Les 24 meilleures questions d'entretien en programmation pour 2025

Que vous soyez à la recherche d'une nouvelle opportunité dans le domaine du développement de logiciels ou de l'analyse de données, ou d'un responsable du recrutement qui interrogera un candidat pour un poste à pourvoir dans votre entreprise, il est indispensable de connaître les questions et réponses courantes des entretiens de programmation.

La préparation à ces questions est souvent un processus difficile et fastidieux du point de vue de l'employeur et du candidat. 

Dans cet article, nous examinerons 24 questions et réponses essentielles en matière de programmation pour les praticiens débutants, intermédiaires et avancés. Ces questions et réponses vous aideront à mieux vous préparer à l'entretien et à savoir à quoi vous attendre de la part de votre interlocuteur.

Questions d'entretien sur la programmation de base

Commençons par les questions d'entretien les plus simples et les plus courantes en matière de programmation.

1. Qu'est-ce qu'une variable en programmation ?

Les variables sont des éléments fondamentaux de la programmation. Une variable est essentiellement un conteneur qui stocke des données et dont la valeur peut être modifiée au cours de l'exécution d'un programme. Les langages de programmation modernes prennent en charge différents types de variables, chacun étant conçu pour des types de données et des cas d'utilisation spécifiques. 

Si vous voulez tout savoir sur les variables, notre cours d'introduction à Python est un excellent point de départ.

2. Expliquer les types de données à l'aide d'exemples

En programmation, les types de données sont les types de valeurs que les variables peuvent stocker. Chaque type de données est associé à des propriétés, qui sont essentielles pour savoir quelles opérations mathématiques, relationnelles ou logiques peuvent être effectuées.

Par exemple, en Python, il existe plusieurs types de données numériques, notamment les entiers, qui stockent des nombres entiers, et les flottants, qui stockent des valeurs avec des points décimaux. Il existe également des chaînes de caractères, qui stockent des séquences ordonnées de caractères entre guillemets simples ou doubles.

integer_var = 25
float_var = 10.2
String_var = "Welcome to DataCamp"

Lisez notre article séparé pour découvrir les types de données Python les plus courants.

3. Expliquer la différence entre les langages compilés et interprétés

La principale différence entre les langages compilés et interprétés est la manière dont les instructions, également connues sous le nom d'algorithmes, sont traduites en code machine (c'est-à-dire en code binaire). Les langages compilés sont traduits avant l'exécution, tandis que les langages interprétés sont traduits au moment de l'exécution. 

Cela rend les langages compilés plus adaptés aux tâches complexes nécessitant de la rapidité, comme le suivi du trafic en temps réel dans les voitures autonomes. Cependant, les langages compilés, tels que C et C++, ont tendance à être plus difficiles à comprendre et à travailler que les langages interprétés comme Python.

4. Que sont les conditionnelles et les boucles ?

Les instructions conditionnelles, communément appelées instructions if-else, sont utilisées pour exécuter certains blocs de code en fonction de conditions spécifiques. Ces instructions permettent de contrôler le flux d'un algorithme, en le faisant se comporter différemment dans différentes situations. 

En revanche, une boucle de programmation est une séquence de code qui est continuellement répétée jusqu'à ce qu'une certaine condition soit remplie, ce qui permet de réduire des heures de travail à quelques secondes. Les boucles les plus courantes sont les boucles "for" et les boucles "while". Vous pouvez en savoir plus sur les boucles dans notre tutoriel séparé sur les boucles.

5. Quelle est la différence entre un tableau et une liste chaînée ?

Les tableaux et les listes liées comptent parmi les structures de données les plus importantes. Il s'agit de structures qui stockent des informations en utilisant différentes stratégies.

Un tableau stocke des éléments dans des emplacements de mémoire contigus, c'est-à-dire que chaque élément est stocké dans un emplacement de mémoire adjacent à un autre. De plus, la taille d'un tableau est immuable et est déclarée au préalable. 

Array. Source

En revanche, les listes chaînées utilisent des pointeurs pour stocker l'adresse mémoire de l'élément suivant, comme indiqué ci-dessous.

