Multimedia
Il y a de forte chance que tu as déjà entendu ce mot et que tu l'entendes régulièrement.
Audio
L'audio est le son que vous entendez sortir de votre ordinateur.
Photo by Kelly Sikkema on Unsplash
Il s'avère que les ordinateurs sont vraiment bons pour l'enregistrement et la lecture audio.
Ils peuvent le faire en utilisant une quantité de formats de fichiers, où le format de fichier n'est qu'un moyen de stocker des zéros et des uns (toujours et encore du binaire) sur le disque d'une manière que certains logiciels savent comment l'interpréter.
Les instruments de musique appelé MIDI utilisent le format MIDI, M-I-D-I vous permet de stocker efficacement les notes musicales qui composent une chanson. Et vous pouvez le faire pour différents instruments, pour ensuite jouer ces instruments ensemble en disant à l'ordinateur d'interpréter ces notes et de les restituer en fonction de choix particuliers d'instruments.
Le son retransmis n'est pas toujours aussi fidèle que le son original, et pourquoi cela?
Et parce que mon ordinateur synthétise cette musique en se basant uniquement sur ces notes musicales.
Ce n'est donc pas un enregistrement réel d'un orchestre interprétant le morceau mais bien l'ordinateur qui génère ou synthétise la musique sur la base d'une interprétation de ces notes.
Le format MIDI est donc particulièrement courant chez les musiciens qui souhaitent partager de la musique entre eux.
C'est particulièrement courant dans l'espace musical numérique où vous voulez que l'ordinateur synthétise la musique pour vous.
Mais nous avons généralement l'habitude d'écouter des chansons telles que nous les connaissons et les aimons à la radio ou à partir de CD à l'époque ou de services de streaming.
Et ces sons sont des chansons qui ont en fait été interprétées généralement par des humains et enregistrée souvent dans un concert ou dans un studio de son, donc elles sonnent vraiment bien, vraiment impeccablement.
Et bien pour ce genre d'expérience, vous n'avez pas besoin d'utiliser le format MIDI.
Vous pouvez utiliser n'importe quel autre format de fichier audio, AAC, MP3, WAV,...
Par exemple, l'un des premiers formats audio et toujours l'un des plus courants pour l'audio non compressé s'appelle le format de fichier Wave, qui peut stocker des données sous une forme non compressée afin que vous disposiez de version de très haute qualité de certains enregistrements audio.
Ensuite sûrement le plus populaire parmi les formats audio par les consommateurs et celui qui est connu pour le nom de MP3 ou MPEG3 qui est un format de fichier audio qui utilise la compression pour réduire considérablement, généralement par un facteur de plus de 10, le nombre de bits nécessaires pour stocker une chanson sur votre disque dur ou sur votre appareil de musique ou sur votre téléphone ou toute autre forme de technologie où vous pourriez stocker de la musique.
Ce format fait la compression en jetant des zéros et des uns 😱 que nous, les humains, ne pouvons pas nécessairement entendre 🤗.
Certaines personnes ne seront pas d'accord et diront que vous pouvez faire la différence entre la qualité audio de ces formats de fichiers audio, et cela peut-être le cas mais comme souvent il y a un compromis ici à avoir.
Si vous souhaitez utiliser moins de bits et vraiment moins de mégaoctets pour stocker vos fichiers audio, vous devrez peut-être en effet sacrifier une partie de la qualité. Mais l'avantage est que vous pourrez peut-être stocker sur votre téléphone,..., 10 fois plus de musique grâce à cette compression.
Ainsi, la compression audio est généralement ce que l'on appelle avec perte, L-O-S-S-Y, (La compression avec perte (Lossy) implique l'élimination de certaines données) par laquelle vous perdez en fait une partie de la qualité ou de la fidélité de la musique, mais le gain est que vous utilisez beaucoup moins d'espace pour stocker cette information.
Un format de fichier similaire dans l'esprit est ACC, qui est couramment utilisé pour les fichiers audio, ainsi que pour l'audio des fichiers vidéo. Et c'est quelque chose que vous pourriez voir lorsque vous téléchargez des fichiers depuis iTunes par exemple ou autre.
Et puis de nos jours, il y a des services de streaming comme Google Play, Amazon, Apple Music, Spotify,..., et d'autres que ne transfèrent pas nécessairement les fichiers directement sur votre ordinateur, mais vous diffusent les bits afin qu'ils soient réellement joué en temps réel tant que votre connexion Internet le permet.
Que pensons-nous de la qualité de ces enregistrements?
Eh bien, vous pouvez y penser en termes d'au moins deux paramètres.
