La compression des données réduit la taille des fichiers. Des fichiers plus petits occupent moins d'espace de stockage, se transfèrent plus rapidement sur les réseaux et coûtent moins cher à conserver. En contrepartie, la puissance de calcul est réduite. La compression et la décompression consomment du temps processeur. L'objectif est d'économiser davantage en stockage et en bande passante qu'en traitement. Dans la plupart des cas, le calcul est avantageux.

La compression se présente sous deux formes. La compression sans perte préserve l'intégralité des données originales. Les fichiers ZIP, les images PNG et l'audio FLAC utilisent des méthodes sans perte. La compression avec perte supprime des informations que l'œil humain est peu susceptible de remarquer. Les images JPEG, l'audio MP3 et la vidéo H.264 utilisent des méthodes avec perte. La perte de qualité est réelle, mais souvent imperceptible avec des réglages raisonnables. Le choix dépend de l'utilisation. Les images médicales nécessitent une compression sans perte car chaque pixel compte. Une photo marketing peut tolérer une compression avec perte car le spectateur ne s'en apercevra pas. Les algorithmes de compression exploitent les motifs. Les séquences répétées, les caractères communs et les structures prévisibles sont encodés plus efficacement. Les données aléatoires ne se compressent pas. C'est pourquoi les fichiers chiffrés et les médias déjà compressés ne sont pas compressés davantage. L'algorithme ne trouve rien à exploiter. L'entropie est la limite.

Types de compression

• Sans perte — reconstruction exacte, fichiers plus volumineux
• Avec perte — reconstruction approximative, fichiers plus petits
• Streaming — compresse les données à mesure qu'elles arrivent
• Basé sur un dictionnaire — remplace les motifs répétitifs par des références

La compression est un compromis. D'un côté, stockage et bande passante ; de l'autre, qualité et puissance de calcul. Trouvez le juste équilibre.