Introduction
Pour les candidats aux entretiens techniques, et plus particulièrement ceux qui enchaînent les sessions intensives de préparation en bootcamp ou en autodidacte, maîtriser la notation Big O est un atout à la fois technique et stratégique. Comprendre des classes de complexité comme O(n), O(n²) ou O(log n) ne se limite pas à réciter des définitions : il faut intégrer la logique derrière la manière dont les algorithmes évoluent avec la taille des données et être capable d’expliquer cela clairement, même sous la pression d’un tableau blanc. Problème : la plupart des meilleures explications se trouvent dans des vidéos YouTube ou des cours de 20 à 30 minutes. Dès que l’on passe en lecture accélérée “×2” pour gagner du temps, la compréhension s’effrite et la capacité à tester les exemples dans un IDE décroît.
C’est là que les transcriptions Big O deviennent précieuses. Plutôt que de revenir en arrière sans cesse pour capter chaque ligne de code ou précision sur le pire cas, transformer un cours en une transcription claire et horodatée permet d’obtenir une ressource consultable et annotable. Avec le bon processus, on peut extraire des exemples de code exécutables, annoter le raisonnement et fabriquer des fiches de révision réutilisables — ce qui accélère directement la préparation aux entretiens.
L’une des méthodes les plus rapides pour y parvenir sans enfreindre les règles des plateformes consiste à passer le lien de votre cours dans un outil comme instant transcript generation de SkyScribe, qui transforme une URL YouTube ou un fichier en texte propre, avec indication des intervenants et horodatage précis — prêt à être analysé, sans avoir à le nettoyer.
Pourquoi le texte surpasse la lecture accélérée pour préparer un entretien
Beaucoup de développeurs sous-estiment le temps perdu à naviguer dans une vidéo. Lors d’une séance typique, si vous tentez de relever chaque exemple de boucles imbriquées O(n²) ou de recherche binaire O(log n), vous pouvez passer 40 à 60 % du temps à avancer et reculer la vidéo. Cela déstabilise la répétition espacée, une technique qui consiste à revoir régulièrement l’information pour l’ancrer dans la mémoire à long terme.
Les notes en texte changent complètement la donne :
- Vous pouvez chercher instantanément “O(log n)” ou “binary search” et accéder directement au moment où la notion est expliquée.
- L’apprentissage parallèle devient possible : coller un extrait de code dans un IDE tout en gardant l’explication sous les yeux.
- Le rappel actif — la capacité à restituer une information sans indice — est renforcé lorsque vous pouvez annoter les explications directement.
Par exemple, si votre transcription indique : 0:43–1:48 — Intervenant : “Ceci est O(1) car accéder à un élément dans un tableau par son index ne dépend pas de n,” vous pouvez surligner “O(1)” et en faire une fiche mémoire, ou insérer juste en dessous un exemple de code.
Bossant uniquement sur vidéo, il est difficile d’analyser le raisonnement lié au pire cas, souvent implicite. Le format texte laisse la place pour noter que, sauf mention contraire, l’analyse Big O se concentre par défaut sur ce scénario — un détail que beaucoup de candidats négligent (Interview Cake explique pourquoi ici).
Un workflow pas-à-pas pour transcrire Big O
Étape 1 : Générer la transcription
Commencez par transmettre votre cours ou votre enregistrement de groupe d’étude dans un outil de transcription. Évitez les téléchargeurs classiques — ils imposent de stocker la vidéo complète, ce qui est inutile et parfois contraire aux règles. Déposez plutôt votre lien dans le processeur de SkyScribe pour obtenir des transcriptions de cours claires et horodatées. Vous obtiendrez un texte avec indication des intervenants et repères temporels, conservant même les descriptions visuelles comme “imaginez un arbre récursif” à côté des lignes de code.
Exemple :
```
2:15–3:05 — Intervenant 1 :
“Des boucles imbriquées sur n éléments chacune donnent O(n²). Cela importe car…”
```
Tout devient immédiatement indexable : fini les 18 minutes de recherche pour retrouver l’explication des boucles imbriquées.
Étape 2 : Regrouper en blocs logiques
Les transcriptions brutes sont souvent découpées selon le rythme de parole, pas selon la logique pédagogique. Regrouper chaque explication Big O du début à la fin est donc crucial.
Réorganiser les timestamps à la main peut être long, mais des fonctions de restructuration automatique des transcriptions changent la donne. Par exemple, extraire tout le passage de 5:12 à 7:39 dédié à la recherche binaire O(log n), en conservant dessins et code dans l’ordre. Cela maintient ensemble des notions liées comme “pire cas” et “meilleur cas”.
Une fois segmenté, un nettoyage en un clic supprime les mots parasites, corrige la casse et uniformise la ponctuation. Vous obtenez un texte prêt pour la prochaine étape : extraire le code pour le tester.
Extraire les exemples de code et les tester dans un IDE
Avec un texte propre et bien structuré, repérez chaque extrait de code décrivant une complexité et collez-le dans votre IDE. Par exemple :
```
7:48–8:25 — Intervenant 2 :
“La recherche binaire divise le tableau trié en deux à chaque itération, ce qui donne O(log n).”
