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Chapitre 02 – Probabilités

1ère Bac Pro | Statistique et probabilités | Mathématiques

Dernière mise à jour : 24 août 2026, 20:15

Objectifs du chapitre

I – Vocabulaire des probabilités

Situation professionnelle

Un technicien en contrôle qualité prélève une pièce au hasard dans un lot de production. Il vérifie si la pièce est conforme ou défectueuse. Cette action constitue une expérience aléatoire : on ne peut pas prévoir le résultat à l'avance.

Définition

Expérience aléatoire

Une expérience aléatoire est une expérience dont on ne peut pas prévoir le résultat avec certitude, mais dont on connaît tous les résultats possibles.

Définition

Issue, univers, événement

Application

Un atelier de menuiserie fabrique des étagères. On choisit une étagère au hasard dans le lot. Chaque étagère présente au plus un défaut : nœud (N), voilage (V), cote hors tolérance (C), ou aucun défaut (OK).

1. Quel est l'univers \(\Omega\) ? 2. Écrire l'événement A = « l'étagère est défectueuse ».

Exemple 1

On lance un dé à 6 faces équilibré.

Définition

Événement certain, impossible, élémentaire

II – Probabilité d'un événement

Définition

Probabilité

La probabilité d'un événement \(A\), notée \(P(A)\), est un nombre compris entre 0 et 1 qui mesure la « chance » que cet événement se réalise.

Propriétés fondamentales

Propriétés

Situation d'équiprobabilité

Lorsque toutes les issues ont la même probabilité :

\[P(A) = \frac{\text{nombre d'issues favorables à } A}{\text{nombre total d'issues}}\]

Exemple 2

On lance un dé équilibré à 6 faces. Quelle est la probabilité d'obtenir un nombre pair ?

L'événement A = « obtenir un nombre pair » = \(\{2\,;\, 4\,;\, 6\}\) contient 3 issues favorables sur 6 issues possibles.

\[P(A) = \frac{3}{6} = \frac{1}{2} = 0{,}5\]

La probabilité d'obtenir un nombre pair est de \(0{,}5\), soit 50 %.

123456 3 issues favorables (nombres pairs) sur 6 → P = 3/6 = 1/2
Application

Un artisan fabricant de mobilier produit 150 portes. 9 portes sont défectueuses. On choisit une porte au hasard. Calculer la probabilité qu'elle soit défectueuse, puis la probabilité qu'elle soit conforme.

Situation professionnelle

Un menuisier agenceur reçoit un lot de 200 panneaux de bois. Après vérification, 12 panneaux présentent un défaut. Si on prélève un panneau au hasard :

\[P(\text{défaut}) = \frac{12}{200} = 0{,}06 = 6\,\%\]

III – Événement contraire

Définition

Événement contraire

L'événement contraire de \(A\), noté \(\bar{A}\), est l'événement qui se réalise lorsque \(A\) ne se réalise pas. Il contient toutes les issues qui ne sont pas dans \(A\).

Probabilité de l'événement contraire

\[P(\bar{A}) = 1 - P(A)\]
Application — Lancers francs

Un joueur de basket réussit ses lancers francs avec une probabilité de \(0{,}82\). Quelle est la probabilité qu'il manque un lancer franc ?

« Manquer » est l'événement contraire de « réussir ».

\[P(\text{manque}) = 1 - 0{,}82 = 0{,}18\]

La probabilité qu'il manque un lancer franc est \(0{,}18\), soit 18 %.

Ω A Ā A et Ā partagent Ω : P(A) + P(Ā) = 1
Méthode

Quand utiliser l'événement contraire ?

Lorsqu'il est plus simple de calculer la probabilité que l'événement ne se réalise pas, on calcule d'abord \(P(\bar{A})\) puis on en déduit \(P(A) = 1 - P(\bar{A})\).

Exemple 3

Dans le lot de 200 panneaux du menuisier, on a \(P(\text{défaut}) = 0{,}06\).

La probabilité qu'un panneau soit conforme est :

\[P(\text{conforme}) = 1 - P(\text{défaut}) = 1 - 0{,}06 = 0{,}94 = 94\,\%\]

Mini exercice 1

Un artisan ébéniste fabrique des pieds de table. La probabilité qu'un pied soit défectueux est \(P(D) = 0{,}03\).

  1. Quelle est la probabilité qu'un pied soit conforme ?
  2. Sur un lot de 500 pieds, combien peut-on estimer de pieds défectueux ?
  1. \(P(\bar{D}) = 1 - P(D) = 1 - 0{,}03 = 0{,}97\). La probabilité qu'un pied soit conforme est \(0{,}97\), soit 97 %.
  2. Nombre estimé de pieds défectueux : \(500 \times 0{,}03 = 15\) pieds.

IV – Événements incompatibles

Définition

Événements incompatibles

Deux événements \(A\) et \(B\) sont incompatibles (ou disjoints) s'ils ne peuvent pas se réaliser en même temps. Ils n'ont aucune issue en commun.

