Réussir sa licence d’informatique ne se limite pas à « savoir coder ». Il convient d’apprendre à penser en algorithmes, à manipuler des modèles mathématiques, à comprendre ce qui se passe du processeur jusqu’au réseau.
La sélection qui suit rassemble des ouvrages éprouvés dans le supérieur qui couvrent les piliers du cursus : algorithmique, mathématiques, programmation (C et Python), architecture, systèmes, bases de données et réseaux.
Les bouquins sont disposés dans un ordre logique : des fondations conceptuelles aux couches basses de la machine, puis vers les systèmes d’information et la communication. Adaptez le parcours à vos UE et à vos projets, mais gardez l’idée directrice : alterner lecture, exercices et mini-projets pour ancrer les concepts et rendre vos livrables plus solides.
1. Algorithmique – Cours avec 957 exercices et 158 problèmes (Dunod, 3ᵉ édition, 2010)
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Référence internationale, la traduction française de l’ouvrage de Cormen, Leiserson, Rivest et Stein (le fameux CLRS) propose une couverture exhaustive de l’algorithmique : structures de données, tri, graphes, programmation dynamique, géométrie, probabilités, analyse d’amortissement et complexité.
La force du livre tient à son équilibre entre théorie et pratique : chaque concept est présenté avec une preuve, un pseudo-code clair et une analyse de coût, puis consolidé par un grand nombre d’exercices gradués. Le pseudo-code, indépendant d’un langage donné, vous entraîne à raisonner proprement avant d’implémenter.
Même si l’édition française date de 2010, l’ouvrage reste un compagnon durable en L1–L3 : on y revient pour réviser un partiel ou préparer un entretien. Sa largeur de spectre en fait un guide transversal : des systèmes aux réseaux, dès qu’un algorithme pointe le bout de son nez, vous savez où chercher.
Comment l’utiliser ?
- Faites les exercices à la fin de chaque chapitre avant de regarder les solutions.
- Recodez les pseudo-codes en C ou Python pour confronter analyse théorique et mesures réelles.
- Construisez une fiche « boîte à outils » (invariants, complexités, schémas de preuves) à enrichir toute l’année.
- En révision, travaillez par familles (tris, graphes, programmation dynamique) plutôt que chapitre par chapitre.
2. Mathématiques pour l’informatique – Cours et exercices corrigés (Vuibert, 2013)
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Ce manuel couvre les mathématiques qui font tourner l’informatique : analyse (suites, séries, intégration), algèbre linéaire (espaces vectoriels, matrices, diagonalisation), probabilités/statistiques et analyse numérique.
Chaque chapitre mêle rappels, exemples et plus de 200 exercices corrigés pour passer de l’intuition à la maîtrise formelle. C’est le bon compromis pour la licence : assez rigoureux pour ancrer les définitions, assez orienté applications pour comprendre pourquoi ces outils sont requis en programmation, data ou réseaux.
La partie probabilités/statistiques sert d’excellent tremplin vers la science des données, tandis que l’analyse numérique éclaire stabilité et approximation — thèmes qu’on retrouve en optimisation et simulation. Un livre « passe-partout » à garder à portée de main tout au long du cursus.
Comment l’utiliser ?
- Avant chaque TD, lisez les définitions en encadré et résolvez 3–4 exercices de base.
- Constituez un formulaire personnel (théorèmes + conditions d’application) avec des contre-exemples.
- Réalisez de petites expériences numériques (Python/NumPy) pour vérifier les résultats d’analyse.
- En fin de semestre, ciblez les exercices « ponts » (algèbre → probas, probas → stats) pour relier les notions.
3. Programmer en langage C – Cours et exercices corrigés (Eyrolles, 5ᵉ édition, 2016)
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Classique des premiers semestres, l’ouvrage de Claude Delannoy guide pas à pas dans le langage système qu’est le C : types, pointeurs, gestion mémoire, structures, fichiers, modularité et bonnes pratiques.
