Oui
Probabilités
Probabilités conditionnelles
Suites
Python
Exercice Première Spécialité - 2026 - Ex 1 : Probabilités et Suites
1 June 2026
Première Spécialité
Révise les Probabilités et les Suites avec style ! 🚀
Tu prépares ton Bac de Spé Maths ? Cet exercice complet issu du sujet de Polynésie 2026 est le support idéal pour maîtriser deux piliers du programme :
- Analyse de données : Apprends à construire un arbre de probabilités sans erreur. 🌳
- Logique algorithmique : Complète une fonction Python et interprète des résultats concrets. 🐍
- Modélisation : Comprends comment les suites géométriques prédisent l'avenir. 📈
Boostez vos notes en décortiquant cette correction claire et structurée. C'est l'entraînement parfait pour devenir imbattable ! 💪
✅ Correction
🫣
Correction Masquée
Avez-vous bien cherché l'exercice ?
Analyse de l'énoncé
Cet exercice de Première Spécialité Mathématiques est structuré en deux parties indépendantes mais complémentaires. La première partie mobilise les concepts de probabilités conditionnelles à travers un arbre pondéré. Il s'agit de modéliser le comportement de clients dans un club de vacances. La seconde partie utilise les suites numériques (plus précisément une suite géométrique) pour modéliser l'évolution du nombre de clients, complétée par un algorithme de seuil en Python.
Points de vigilance et notions requises
- Probabilités : Il est crucial de se rappeler que la somme des probabilités issues d'un même nœud est égale à 1. La formule des probabilités totales est la clé pour trouver $P(N)$. Enfin, pour l'indépendance, on vérifie l'égalité $P(R \cap N) = P(R) \times P(N)$.
- Suites : Une suite de la forme $u_{n+1} = q \times u_n$ est géométrique. Le taux d'évolution $t$ est lié à la raison $q$ par la relation $q = 1 + t$.
- Python : Dans un algorithme de seuil, la boucle
while s'arrête dès que la condition n'est plus vérifiée. Pour trouver quand $u_n \ge k$, on boucle tant que $u < k$.
Correction Détaillée
Partie A : Probabilités
1. Arbre : On a $P(R) = 0,25$ donc $P(\overline{R}) = 0,75$. Les données nous donnent $P_R(N) = 0,5$ et $P_{\overline{R}}(N) = 1/3$.
2. Probabilités totales : $P(N) = P(R \cap N) + P(\overline{R} \cap N) = (0,25 \times 0,5) + (0,75 \times 1/3) = 0,125 + 0,25 = 0,375$. Or $3/8 = 0,375$.
3. Probabilité inverse : $P_N(R) = \frac{P(R \cap N)}{P(N)} = \frac{0,125}{0,375} = \frac{1}{3}$.
4. Indépendance : $P(R) \times P(N) = 0,25 \times 0,375 = 0,09375$. Comme $P(R \cap N) = 0,125 \neq 0,09375$, les événements ne sont pas indépendants.
Partie B : Suites et Algorithmique
1. Nature : $(u_n)$ est une suite géométrique de premier terme $u_0 = 400$ et de raison $q = 1,025$.
2. Taux : La raison est $1,025 = 1 + 0,025$, soit un taux d'évolution annuel de $2,5 \%$.
3. a) Python :
while u < k:
n = n + 1
u = u * 1.025
return n
b) Calcul du seuil : On cherche $n$ tel que $u_n \ge 600$. Soit $400 \times 1,025^n \ge 600$, donc $1,025^n \ge 1,5$. D'après le tableau, $1,025^{16} \approx 1,48$ et $1,025^{17} \approx 1,52$. La valeur renvoyée est 17. En 2042 ($2025+17$), l'effectif dépassera 600 clients.