Liste chaînée. Source

Dans l'ensemble, les tableaux sont préférables lorsqu'un accès rapide aux éléments est nécessaire et que la mémoire est un problème, tandis que les listes liées sont préférables en cas d'insertions et de suppressions fréquentes.

6. Expliquez la récursivité à l'aide d'un exemple

En programmation, il y a récursion lorsqu'une fonction s'appelle elle-même. Un bon exemple de récursivité est une fonction conçue pour calculer la factorielle d'un nombre. Rappelez-vous que la factorielle d'un entier non négatif n est le produit de tous les entiers positifs inférieurs ou égaux à n.

def factorial(n): 
    if n < 2: 
        return 1 
    else: 
        return n * factorial(n-1)

factorial(5)
>>> 120

Les fonctions récursives vous intéressent ? Lisez notre guide Comprendre les fonctions récursives en Python pour commencer. 

7. Qu'est-ce qu'un pointeur et comment fonctionne-t-il ?

Un pointeur est une variable qui stocke l'adresse mémoire d'une autre variable en tant que valeur. Couramment utilisés dans les structures de données telles que les listes chaînées, les pointeurs permettent l'accès à la mémoire de bas niveau, l'allocation dynamique de la mémoire et de nombreuses autres fonctionnalités. 

8. Qu'est-ce que la notation Big-O et pourquoi est-elle importante ?

La notation Big-O est une notation mathématique utilisée pour décrire la complexité des algorithmes. La notation Big O mesure la complexité d'un algorithme dans le pire des cas. Il prend en compte la complexité temporelle, c'est-à-dire le temps nécessaire à l'exécution complète d'un algorithme, et la complexité spatiale, c'est-à-dire l'espace mémoire supplémentaire requis par un algorithme. Nous vous expliquons les fondements de la notation Big O dans ce tutoriel.

Questions d'entretien sur la programmation intermédiaire

Dans cette section, nous nous concentrons sur les questions les plus courantes pour les candidats qui se préparent à occuper des postes de niveau intermédiaire avec une certaine expérience.

Questions d'entretien sur la programmation orientée objet

9. Quels sont les quatre piliers de la POO ?

La programmation orientée objet est un paradigme qui se concentre sur les objets. La POO repose sur les quatre piliers suivants :

• Abstraction. L'abstraction dans la POO nous permet de gérer la complexité en cachant les détails inutiles à l'utilisateur. Cela permet à l'utilisateur de mettre en œuvre une logique plus complexe au-dessus de l'abstraction fournie sans comprendre ou même penser à toute la complexité cachée.
• Encapsulation. Ce processus consistant à regrouper vos données et votre comportement dans un objet défini par une classe s'appelle l'encapsulation.
• Héritage. Cette propriété permet de créer de nouvelles classes qui conservent les fonctionnalités des classes parentes.
• Polymorphisme. Le polymorphisme est un concept qui vous permet d'utiliser le même nom pour différentes méthodes qui ont des comportements différents en fonction de l'entrée. 

Il existe plusieurs ressources pour apprendre à utiliser la programmation orientée objet, notamment les cours de DataCamp sur la POO en Python, la POO en R et le tutoriel sur la POO en Java.

10. Expliquez la différence entre classe et objet

Dans la programmation orientée objet, les données et les méthodes sont organisées en objets définis par leur classe. Les classes sont conçues pour dicter le comportement de chaque objet, puis les objets sont conçus à l'intérieur de cette classe. 

Consultez notre tutoriel pour plus de détails sur le fonctionnement des classes et des objets en Python.

11. Qu'est-ce que le polymorphisme et comment est-il mis en œuvre en Java/Python ?

En OOP, le polymorphisme vous permet d'utiliser le même nom pour différentes méthodes qui ont des comportements différents en fonction de l'entrée. Il est souvent utilisé en combinaison avec l'héritage.

Par exemple, supposons que nous ayons une classe mère appelée Shape qui possède une méthode pour calculer la surface de la forme. Vous pouvez avoir deux classes d'enfants, Circle et Square. Chacune d'entre elles dispose de la méthode appelée Zone, mais la définition de cette méthode est différente pour chaque forme. Comparez les méthodes de calcul de l'aire pour les différentes formes dans le bloc de code ci-dessous.