L'un est la fréquence d'échantillonnage, le nombre de fois par seconde que nous prenons réellement un instantané numérique, pour ainsi dire, de ce que l'humain entendrait en personne pour ensuite le représenter numériquement en utilisant des zéros et des uns.
Et le deuxième paramètre serait la profondeur de bits, combien de bits utilisez-vous pour cet instantané dans le temps, un certain nombre de fois par seconde, afin de représenter la hauteur et le volume et ce que l'humain entend.
Et si vous multipliez ces deux valeurs ensemble, la profondeur de bits et la fréquence d'échantillonnage, vous obtiendrez exactement combien de bits au total sont nécessaires pour stocker par exemple une seconde de musique.
Si vous avez moins de bits vous pourrez stocker plus mais vous aurez une qualité inférieure ou si vous souhaitez un enregistrement de très haute qualité vous pouvez utiliser un débit binaire plus élevé mais le fichier prendra plus de place.
Les images, les graphismes, dessins
Il existe ici aussi plusieurs formats de fichiers pour représenter des images.
Et bien une image n'est qu'un tas de points autrement appelés pixels à la fois horizontalement et verticalement.
La plus part des images que nous voyons sur nos écrans, sur le Web, sur nos téléphones sont de nature rectangulaire, cependant, vous pouvez rendre certaines image transparentes, afin qu'elles puissent apparaitre sous d'autres formes.
Mais au final tous les formats de fichiers pour les images sont de nature rectangulaire et vous pouvez les considérer comme une simple grille de pixels ou de points.
Maintenant dans la forme la plus simple, chacun de ces points pourraient simplement être représenté par un seul bit, un 1 ou un 0.
On peut voir ici que nous avons colorié en noir uniquement les points nécessaires pour transmettre l'idée d'un visage heureux et laissé en blanc tous les autres points.
Nous pourrions considérer que les pixels blancs sont représentés par un 1 et les pixels noirs par un 0. Cela n'a pas vraiment d'importance, tant que nous sommes cohérents dans notre format de fichier. Et donc si vous prenez du recul, vous pouvez en quelque sorte, mais c'est vraiment difficile voir la même image parmi ces zéros et ces uns.
Ceci pourrait être la mapPNG la plus simple du binaire à une image 🙂. Vous devez simplement décider qu'il y a un certain nombre de bits horizontalement et un certain nombre de bits verticalement. Et si c'est un 1 c'est un pixel blanc et si c'est une 0 c'est un pixel noir ou inversement.
RGB - Red Green Blue
Bien entendu, nous n'utilisons généralement pas uniquement des images en noir et blanc, le monde serait assez ennuyeux s'il ne ressemblait qu'à ça.
Dans le monde numérique nous utilisons la couleur sous la forme RGB - Rouge Vert Bleu
En mélangeant ces 3 couleurs nous pouvons obtenir vraiment la couleur que nous voulons.
Donc en utilisant trois valeurs différentes, combien de rouge voulez-vous, combien de vert voulez-vous, combien de bleu voulues-vous, vous pouvez dire à un ordinateur de colorer chacun de ces points d'une certaine manière.
Maintenant si vous n'avez aucun de ces couleurs, vous obtiendrez en fait un point noir et si toutes les couleurs sont mélangées sous une forme égale, vous obtiendrez un point blanc.
Et c'est dans les classes intermédiaires que vous obtenez toutes sortes de couleurs disparates.
Prenons l'exemple suivant, nous avons trois octets et chacun d'eux représente une couleur.
C'est ainsi qu'un ordinateur utiliserait généralement huit bits par couleur ou 24 bits au total, 8 + 8 + 8. Le premier octet représenterait le rouge, le second le vert et le troisième le bleu.
C'est ainsi que l'ordinateur représenterait un pixel de couleur pour un encodage en 24 bits.
Maintenant il s'avère que lorsque nous parlons de formats de fichiers graphiques, nous ne parlons généralement pas ou ne pensons en termes de binaire.
Nous utilisons plutôt quelque chose appelé hexadécimal, alors que le binaire n'a que deux chiffres 01, et le format décimal 10 possibilités 0123456789, le format hexadécimal est sur 16 possibilités, 0123456789ABCDEF, bien entendu le 0 sera le plus petit nombre que nous pourrons représenter et 15 le plus grand nombre que nous pourrons représenter, ce qui signifie que F représente 15.
Voici un modèle 8 bits 11111111, mettons un peu d'espace entre 1111 1111, juste pour les séparer en deux groupes de quatre.
Il s'avère qu'une des caractéristiques intéressantes de l'hexadécimal mathématiquement est que chaque chiffre de 0 à F représente au total, quatre morceaux, quatre bits, un demi-octet.
