa représentation logique (0 ou 1).
5. Confusion entre la conversion binaire en octal et en hexadécimal (groupements de bits).
6. Négliger l’impact du temps d’accès mémoire sur la performance globale.
7. Confondre le rôle de l’unité de commande et de l’unité de calcul dans l’architecture.

✅ Checklist Examen

1. Connaître la définition de l’architecture Von Neumann selon John Von Neumann (1945).
2. Savoir décrire la structure matérielle d’un ordinateur selon cette architecture.
3. Maîtriser la notion de mémoire centrale, ses composants (mots mémoire, cellules, bus).
4. Connaître la capacité mémoire exprimée en octets (Ko, Mo, Go, To) et leur signification.
5. Comprendre le rôle de l’adresse mémoire et des bus d’adresses/données.
6. Expliquer l’implémentation physique du bit par des états électriques (Goulven Guillou, 2023).
7. Définir le codage des données en suites de bits et son importance.
8. Savoir ce qu’est un octet et son rôle dans le stockage.
9. Maîtriser la conversion entre binaire, octal et hexadécimal.
10. Connaître la représentation physique du stockage mémoire (cellules électroniques).
11. Comprendre le fonctionnement du système de numération binaire et ses bases.
12. Connaître la différence entre la mémoire volatile et non volatile (si abordé).