# Define the parent class Shape
class Shape:
	# Initialize the attributes for the shape
	def __init__(self, name):
    	    self.name = name
	
	# Define a generic method for calculating the area
	def area(self):
    	    print(f"The area of {self.name} is unknown.")
 
# Define the child class Circle that inherits from Shape
class Circle(Shape):
	# Initialize the attributes for the circle
	def __init__(self, name, radius):
    	# Call the parent class constructor
    	    super().__init__(name)
    	    self.radius = radius
	
	# Override the area method for the circle
	def area(self):
    	# Use the formula pi * r^2
    	    area = 3.14 * self.radius ** 2
    	    print(f"The area of {self.name} is {area}.")
 
# Define the child class Square that inherits from Shape
class Square(Shape):
	# Initialize the attributes for the square
	def __init__(self, name, side):
    	# Call the parent class constructor
    	    super().__init__(name)
    	    self.side = side
	
	# Override the area method for the square
	def area(self):
    	# Use the formula s^2
    	    area = self.side ** 2
    	    print(f"The area of {self.name} is {area}.")

12. Expliquez la différence entre l'héritage et la composition

L'héritage et la composition sont des techniques utilisées dans la POO pour améliorer la réutilisation du code. La première est le mécanisme par lequel une nouvelle classe est dérivée d'une classe existante, héritant de toutes ses propriétés et méthodes. Cette dernière consiste à construire des objets complexes en combinant des éléments simples plutôt qu'en héritant d'une classe de base.

Globalement, la composition offre plusieurs avantages par rapport à l'héritage, notamment une plus grande flexibilité, une complexité réduite et une meilleure maintenabilité.

Questions d'entretien sur la programmation fonctionnelle

13. Qu'est-ce que la programmation fonctionnelle ?

En informatique, la programmation fonctionnelle est un paradigme de programmation dans lequel les programmes sont construits en appliquant et en composant des fonctions. Il s'agit d'un sous-type du paradigme de la programmation déclarative.

La programmation fonctionnelle se distingue par sa traçabilité et sa prévisibilité. En effet, les fonctions utilisées sont immuables, c'est-à-dire qu'elles ne peuvent pas être modifiées. Les fonctions sont définies, souvent dans une section distincte du code (ou parfois dans un fichier différent), puis utilisées dans l'ensemble du code en fonction des besoins. Cet attribut permet de déterminer facilement ce qui se passe dans une section du code, car la fonction fonctionne de la même manière et est appelée de la même manière partout.

Vous ne savez toujours pas quelles sont les différences entre la programmation fonctionnelle et la POO? Consultez notre guide séparé pour clarifier les choses.

14. Quelle est la différence entre la programmation impérative et la programmation déclarative ?

En termes de paradigmes de programmation, il existe deux grandes catégories dans lesquelles s'inscrivent la plupart des paradigmes couramment utilisés : la programmation impérative et la programmation déclarative. 

À un niveau élevé, la programmation impérative est une catégorie de paradigmes dans lesquels le programmeur énonce les instructions exactes que le programme doit suivre étape par étape. L'accent est mis sur la manière d'exécuter le programme. Ce type de paradigme de programmation peut être considéré comme un organigramme, dans lequel le programme suit un chemin donné sur la base d'entrées spécifiées. La plupart des langages de programmation courants utilisent la programmation impérative.

La programmation déclarative, en revanche, est une catégorie de paradigmes dans lesquels le programmeur définit la logique du programme mais ne donne pas de détails sur les étapes exactes que le programme doit suivre. L'accent est mis sur ce que le programme doit exécuter plutôt que sur la manière précise dont il doit le faire. Ce type de programmation est moins courant mais peut être utilisé dans des situations où les règles sont spécifiées et où le chemin précis vers la solution n'est pas connu. Un exemple pourrait être la résolution d'une énigme numérique comme le Sudoku.

Il y a beaucoup plus à dire sur les paradigmes de programmation. C'est pourquoi nous ne pouvons manquer l'occasion de vous recommander notre cours d'introduction aux paradigmes de la programmation.