Ça veut dire que nous pouvons prendre un nombre binaire comme celui-ci, le considérer comme deux moitiés, un demi-octet suivi d'un autre demi-octet et donc utiliser un chiffre hexadécimal au lieu de quatre chiffres binaires.
1111 1111 → F F si nous avions eu que des zéros en hexadécimal nous aurions eu juste 0 0.
C'est une façon plus succincte de représenter exactement la même information.
C'est ainsi qu'un ordinateur utiliserait généralement huit bits par couleur ou 24 bits au total, 8 + 8 + 8. Le premier octet représenterait le rouge, le second le vert et le troisième le bleu.
C'est ainsi que l'ordinateur représenterait un pixel de couleur pour un encodage en 24 bits.
Maintenant il s'avère que lorsque nous parlons de formats de fichiers graphiques, nous ne parlons généralement pas ou ne pensons en termes de binaire.
Nous utilisons plutôt quelque chose appelé hexadécimal, alors que le binaire n'a que deux chiffres 01, et le format décimal 10 possibilités 0123456789, le format hexadécimal est sur 16 possibilités, 0123456789ABCDEF, bien entendu le 0 sera le plus petit nombre que nous pourrons représenter et 15 le plus grand nombre que nous pourrons représenter, ce qui signifie que F représente 15.
Voici un modèle 8 bits 11111111, mettons un peu d'espace entre 1111 1111, juste pour les séparer en deux groupes de quatre.
Il s'avère qu'une des caractéristiques intéressantes de l'hexadécimal mathématiquement est que chaque chiffre de 0 à F représente au total, quatre morceaux, quatre bits, un demi-octet.
Ça veut dire que nous pouvons prendre un nombre binaire comme celui-ci, le considérer comme deux moitiés, un demi-octet suivi d'un autre demi-octet et donc utiliser un chiffre hexadécimal au lieu de quatre chiffres binaires.
1111 1111 → F F si nous avions eu que des zéros en hexadécimal nous aurions eu juste 0 0.
C'est une façon plus succincte de représenter exactement la même information.
Beaucoup de programmes d'édition graphique comme Photoshop étant l'un des plus populaires utilisent en fait cette notation au lieu de binaire et aussi souvent au lieu de décimal juste par convention.
Bitmap format
Il y a plusieurs années, cette belle photo d'une colline avec beau ciel nuageux derrière elle, était l'image de font d'écran fourni par défaut de Windows XP sur le système d'exploitation de Microsoft pour les ordinateurs PC.
Maintenant voila à quoi ressemble apparemment cette même colline aujourd'hui.
Elle n'a donc pas forcément bien vieilli mais pour notre propos, ce qui est intéressant ici, c'est sous quel format a été stockée cette image de base.
Cette image était à l'origine un fichier bitmap ou BMP
Et ce format de fichier est vraiment ce que ce mot implique, c'est une carte de bits. C'est une grille de bits, qui est parfaitement cohérente avec notre définition précédente d'un smiley très simple utilisant uniquement des zéros et des uns ou des points noirs et des points blancs.
Notre image ici a clairement plus de couleurs que notre smiley.
Les formats graphiques des fichiers sur nos ordinateurs prennent en charge des dizaines, des centaines, des milliers, peut-être même des millions de couleurs, bien plus que le seul noir et blanc.
Mais dans notre image ici, il y a une quantité finie d'informations. Même si cela ressemble à une une d'herbe verte magnifiquement nette et à un ciel magnifiquement bleu avec des nuages très lisses, si nous zoomons réellement sur ces nuages, vous verrez, qu'en effet, une image n'est vraiment qu'une grille de points.
Dès que vous zoomez suffisamment, vous voyez que ce nuage qui semblait auparavant particulièrement lisse à l'oeil humain, ne l'est vraiment pas. C'est jusque nos yeux d'humains ne peuvent pas vraiment voir les points, surtout quand ils sont vraiment petits, et qu'il y a une très haute résolution pour ainsi dire, beaucoup de pixels horizontalement et beaucoup de pixels verticalement dans une image.
Mais si je zoome là-dessus, je vois en fait la pixellisation pour ainsi dire, par laquelle vous voyez réellement les points. Et vous pouvez voir que ces nuages sont vraiment comme une grille de points ou une carte de pixels, une région rectangulaire de pixels.
Ceci est intéressant car il semblerait que nous n'ayons pas une capacité infinie de zoomer et de zoomer et de zoomer et de vois de plus en plus de détails à moins que cette information ne soit déjà là.