```
À partir de là, vous récupérez la fonction de recherche binaire, la testez avec n = 1, n = 1000, et observez comment le nombre d’itérations évolue. Ces micro-tests corrigent des idées fausses courantes — comme penser que “n boucles” impliquent automatiquement O(n) — en montrant que les boucles imbriquées se comportent différemment.
Exemples prioritaires à tester :
- O(n) : boucle simple sur un tableau
- O(n²) : double boucle imbriquée (ex. tri à bulles)
- O(log n) : recherche binaire
- O(2ⁿ) : Fibonacci récursif sans mémoïsation
- O(n!) : génération de toutes les permutations
Ces tests permettent de comprendre l’évolution selon la taille de l’entrée, bien au-delà du simple temps d’exécution — un point essentiel détaillé dans des ressources comme ce guide Big O.
Notes annotées et fiches de révision
Une fois les exemples testés, annotez chaque cours de complexité avec les points clés. Exemple de notes annotées :
```
O(n²) : boucles imbriquées sur n éléments chacune.
Terme dominant : n², termes constants ignorés (O(n² + n) → O(n²)).
Pire cas : boucle double entièrement exécutée, pas de sortie anticipée.
Code : exemple de tri à bulles.
Résumé fiche : "O(n²) : croissance en double boucle."
```
Checklist pour rendre vos notes prêtes pour un entretien :
- Uniquement le terme dominant : ignorer les termes de moindre ordre.
- Clarté sur le pire cas : préciser s’il n’y a pas de sortie anticipée.
- Différences de meilleur cas : noter là où elles existent.
- Visuels associés : relier les descriptions d’images issues de la transcription.
- Exemple exécutable : garder un extrait prêt pour révision.
Les transcriptions horodatées conservent les descriptions de visuels (par exemple, les schémas d’arbres récursifs pour O(n!)), ce qui permet d’en faire des croquis ou d’intégrer des images à vos fiches — rendant la révision plus riche que de simples définitions abstraites.
Relier théorie et pratique
De nombreux bootcamps, par souci de vitesse, insistent peu sur la raison pour laquelle un algorithme O(n log n) surpasse un O(n²) à grande échelle — alors que les recruteurs des grandes entreprises (FAANG et consorts) posent souvent cette question. En suivant un processus reproductible de transcription, vous comblez cette lacune :
- Capturer tout le cours en texte conforme aux règles.
- Le restructurer en blocs cohérents sur le plan pédagogique.
- Éliminer le bruit verbal en conservant visuels et exemples clés.
- Extraire les extraits de code et les tester isolément.
- Annoter et transformer les notes en fiches ou mini-synthèses.
Avec des outils comme le nettoyage assisté par IA directement dans l’éditeur de transcription, cette méthode se met en place sans effort — vous restez concentré sur l’apprentissage actif, pas sur la gestion de fichiers ou les allers-retours dans la vidéo.
Conclusion
En entretien technique, la capacité à expliquer clairement et à retenir la notation Big O est déterminante. Les transcriptions Big O transforment un cours dense en un support rapide à consulter, indexable et testable, vous laissant contrôler rythme et profondeur d’apprentissage. En combinant génération de transcription, regroupement logique, nettoyage en un clic et micro-tests de code, vous créez une base de notes annotées où termes dominants, raisonnement du pire cas et exemples exécutables restent toujours accessibles.
Plutôt que de miser sur une lecture accélérée incertaine, vous aurez une bibliothèque de complexes, d’explications et de nuances prête pour une révision quotidienne — ce qui vous donne une longueur d’avance quand l’examinateur lance : “Alors, quelle est la complexité de cette solution ?”
FAQ
1. Pourquoi privilégier les transcriptions plutôt que de revoir en boucle les vidéos Big O ?
Parce qu’un texte consultable permet d’accéder directement aux passages visés, d’annoter les explications et de tester le code en parallèle — un gain de temps et de mémorisation par rapport au visionnage répété.
2. En quoi les horodatages aident-ils dans l’étude du Big O ?
Ils relient chaque explication ou extrait de code à son emplacement original dans la vidéo, facilitant le retour au contexte, notamment pour revoir les visuels décrits.
3. Quel est l’avantage de regrouper une transcription par blocs logiques ?
Cela rassemble dans une seule section les notions liées — par exemple le code O(n²) et l’explication du pire cas — évitant un apprentissage fragmenté.
4. Les notes Big O annotées doivent-elles toujours inclure du code ?
Oui. Les exemples exécutables relient théorie et pratique, et permettent de comprendre la manière dont la complexité évolue, au-delà de simples définitions.
5. Comment gérer les scénarios meilleur cas vs pire cas dans les notes ?
Indiquez explicitement le pire cas, notez les situations de sortie anticipée et conservez des exemples qui mettent en évidence ces différences. Les recruteurs raisonnent souvent sur le pire cas sans le dire, et vos notes vous évitent de passer à côté.