15. Que sont les fonctions pures et pourquoi sont-elles importantes ?

Les fonctions pures sont un élément essentiel de la programmation fonctionnelle. Simplement, une fonction pure est un processus qui prend des valeurs d'entrée et renvoie des valeurs de sortie basées uniquement sur les valeurs d'entrée. Les fonctions pures n'ont pas d'"effets secondaires", ce qui signifie qu'elles n'ont pas d'influence sur d'autres variables du programme, qu'elles n'écrivent pas dans des fichiers et qu'elles ne modifient pas les informations stockées dans une base de données.

La nature des fonctions pures en fait le compagnon idéal des programmeurs. Tout d'abord, elles sont très faciles à déboguer, car toute fonction pure avec le même ensemble de paramètres renverra toujours la même valeur. 

Pour cette même raison, les fonctions pures sont plus faciles à paralléliser, contrairement aux fonctions impures, qui peuvent interférer de telle sorte que vous obtenez des résultats différents dans des exécutions différentes parce qu'elles mettent à jour ou lisent des variables mutables dans un ordre différent. 

16. Expliquer les fonctions d'ordre supérieur à l'aide d'un exemple

Dans la programmation fonctionnelle, par opposition aux fonctions pures, une fonction d'ordre supérieur est une fonction qui prend une ou plusieurs fonctions comme arguments (c'est-à-dire un paramètre procédural, qui est un paramètre d'une procédure qui est elle-même une procédure), qui renvoie une fonction, ou les deux. 

Un exemple courant de fonction d'ordre supérieur est la fonction map() de Python. Courant dans de nombreux langages de programmation fonctionnels, map() prend comme arguments une fonction f et une collection d'éléments et renvoie une nouvelle collection avec la fonction appliquée à chaque élément de la collection. Par exemple, supposons que vous ayez une liste de nombres et que vous souhaitiez créer une nouvelle collection avec les nombres convertis en nombres flottants.

numbers = [1,2,3,4]
res = map(float, numbers)
print(list(numbers))
>>> [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]

Questions d'entretien sur la programmation avancée

Enfin, voici quelques-unes des questions les plus fréquemment posées par les candidats expérimentés aux entreprises technologiques de pointe.

Questions d'entretien sur la programmation dynamique

17. Qu'est-ce que la programmation dynamique et quand est-elle utilisée ?

La programmation dynamique est une méthode utilisée pour résoudre des problèmes complexes en les divisant en sous-problèmes plus petits qui se chevauchent. 

Au lieu de repartir de zéro à chaque fois, vous gardez une trace des solutions à ces petites parties, ce qui signifie que vous ne devez pas refaire les mêmes calculs. Cette méthode est très utile pour trouver la plus longue sous-séquence commune entre deux chaînes de caractères ou pour trouver le coût minimum pour atteindre un point spécifique sur une grille.

18. Expliquez la différence entre la mémorisation et la tabulation.

La mémoïsation et la tabulation sont deux techniques puissantes de programmation dynamique qui permettent d'optimiser les performances des algorithmes, souvent récursifs.

La mémoïsation, également connue sous le nom de "catching", consiste à stocker le résultat des appels de fonctions coûteux et à renvoyer les résultats stockés chaque fois que les mêmes entrées se produisent à nouveau. De cette manière, les sous-problèmes ne sont calculés qu'une seule fois. La mémoïsation suit une approche descendante, ce qui signifie que nous partons du "problème principal" et que nous descendons pour résoudre et mettre en cache de multiples sous-problèmes.

En revanche, la tabulation consiste à calculer tous les sous-problèmes les plus petits et à stocker les résultats dans un tableau. Elle est considérée comme une approche ascendante parce qu'elle commence par résoudre les plus petits sous-problèmes, et une fois que nous avons toutes les solutions à ces sous-problèmes, nous calculons la solution au problème principal.

19. Résoudre la suite de Fibonacci à l'aide de la programmation dynamique

La suite de Fibonacci se présente comme suit : 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34 ... où chaque nombre de la séquence est trouvé en additionnant les deux nombres qui le précèdent.