Et donc, tout comme avec l'audio, lorsque vous avez le choix du nombre de bits à utiliser, dans le monde des images, vous avez le pouvoir discrétionnaire sur le nombre de bits à utiliser.
Combien de bits utilisez-vous pour représenter chaque couleur de points?
Cela pourrait en effet n'être que 8 bits pour le rouge, 8 bits pour le vert et 8 bits pour le bleu, couleur 24 bits, mais la résolution joue également et entre en jeu.
Si vous avez une image qui ne fait que 100 pixels, par exemple, par 100 pixels, elle risque de ne pas être assez grand pour remplir tout votre fond d'écran sur votre ordinateur et vous pouvez donc essayer de l'agrandir ou de zoomer dessus. Mais lorsque vous faites cela, vous prenez qu'une quantité limitée d'informations, 100 X 100 pixels, et vous ne faites essentiellement que dupliquer ces pixels, les rendant plus gros juste pour remplir votre écran.
Mieux vaudrait ne pas commencer avec une image avec si peu de pixels, mais plutôt obtenir une image de résolution beaucoup plus élevée.
C'est ce que vous pouvez obtenir avec vos téléphones avec un appareil photo récents et de meilleure qualité de nos jours, des appareils photos numériques plus récents et plus gros, vous obtenez une résolution de plus en plus élevée. De plus en plus de points, de sorte que les points que nous, les humains, voyons finalement sont si petits sur nos écrans que cela semble toujours plus lisse.
Donc de manière générale, une résolution plus élevée nous donne une plus grande fidélité et une image plus nette. Les autres facteurs liés aux caméras jouent également un rôle.
Nous pouvons remarquer aussi une chose ici, il est un peu dommage que j'utilise le même nombre de bits pour représenter la couleur de chacun des points sur l'écran.
Parce que même si je vois quelques nuances de gris ou de blanc et du bleu clair et du bleu foncé, je vois finalement beaucoup de bleu identique dans cette image.
Il y a beaucoup de redondance et en effet si nous retournons sur notre image de base.
Il y a beaucoup de bleu dans cette image elle-même, il y a tout un tas de blancs similaires et tout un tas de verts similaires.
Et pourtant, nous utilisons semble-t-il par défaut, 24 pixels, 24 bits pour chaque pixel, ce qui semble juste un gaspillage, même si un pixel est identique à celui d'à-côté.
Image compression
Il s'avère que souvent les fichiers graphiques soient compressés et cela peut-être fait de différentes manières.
Cela peut être fait sans perte ou avec perte.
Vous vous souvenez que plutôt nous avons vu que nous pouvions réduire les fichiers audio en jetant des informations que nos oreilles humaines ne peuvent peut-être pas nécessairement entendre ou que mon fichier non audio pourrait même ne pas remarquer qu'il manque. Ce serait une compression avec perte.
Pouvons-nous ici jeter simplement des informations en supposant que l'utilisateur ne le remarquera pas.
Parfois, ce n'est pas nécessaire, nous pouvons effectuer une compression sans perte, ce qui nous permet d'utiliser moins de bits pour stocker les mêmes informations.
Nous avons juste à le stocker plus intelligemment.
Considérons donc cet exemple ici où nous avons une pomme sur un fond bleu et qui, tout comme notre ciel bleu, semble assez cohérent tout au long de l'image.
Intuitivement, on peut se dire que c'est un peu idiot d'enregistrer une image comme celle-ci.
On pourrait dire littéralement la même phrase ce pixel est bleu, ce pixel est bleu,... ou plus techniquement en utilisant les mêmes 24 bits pour chaque pixel sur toute cette ligne, même si ma phrase ne change peut-être pas.
A la place, ce qu'un format de fichier intelligent pourrait faire est ceci (image de droite). Ce n'est pas ce que l'utilisateur voit, mais c'est ce que le format de fichier pourrait stocker par rapport à tout ce bleu redondant. N'oublions pas, par exemple, la couleur des pixels les plus à gauche en disant que ce pixel est bleu, puis pour le reste de la ligne ou de la ligne de balayage comme on l'appelle dans une image, disons simplement, ainsi que le reste des pixels de cette ligne est bleue.
Je peux donc dire de manière beaucoup plus concise, répéter cette couleur sur tout le reste de la ligne, m'épargnant ainsi n'importe quel nombre de phrases et encore moins n'importe quel nombre de 24 bits. Et je peux faire la même chose sur la ligne dessous, rendre ce pixel bleu puis répéter cette image.