Très pédagogique, il propose une progression linéaire, des exemples commentés et de nombreux exercices corrigés. Pour un étudiant de L1/L2, c’est une boussole fiable : on y apprend non seulement la syntaxe, mais surtout l’art de raisonner bas niveau (représentation des données, arithmétique des pointeurs, coût des opérations).
Cette compréhension fine prépare idéalement aux cours d’architecture et de systèmes, où l’on manipule buffers, appels système et organisation mémoire. Même si vous programmerez ensuite en Java/Python, traverser sérieusement le C forge des réflexes de lisibilité, testabilité et sobriété.
Comment l’utiliser ?
- Codez chaque exemple et exécutez-le sous valgrind pour traquer les fuites mémoire.
- Tenez un journal d’erreurs (segfault, UB, off-by-one) et leurs remèdes.
- Reprenez les sujets de TP d’archi/systèmes en C pour créer des liens trans-UE.
- En révision, réalisez une petite bibliothèque perso (listes chaînées, pile, file, tableaux dynamiques).
4. Apprendre à programmer avec Python 3 (Eyrolles, 3ᵉ édition, 2012)
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Le Python est omniprésent en licence : scripts d’outillage, calcul scientifique, petits serveurs web, tests. Le livre de Gérard Swinnen, très utilisé en IUT et écoles, couvre les fondamentaux (structures, fonctions, objets) avec une pédagogie progressive et pratique.
Il aborde aussi des sujets concrets : fichiers, réseau, interfaces simples, multithreading, bases de données, Unicode. On va vite vers des mini-projets utiles, sans sacrifier la rigueur. C’est l’ouvrage idéal pour apprendre à prototyper proprement, écrire des tests et structurer vos scripts.
Même daté, il reste d’une clarté exemplaire, et les notions perdurent (à compléter par la doc Python 3.12+ pour les nouveautés). Parfait pour consolider vos acquis algorithmiques en code idiomatique et construire des scripts qui vous font gagner du temps dès la L1.
Comment l’utiliser ?
- À chaque chapitre, créez un petit projet « utilitaire » (renommeur de fichiers, parseur CSV, mini-API).
- Rédigez des tests unitaires (pytest) pour les fonctions non triviales.
- Tenez une cheatsheet des idiomes (compréhensions, context managers, itérateurs).
- À la fin, refaites un TP de C en Python pour comparer vitesse de développement et lisibilité.
5. Architecture des ordinateurs (Dunod, 2025)
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Ouvrage récent de la collection InfoSup, il présente l’architecture des machines de manière compacte et structurée : représentation de l’information, langage machine, fonction d’exécution, hiérarchies de mémoire, communication et pistes d’optimisation des performances.
Illustré d’exemples concrets et assorti d’exercices corrigés, il constitue un excellent tremplin entre la programmation C et les cours de systèmes/exploitation. La perspective « du signal au logiciel » aide à comprendre ce qu’implique un accès mémoire ou le chaînage d’instructions dans un pipeline.
Pour la L2, c’est le bon format : lisible, recentré sur l’essentiel, et suffisamment riche pour aborder ensuite assembleur, memory management et architecture moderne.
Comment l’utiliser ?
- Refaites les exercices de codage binaire (entiers signés, flottants IEEE-754) jusqu’à automatisme.
- Écrivez de courts programmes C et raisonnez en termes de caches et de coûts mémoire.
- Tenez un lexique matériel (latences, bande passante, CPI, pipeline, TLB).
- Couplez la lecture avec un émulateur/assembleur (par ex. RISC-V) pour voir les effets réels.
6. Systèmes informatiques – Principes et fonctionnement (Dunod, 2025)
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Pensé pour le premier cycle, ce manuel couvre le cœur des systèmes d’exploitation : rôles, structures et types de SE, processus et ordonnancement, synchronisation, mémoire (pagination/segmentation), systèmes de fichiers, avec ouvertures vers la sécurité, les réseaux et la virtualisation.
