Cette séance de cours couvre l'expansion de la série Taylor et la méthode sécante, en se concentrant sur leurs applications en analyse numérique. L'instructeur commence par discuter de la lente convergence des méthodes et de l'importance de choisir des intervalles appropriés pour la recherche des racines. La séance de cours met l'accent sur la méthode sécante, en la comparant à la méthode de la bisection et en soulignant ses avantages en termes de vitesse de convergence. L'instructeur explique comment dériver la méthode sécante de la série Taylor, illustrant le processus itératif pour trouver les racines des fonctions. La séance de cours comprend également des exemples pratiques, démontrant comment appliquer ces méthodes en utilisant le code Python. L'instructeur donne un aperçu de la signification de la compréhension du comportement des fonctions et de leurs dérivés dans les méthodes numériques. La session se termine par une discussion sur les limites de ces méthodes et l'importance de l'analyse des erreurs dans les calculs numériques, en veillant à ce que les étudiants saisissent les concepts fondamentaux nécessaires pour les études avancées en analyse numérique.