[Comparatif Next] 30 algorithmes de compression passés au crible
Ce n’est pas facile de choisir le bon algorithme de compression, cela dépend de vos données et de vos attentes (compression maximum, vitesse de décompression…). Next vous propose un gros comparatif avec 30 algorithmes, plusieurs niveaux de compression et la possibilité d’ajuster les résultats en fonction de vos besoins.
L’article présente un comparatif mis à jour de 30 algorithmes de compression, contre 14 précédemment. Cette étude, publiée le 8 septembre 2026, teste des outils comme 7zip, brotli, OpenZL (développé par Meta), zstd ou TurboSqueeze. Chaque algorithme est évalué à trois niveaux de compression : minimum (rapide), moyen et maximum (lent mais efficace). Par exemple, le temps de test passe de 1h30 en mode minimum à 16h30 en mode maximum pour 252 fichiers totalisant 2,8 Go. Les résultats, disponibles en détail, reposent sur près de 8 000 mesures réalisées sur un serveur équipé de 24 cœurs Xeon et 64 Go de RAM.
Les algorithmes ont été testés sur 11 catégories de données variées, représentant un total de 2,8 Go. Parmi elles, on trouve des fichiers CSV (243 Mo), des images (9,6 Mo en JPG et PNG), un fichier ISO (347 Mo), des MP3 (158 Mo), des PDF (199 Mo), des modèles PyTorch (143 Mo), un corpus Silesia (202 Mo), un fichier Sao (7 Mo), une vidéo (202 Mo), des fichiers divers (vrac, 297 Mo) et un extrait enwik9 de Wikipédia (954 Mo). Ces tests permettent d’évaluer les performances des algorithmes selon la nature des données à compresser.
Pour chaque algorithme, trois critères principaux sont mesurés : le ratio de compression (taille finale des fichiers), le temps de compression et le temps de décompression. L’intégrité des données est systématiquement vérifiée. Ces données permettent de calculer le débit en Mo/s pour chaque opération. Par exemple, zpaq et BSC obtiennent les meilleurs ratios en mode maximum, tandis que zstd et lz4 excellent en vitesse, selon les pondérations choisies. L’étude inclut près de 8 000 mesures pour affiner ces comparaisons.
Pour rendre les résultats accessibles, les auteurs proposent un tableau interactif où l’utilisateur peut ajuster les poids des critères selon ses priorités. Par exemple, attribuer 100 % au ratio de compression pour privilégier la taille finale, ou 100 % aux vitesses pour favoriser la rapidité. Les algorithmes zpaq, BSC, 7zip-zz-ultra et brotli se distinguent en mode maximum, tandis que zstd et lz4 dominent en vitesse. Cet outil, réservé aux abonnés, permet de trouver l’algorithme adapté à un usage spécifique, comme l’archivage ou le transfert de fichiers.
L’étude souligne qu’aucun algorithme ne surpasse les autres dans toutes les catégories. Le choix dépend donc des besoins : certains privilégient la taille finale (ex. zpaq en mode maximum), d’autres la vitesse de compression ou de décompression (ex. lz4). Les types de données jouent également un rôle clé. Par exemple, OpenZL (Meta) et TurboSqueeze avaient déjà été comparés en 2025, mais leur performance varie selon les fichiers traités. Cet outil permet d’identifier le meilleur compromis pour chaque situation.
Les tests ont été réalisés sur un serveur local avec 24 cœurs et 64 Go de RAM, en utilisant un *RAM disque* pour optimiser les performances. Les données étaient compressées et décompressées trois fois, avec une moyenne retenue comme résultat. L’article mentionne également une *porte dérobée* détectée en 2024 dans *xz*, un algorithme de compression, rappelant l’importance de la sécurité dans les outils open source. Les versions stables des algorithmes ont été utilisées pour garantir la fiabilité des résultats.