Ω A B Aucune issue commune : A ∩ B = ∅

Probabilité de la réunion d'événements incompatibles

Si \(A\) et \(B\) sont incompatibles :

\[P(A \cup B) = P(A) + P(B)\]
Application — Sac de billes

Un sac contient 25 billes : 4 sont rouges, 6 sont vertes, les autres sont bleues. On tire une bille au hasard. Les événements « rouge » (\(R\)) et « verte » (\(V\)) sont incompatibles. Calculer \(P(R \cup V)\), la probabilité de tirer une bille rouge ou verte.

\(P(R) = \dfrac{4}{25} = 0{,}16\) et \(P(V) = \dfrac{6}{25} = 0{,}24\).

Les deux événements sont incompatibles (une bille ne peut être à la fois rouge et verte), donc on additionne :

\[P(R \cup V) = P(R) + P(V) = 0{,}16 + 0{,}24 = 0{,}40\]

La probabilité de tirer une bille rouge ou verte est \(0{,}40\), soit 40 %.

Attention

Événements non incompatibles

Si \(A\) et \(B\) ne sont pas incompatibles, on ne peut pas simplement additionner leurs probabilités. Il faut retrancher l'intersection :

\[P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)\]
Ω A B P(A ∩ B) est comptée deux fois : on la retranche une fois
Application — Club de sport

Un club compte 40 adhérents : 18 pratiquent la natation (\(N\)), 15 le vélo (\(V\)) et 7 pratiquent les deux activités. On choisit un adhérent au hasard. Calculer la probabilité qu'il pratique la natation ou le vélo, \(P(N \cup V)\).

Ici \(N\) et \(V\) ne sont pas incompatibles (7 adhérents pratiquent les deux).

\(P(N) = \dfrac{18}{40} = 0{,}45\) ; \(P(V) = \dfrac{15}{40} = 0{,}375\) ; \(P(N \cap V) = \dfrac{7}{40} = 0{,}175\).

\[P(N \cup V) = P(N) + P(V) - P(N \cap V) = 0{,}45 + 0{,}375 - 0{,}175 = 0{,}65\]

La probabilité qu'un adhérent pratique la natation ou le vélo est \(0{,}65\), soit 65 %.

Exemple 4

On lance un dé équilibré. Soit \(A\) = « obtenir 1 ou 2 » et \(B\) = « obtenir 5 ou 6 ».

\(A\) et \(B\) sont incompatibles (aucune issue commune).

\[P(A \cup B) = P(A) + P(B) = \frac{2}{6} + \frac{2}{6} = \frac{4}{6} = \frac{2}{3} \approx 0{,}667\]

Mini exercice 2

Un technicien chauffagiste inspecte des chaudières. Sur 80 chaudières contrôlées :

On choisit une chaudière au hasard. Calculer \(P(C)\), \(P(E)\) et \(P(C \cup E)\).

\(P(C) = \dfrac{10}{80} = 0{,}125\) et \(P(E) = \dfrac{6}{80} = 0{,}075\).

Les événements \(C\) et \(E\) sont incompatibles (aucune chaudière n'a les deux défauts), donc :

\[P(C \cup E) = P(C) + P(E) = 0{,}125 + 0{,}075 = 0{,}2\]

La probabilité qu'une chaudière ait au moins un défaut est de 20 %.

V – Tableau à double entrée et probabilités

Situation professionnelle

Un atelier de fabrication de meubles produit des étagères en deux matériaux (chêne et hêtre) sur deux lignes de production (A et B). On a relevé les données suivantes sur 200 étagères :

Ligne ALigne BTotal
Chêne7050120
Hêtre305080
Total100100200
Méthode

Lire un tableau à double entrée

On prélève une étagère au hasard. On peut calculer :

Application

Dans un atelier de menuiserie, 120 panneaux ont été produits : 80 en chêne et 40 en hêtre. Parmi les panneaux en chêne, 8 sont défectueux. Parmi les panneaux en hêtre, 4 sont défectueux.

On choisit un panneau au hasard. Calculer \(P(\text{chêne})\), \(P(\text{défaut})\) et \(P(\text{chêne} \cap \text{défaut})\).

Introduction aux probabilités conditionnelles

Définition

Probabilité conditionnelle (introduction)

La probabilité de l'événement \(A\) sachant que l'événement \(B\) est réalisé, notée \(P_B(A)\), se calcule par :

\[P_B(A) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)} \qquad \text{(avec } P(B) \neq 0\text{)}\]
Définition

Fréquence conditionnelle

Dans un tableau d'effectifs, la fréquence conditionnelle de \(A\) parmi les \(B\) est la proportion des \(B\) qui sont aussi des \(A\) : on ne compte plus sur le total, mais sur la seule ligne (ou colonne) de \(B\).

\[f = \frac{\text{effectif de } A \cap B}{\text{effectif de } B}\]

Elle a la même valeur que la probabilité conditionnelle \(P_B(A)\) : c'est la même idée, lue directement sur les effectifs.