Après cela devient un peu moins efficace dès que nous frappons la ligne de la tige de la pomme, car alors cette phrase doit changer. Ensuite, nous devons dire quelque chose comme rendre ce pixel marron, rendre ce pixel bleu, puis répéter à nouveau. Nous devons donc, en quelque sorte, nous arrêter et recommencer s'il y a un obstacle sur le chemin. Et la même chose pour la pomme rouge elle-même.
Mais regardez simplement en fonction du blanc combien d'informations nous sauvegardons potentiellement ou combien de bits nous sauvegardons potentiellement, et pourtant nous sauvegardons ces bits de manière à ce que les informations d'origine soient récupérables. Ce n'est pas parce que nous ne stockons pas 24 bits représentant le bleu pour chacun de ces points à l'écran que nous ne pouvons pas y afficher le bleu simplement en interprétant ce format de fichier un peu plus intelligemment.
Et c'est en effet ainsi qu'un format de fichier peut se compresser sans perte, en utilisant moins de bits pour stocker la même image, mais d'une manière où vous pouvez récupérer l'image d'origine elle-même.
Voyons maintenant un autre exemple cette fois de compression avec perte.
Voici un magnifique tournesol.
Il s'agit d'une photographie JPEG de haute qualité où JPEG est un format de fichier populaire pour les photographies en particulier.
Et cette image ici était un peu compressée, mais pas très compressée. En fait, ce n'est que si je mets mon visage très très près de l'écran que je vois que c'est un peu taché de près. Mais à partir d'une certaine distance, la photo semble parfaite et vierge de défaut. Mais si nous compressons davantage cette image, nous pourrons voir la perte de nos yeux.
En d'autres termes, je dois utiliser moins de bits ou moins de mégaoctets même s'il s'agit d'un très gros fichier pour stocker cette même image et transmettre l'essentiel de l'image à un ami par email par exemple. Donc avec perte nous jetons réellement des informations. On peut voir que certaine partie sont devenues très pixelisé. Nous avons une collection de points que nous voyons très clairement sur l'écran.
C'est donc ce que signifie compresser une image avec perte.
Je ne peux pas revenir de cette version assez médiocre à l'original, nous avons ici réalisé cette compression en jetant simplement certains des ces bits.
La compression va dire par exemple est ce que cette feuille ici doit avoir vraiment 20 nuances de verts différentes ? Que diriez vous de juste 2 nuances? Et c'est pourquoi j'ai cette grosse tache verte. Ce ciel a-t-il vraiment besoin de 30 nuances de bleu différentes? Que diriez-vous de deux nuances de bleu et deux nuances de gris? Et donc cela pourrait être un moyen d'utiliser moins d'informations pour toujours représenter la même chose.
Ce qui permet un format de fichier beaucoup plus petit.
Les formats d'image
Il existe un certain nombre d'options aujourd'hui de format d'image dont les plus courantes / connues sont BMP, GIF, JPEG, PNG,...
BMP n'est plus très courant aujourd'hui mais très utilisé avant.
GIF est couramment utilisé pour les images de faible qualité dans plusieurs sens du terme. C'est souvent utilisé pour les icônes à l'écran ou les images clipart que vous pourriez voir et il est également de plus en plus utilisé pour les mêmes Internet ou les types d'images que vous pourriez transmettre à vos amis ou voir apparaître sur votre écran car les gifs peut être animé. C'est en quelque sorte une version très bas de gamme d'un fichier vidéo où c'est vraiment comme un fichier vidéo avec quelques images à l'intérieur qui sont souvent lues en boucle, donc une après l'autres créant l'illusion d'une certaine forme d'animation. Mais la résolution des gifs a tendance à ne pas être très élevée, bien qu'ils puissent être compressés sans perte, comme nous l'avons vu avec la pomme auparavant. Mais ils ne prennent en charge que les couleurs 8 bits. Et 8 bits peut signifier ou impliquer que nous ne pouvons pas avoir qu'un total de 256 couleurs dans l'image elle-même, ce qui limite la plage.
JPEG est le format de fichier que nous avons vu il y a un instant avec les tournesols. Cela prend en charge les couleurs 24 bits, mais est compressé avec perte, vous risquez donc de perdre des informations lors de la réduction de ces fichiers images. Cela permet tellement plus de couleurs que vous pouvez voir des images généralement avec une fidélité beaucoup plus élevée et une qualité beaucoup plus grande.
PNG sont couramment utilisés pour les graphiques de haute qualité que vous souhaitez peut-être imprimer ou redimensionner, prenant également en charge les couleurs 24 bits, et sont généralement utilisés pour les images que vous souhaitez peut-être utiliser dans plusieurs contextes. Pas nécessairement que pour de la photographie mais d'autres oeuvres d'art de meilleure qualité que les gifs.