La façon la plus intuitive de résoudre le problème est la récursivité, comme indiqué ci-dessous.

#  a simple recursive program for Fibonacci numbers
def fib(n):
    if n <= 1:
        return n

    return fib(n - 1) + fib(n - 2)

Cependant, ce n'est pas la manière la plus efficace de trouver la séquence. L'algorithme précédent a une complexité temporelle exponentielle, notée O(2^N), ce qui signifie que le nombre de calculs augmente de manière exponentielle lorsque N augmente.

Une autre façon d'aborder le problème de la suite de Fibonacci consiste à le diviser en petits sous-problèmes, comme suit :

Séquence de Fibonacci pour fib(5). Source

Comme vous pouvez le constater, si nous devions exécuter notre code pour n=5, la fonction fib() calcule plusieurs fois la même opération, ce qui entraîne un gaspillage des ressources informatiques. 

La programmation dynamique offre plusieurs techniques pour optimiser le calcul de la suite de Fibonacci.

Analysons le problème de la mémorisation. Comme nous l'avons déjà mentionné, il s'agit de stocker le résultat d'appels de fonctions coûteux et de renvoyer les résultats stockés chaque fois que les mêmes entrées se produisent à nouveau. Pour ce faire, le code suivant stocke les résultats de la fonction fibonacci_memo() dans un dictionnaire. Grâce à cette optimisation, le calcul de toutes les entrées n'est effectué qu'une seule fois, ce qui réduit la complexité du temps à une valeur linéaire, notée O(N).

cache = {0: 0, 1: 1}

def fibonacci_memo(n):
    if n in cache:  # Base case
        return cache[n]
   # Compute and cache the Fibonacci number
    cache[n] = fibonacci_memo(n - 1) + fibonacci_memo(n - 2)  # Recursive case
    return cache[n]

[fibonacci_memo(n) for n in range(15)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377]

20. Expliquez le concept de sous-structure optimale et de sous-problèmes qui se chevauchent.

En programmation dynamique, les sous-problèmes sont des versions plus petites du problème original. Tout problème comporte des sous-problèmes qui se chevauchent si la recherche de sa solution implique de résoudre plusieurs fois le même sous-problème, comme le calcul de la suite de Fibonacci ci-dessus.

Par ailleurs, un problème est considéré comme ayant une sous-structure optimale si la solution optimale au problème donné peut être construite à partir des solutions optimales de ses sous-problèmes.

Questions d'entretien technique sur la programmation

21. Expliquer le fonctionnement des tableaux de hachage

Les cartes de hachage, également connues sous le nom de tables de hachage, représentent l'une des implémentations les plus courantes du hachage. Les Hashmaps stockent des paires clé-valeur (par exemple, l'identifiant et le nom d'un employé) dans une liste accessible par son index. Nous pourrions dire qu'une table de hachage est une structure de données qui exploite les techniques de hachage pour stocker des données de manière associative.

L'idée derrière les hashmaps est de distribuer les entrées (paires clé/valeur) dans un tableau de buckets. Compte tenu d'une clé, une fonction de hachage calcule un index distinct qui indique où l'entrée peut être trouvée. L'utilisation d'un index au lieu de la clé d'origine rend les hashmaps particulièrement bien adaptés à de multiples opérations sur les données, notamment l'insertion, la suppression et la recherche de données.

Les dictionnaires Python constituent un exemple illustrant les tables de hachage. Consultez notre Guide des cartes de hachage Python pour en savoir plus sur ces puissantes structures de données.

22. Qu'est-ce qu'un blocage dans le multithreading ?

Le threading vous permet d'exécuter simultanément différentes parties de votre processus. Ces différentes parties sont généralement individuelles et ont une unité d'exécution distincte appartenant au même processus. Le processus n'est rien d'autre qu'un programme en cours d'exécution qui comporte des unités individuelles pouvant être exécutées simultanément.

Un blocage se produit lorsque plusieurs threads sont indéfiniment bloqués, en attente de ressources détenues par d'autres threads. Ce scénario conduit à un cycle de dépendances insurmontable dans lequel aucune des parties impliquées ne peut progresser.

