La compression de données ou codage de source est l'opération informatique consistant à transformer une suite de bits A en une suite de bits B plus courte pouvant restituer les mêmes informations, ou des informations voisines, en utilisant un algorithme de décompression. C'est une opération de codage qui raccourcit la taille (de transmission, de stockage) des données au prix d'un travail de compression. Celle-ci est l'opération inverse de la décompression. Un algorithme de compression sans perte restitue après décompression une suite de bits strictement identique à l'originale. Les algorithmes de compression sans perte sont utilisés pour les archives, les fichiers exécutables ou les textes. Pour la compression de données sans pertes, on distingue principalement le codage entropique et le codage algorithmique. Le codage entropique est fondé sur des a priori quant à la source. On doit, par exemple, pour le codage de Huffman, transmettre une table de probabilités des symboles de la source. D'autres exemples sont les codages par dictionnaire comme LZ77, LZ78 et LZW. Le codage algorithmique, lui, ne nécessite de transmettre d'autres informations que le résultat du codage (et la méthode de compression utilisée). Avec un algorithme de compression avec perte, la suite de bits obtenue après décompression est plus ou moins voisine de l'original selon la qualité désirée. Les algorithmes de compression avec perte sont utiles pour les images, le son et la vidéo. Les formats de données tels que Zip, RAR, gzip, ADPCM, MP3 et JPEG utilisent des algorithmes de compression de données. Gagner 5 % en efficacité de compression par rapport aux grands algorithmes courants peut typiquement multiplier par 100 le temps nécessaire à la compression. La théorie de la compression de données utilise des concepts issus de la théorie de l'information : celle d'entropie au sens de Shannon. Algorithme de compression sans perte La compression est dite sans perte lorsqu'il n'y a aucune perte de données sur l'information d'origine.