L’angle retenu — de la chaîne de production d’un programme jusqu’à son exécution binaire — fait le pont entre compilation et noyau, et clarifie le « qui fait quoi » entre OS et matériel. Les chapitres sont courts, illustrés et accompagnés de QCM/exercices corrigés : un support idéal de révision avant partiels.
À coupler avec la pratique sur Linux (process, threads, IPC) pour ancrer les concepts : comprendre un fork ou un mmap devient naturel quand on voit l’arrière-plan théorique.
Comment l’utiliser ?
- Lisez un chapitre puis produisez un mini-TP (ex. producteur/consommateur avec sémaphores).
- Tracez vos programmes avec strace et htop pour relier théorie et appels système.
- Faites des fiches schématiques (ordonnancement, états d’un processus, tables des pages).
- Finissez par un projet fil rouge : petit shell, file copy avec mmap, ou balade dans
/proc.
7. Conception et architecture des bases de données (Pearson, 4ᵉ édition, 2007)
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La traduction française du classique d’Elmasri & Navathe demeure une porte d’entrée complète au monde des SGBD : modélisation conceptuelle (ER/EER), modèle relationnel, algèbre relationnelle, normalisation, SQL (définition, requêtes, vues), transactions, contrôle de concurrence et récupération.
Les études de cas filées aident à comparer les démarches de conception et à garder le cap sur les usages concrets. Pour la licence, l’intérêt est double : ancrer la rigueur de la modélisation et comprendre les mécanismes internes qui justifient vos choix de schéma ou d’index.
Même si l’édition est antérieure aux dernières normes SQL, les fondamentaux restent intemporels, et offrent une base solide avant d’explorer ORMs et NoSQL.
Comment l’utiliser ?
- Pour chaque TD, faites ER → relationnel → SQL (DDL/DML) et mesurez les performances.
- Exercez-vous à la normalisation (DF, 3FN/BCNF) sur de vrais jeux de données.
- Comparez vos requêtes avec des plans d’exécution (EXPLAIN) pour lier théorie et coût réel.
- Tenez une « boîte à recettes » SQL (fenêtres, CTE, agrégations) à étoffer au fil du semestre.
8. Réseaux (Pearson, 6ᵉ édition, 2022)
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La 6ᵉ édition française de Tanenbaum–Feamster–Wetherall actualise en profondeur l’ouvrage réseau de référence : des couches OSI/Internet (physique → liaison → réseau → transport → application) aux technologies modernes (HTTP/2-3, QUIC, Bluetooth 5, 4G/5G, CDN, SDN).
La progression par couches, les exemples concrets (Wi-Fi, Ethernet gigabit, DNS, TCP), et les centaines d’exercices en font un manuel de L2/L3 très complet pour comprendre protocoles, performances et enjeux de sécurité. Le livre développe une intuition cause → effet : comment un contrôle de congestion influe sur la latence, pourquoi QUIC accélère le web, comment chiffrer un flux sans casser les performances. Indispensable pour réussir vos UE Réseaux et pour apprendre à raisonner « systèmes distribués ».
Comment l’utiliser ?
- Refaites les schémas de couches et associez-leur outils (tcpdump, Wireshark) et métriques clés.
- Capturez du trafic local et annotez chaque paquet (DNS, TCP handshake, TLS).
- Résolvez les exercices fin de chapitre puis testez vos intuitions via simulations/émulations (ns-3, Mininet).
- Tenez un glossaire protocoles (RFC, options, champs d’en-tête) pour les oraux.
Conseils de méthode
- Alternez théorie et pratique : après chaque chapitre, codez un mini-exemple exploitant l’idée clé.
- Fiches et cartes mentales : une fiche par thème (preuves d’invariant, formes normales, tables ASCII/UTF-8) facilite les révisions.
- Rendez vos projets cumulables : bâtissez un dépôt unique licence-toolbox (C, Python, SQL) à enrichir semestre après semestre.
- Travail en binôme : expliquez une preuve/une API à voix haute ; si vous pouvez l’enseigner, vous l’avez comprise.
