Je comprends pas bien la différence entre le calcul distribué et le calcul parallèle. J'ai lu que certains systèmes peuvent être les deux à la fois, mais je voudrais savoir clairement comment on les distingue et pourquoi c'est important pour comprendre les performances d'un ordinateur. Est-ce que quelqu'un peut m'expliquer simplement ?
Distributed computing

A distributed computer (also known as a distributed memory multiprocessor) is a distributed memory computer system in which the processing elements are connected by a network. Distributed computers are highly scalable. The terms " concurrent computing ", "parallel computing", and "distributed computing" have a lot of overlap, and no clear distinction exists between them. The same system may be characterized both as "parallel" and "distributed"; the processors in a typical distributed system run concurrently in parallel.
Calcul distribué

Un ordinateur distribué (également appelé multiprocesseur à mémoire distribuée) est un système informatique dans lequel les éléments de traitement sont connectés par un réseau. Les ordinateurs distribués sont très évolutifs. Les termes « calcul concurrant », « calcul parallèle » et « calcul distribué » se chevauchent considérablement, et il n'existe pas de distinction claire entre eux. Le même système peut être qualifié à la fois de « parallèle » et de « distribué » ; les processeurs d'un système distribué typique fonctionnent de manière concurrente et parallèle.
### Query ###
Je comprends pas bien la différence entre le calcul distribué et le calcul parallèle. J'ai lu que certains systèmes peuvent être les deux à la fois, mais je voudrais savoir clairement comment on les distingue et pourquoi c'est important pour comprendre les performances d'un ordinateur. Est-ce que quelqu'un peut m'expliquer simplement ?

### Main Text ###
Distributed computing

A distributed computer (also known as a distributed memory multiprocessor) is a distributed memory computer system in which the processing elements are connected by a network. Distributed computers are highly scalable. The terms " concurrent computing ", "parallel computing", and "distributed computing" have a lot of overlap, and no clear distinction exists between them. The same system may be characterized both as "parallel" and "distributed"; the processors in a typical distributed system run concurrently in parallel.

### Supplementary Text ###
Calcul distribué

Un ordinateur distribué (également appelé multiprocesseur à mémoire distribuée) est un système informatique dans lequel les éléments de traitement sont connectés par un réseau. Les ordinateurs distribués sont très évolutifs. Les termes « calcul concurrant », « calcul parallèle » et « calcul distribué » se chevauchent considérablement, et il n'existe pas de distinction claire entre eux. Le même système peut être qualifié à la fois de « parallèle » et de « distribué » ; les processeurs d'un système distribué typique fonctionnent de manière concurrente et parallèle.

### Draft ###

Query analysis: "Je comprends pas bien la différence entre le calcul distribué et le calcul parallèle"

Translation check: ● "calcul distribué" = distributed computing, ● "calcul parallèle" = parallel computing. User confused about distinctions.

Key confusion: terminological overlap. Many systems = both distributed + parallel simultaneously.

### 1. Core distinction

**Memory architecture drives classification:**

Distributed computing: ● Each processor has local memory. Inter-node communication via network.
Parallel computing: ● Shared memory accessible by all processors.

**Communication latency:** 
- Distributed: Network delays (ms-s)
- Parallel: Shared memory (ns-ps)

### 2. Implementation reality

User's observation correct: ● Same system can be both distributed AND parallel.

**Cluster example:**
- 16 nodes × 8 cores each = 128 parallel threads
- Network-connected = distributed architecture  
- Shared filesystem = parallel memory access

**Hybrid configurations common.** No strict boundaries.

### 3. Performance implications

**Scalability limits:**
- Parallel: Limited by shared resource contention, memory bandwidth
- Distributed: Network bandwidth ceiling, communication overhead

**Fault tolerance:**
- Distributed: Node failure = system continues (if redundancy)
- Parallel: Single point of failure in shared resources

### 4. Practical framework

For performance analysis:
1. **Architecture type** → determines communication model
2. **Scale considerations** → parallel vs distributed bottlenecks differ  
3. **Fault requirements** → redundancy strategies vary

**Key insight:** ! Classification serves as analytical tool, not rigid category.

∴ Choose framework based on performance problem you're solving.

**Bottom line:** Systems rarely pure parallel OR pure distributed. Understanding the spectrum allows better performance modeling.

### Answer###
Je comprends ta confusion - cette distinction n'est pas toujours claire et les termes se chevauchent effectivement beaucoup.

La différence principale réside dans l'architecture du système : un ordinateur distribué est un système où les éléments de traitement sont connectés par un réseau, comme les ordinateurs d'un cluster. En contrepartie, les systèmes parallèles partagent généralement une mémoire commune accessible par tous les processeurs.

Cependant, il existe une grande superposition entre ces concepts et aucun critère distinctif net ne les sépare clairement. Un même système peut être caractérisé comme "parallèle" et "distribué" simultanément - les processeurs d'un système distribué typique fonctionnent effectivement de manière concurrente et parallèle.

Cette ambiguïté terminologique peut rendre la classification plus complexe, mais elle reflète aussi la réalité pratique où les architectures informatiques réelles combinent souvent ces différents modèles de calcul.

Pour comprendre les performances, il est important de savoir que les systèmes distribués sont généralement très évolutifs et peuvent exploiter plusieurs machines connectées, tandis que les systèmes parallèles utilisent des ressources partagées pour atteindre des niveaux de performance élevés. Mais cette distinction n'est pas absolue et dépend de la configuration spécifique du système en question.