Lisez le tutoriel Python sur les threads de DataCamp pour en savoir plus sur les threads et pourquoi ils sont importants pour l'analyse des données, 

23. Quelle est la différence entre la recherche en largeur d'abord (BFS) et la recherche en profondeur d'abord (DFS) ?

La recherche en largeur (BFS) et la recherche en profondeur (DFS) sont toutes deux des algorithmes de parcours de graphe conçus pour explorer un graphe ou un arbre.

BFS explore un graphe niveau par niveau, en visitant tous les nœuds à la profondeur actuelle avant de passer à la suivante. En revanche, DFS donne la priorité à l'exploration d'une branche aussi profondément que possible avant de revenir sur ses pas pour explorer d'autres branches.

BFS est particulièrement utile lorsque l'objectif est de trouver le chemin le plus court dans un graphe non pondéré. Cependant, BFS peut utiliser beaucoup de mémoire, en particulier dans les graphes larges, parce qu'il doit garder la trace de tous les nœuds à chaque niveau. BFS est un excellent choix pour l'analyse des réseaux sociaux ou les problèmes de routage simples.

DFS, en revanche, est utile lorsque l'objectif est d'explorer tous les chemins ou solutions possibles, comme la résolution d'énigmes ou la recherche de cycles dans un graphe. Contrairement à BFS, DFS ne garantit pas le chemin le plus court. Cependant, il est plus économe en mémoire, car il ne garde en mémoire que le chemin actuel.

Pour en savoir plus sur ces algorithmes, consultez nos guides sur la recherche en profondeur et la recherche en largeur.

24. Quelle est la complexité en temps du quicksort et du mergesort ?

Le tri par fusion consiste à diviser récursivement le tableau d'entrée en sous-ensembles plus petits et à trier ces sous-ensembles, puis à les fusionner à nouveau pour obtenir la sortie triée. Il a une complexité temporelle linéaire, notée O(N log(N)). 

En notation Big O, le temps linéarithmique se comporte de la même manière que le temps linéaire, ce qui signifie que si la quantité de données d'entrée est doublée, le temps nécessaire au traitement des données par le tri par fusion sera également doublé.

L'algorithme de tri rapide utilise une technique de partition en choisissant une valeur de la liste appelée pivot. Tous les éléments plus petits que le pivot se termineront à gauche du pivot, et les éléments plus grands à droite. Le tri rapide sera appelé récursivement sur les éléments à gauche et à droite du pivot. 

Le tri rapide a une complexité temporelle exponentielle, notée O(N^2), dans le pire des cas, c'est-à-dire lorsque le choix du pivot aboutit systématiquement à des partitions déséquilibrées.

Conclusion

Dans cet article, nous avons abordé de nombreuses questions d'entretien de programmation portant sur des sujets de base, intermédiaires et avancés. De la compréhension des concepts fondamentaux des structures de données telles que les tableaux et les listes chaînées à la plongée dans des techniques plus complexes issues des disciplines de la POO, de la programmation fonctionnelle et de la programmation dynamique, nous avons exploré les domaines clés sur lesquels les employeurs potentiels pourraient s'interroger.

Si vous avez besoin d'une formation plus poussée en programmation pour votre entretien ou si vous êtes intéressé par des questions d'entretien pour d'autres fonctions dans le domaine des données et de l'IA, consultez les ressources suivantes :

• 28 Questions d'entretien pour les Data Scientists à tous les niveaux
• Les 36 meilleures questions et réponses d'entretien en Python pour 2025 
• Les 51 meilleures questions et réponses d'entretien sur l'entrepôt de données pour 2025
• Les 30 meilleures questions d'entretien sur l'apprentissage automatique pour 2025
• 80 questions et réponses d'entretien sur SQL [2025]
• S'entraîner à répondre aux questions d'entretien sur le codage dans le cours Python
• Les 30 meilleures questions d'entretien sur le Big Data : Guide pratique complet
• Les 39 meilleures questions et réponses d'entretien sur l'ingénierie des données en 2025 
• Top 34 des questions d'entretien MySQL et réponses pour 2025