Exemple 5

D'après le tableau des 200 étagères (chêne / hêtre × lignes A et B), quelle est la probabilité qu'une étagère soit en chêne, sachant qu'elle vient de la ligne A ?

\[P_{\text{Ligne A}}(\text{Chêne}) = \frac{P(\text{Chêne et Ligne A})}{P(\text{Ligne A})} = \frac{70/200}{100/200} = \frac{70}{100} = 0{,}7\]

Sachant qu'une étagère vient de la ligne A, il y a 70 % de chances qu'elle soit en chêne.

Exemple 5 bis — la même valeur lue sur les effectifs

Quelle est la fréquence des étagères en chêne parmi celles de la ligne A ?

La ligne de production A compte 100 étagères, dont 70 en chêne : on se restreint à sa colonne du tableau.

\[f = \frac{70}{100} = 0{,}7 = 70\,\%\]

On retrouve bien \(P_{\text{Ligne A}}(\text{Chêne}) = 0{,}7\).

Mini exercice 3

D'après le même tableau des 200 étagères, calculer la probabilité qu'une étagère vienne de la ligne B sachant qu'elle est en hêtre.

On cherche \(P_{\text{Hêtre}}(\text{Ligne B})\).

\[P_{\text{Hêtre}}(\text{Ligne B}) = \frac{P(\text{Hêtre et Ligne B})}{P(\text{Hêtre})} = \frac{50/200}{80/200} = \frac{50}{80} = 0{,}625\]

Sachant qu'une étagère est en hêtre, il y a 62,5 % de chances qu'elle vienne de la ligne B.

VI – Arbre de probabilités (anticipation Terminale)

Hors programme — pour aller plus loin Les arbres pondérés et la formule des probabilités totales ne figurent pas au programme de Première Bac Pro : le BO les reporte explicitement en Terminale. En Première, les probabilités conditionnelles sont introduites uniquement à partir de tableaux croisés d'effectifs ou de fréquences (section V). Cette section est proposée en anticipation, pour préparer la poursuite du cycle.
Définition

Arbre pondéré

Un arbre de probabilités (ou arbre pondéré) est un schéma qui représente les différentes étapes d'une expérience aléatoire. Chaque branche porte la probabilité de l'issue correspondante.

Propriétés

Règles de l'arbre pondéré

Exemple 6 – Contrôle qualité en deux étapes

Un artisan fabrique des pièces de bois. La probabilité qu'une pièce soit conforme est \(0{,}9\). Si la pièce est conforme, elle passe un test de finition qu'elle réussit avec une probabilité de \(0{,}95\). Si la pièce est non conforme, elle réussit ce test avec une probabilité de \(0{,}3\).

Arbre de probabilités :

Pièce Conforme (C) 0,9 Non conforme (C̄) 0,1 R 0,95 C ∩ R 0,9 × 0,95 = 0,855 R̄ 0,05 C ∩ R̄ 0,9 × 0,05 = 0,045 R 0,3 C̄ ∩ R 0,1 × 0,3 = 0,03 R̄ 0,7 C̄ ∩ R̄ 0,1 × 0,7 = 0,07 Vérif. : 0,855 + 0,045 + 0,03 + 0,07 = 1,000 ✓

Vérification : \(0{,}855 + 0{,}045 + 0{,}03 + 0{,}07 = 1\) ✓

La probabilité qu'une pièce réussisse le test de finition est :

\[P(R) = P(C \cap R) + P(\bar{C} \cap R) = 0{,}855 + 0{,}03 = 0{,}885\]

Mini exercice 4 (anticipation Terminale)

Un fournisseur livre des tubes en cuivre à un installateur chauffagiste. 80 % des tubes viennent du fournisseur X et 20 % du fournisseur Y. Parmi les tubes du fournisseur X, 5 % sont défectueux. Parmi les tubes du fournisseur Y, 10 % sont défectueux.

  1. Construire l'arbre de probabilités.
  2. Calculer la probabilité qu'un tube choisi au hasard soit défectueux.
  3. Calculer la probabilité qu'un tube soit conforme.

1. Arbre :

  • Fournisseur X (\(P = 0{,}8\)) → Défectueux (\(0{,}05\)) ou Conforme (\(0{,}95\))
  • Fournisseur Y (\(P = 0{,}2\)) → Défectueux (\(0{,}10\)) ou Conforme (\(0{,}90\))

2. Probabilité d'un tube défectueux :

\[P(D) = P(X \cap D) + P(Y \cap D) = 0{,}8 \times 0{,}05 + 0{,}2 \times 0{,}10 = 0{,}04 + 0{,}02 = 0{,}06\]

La probabilité qu'un tube soit défectueux est de 6 %.

3. \(P(\bar{D}) = 1 - P(D) = 1 - 0{,}06 = 0{,}94 = 94\,\%\).

VII – Synthèse

À retenir

Mini exercice 5 – Exercice de synthèse (anticipation Terminale)

Un magasin de bricolage vend des vis en sachets. Les sachets proviennent de deux machines :

On prélève un sachet au hasard.

  1. Construire l'arbre de probabilités.
  2. Calculer la probabilité que le sachet soit mal fermé.
  3. Calculer la probabilité que le sachet soit bien fermé.

1. Arbre :

  • Machine 1 (\(0{,}6\)) → Mal fermé (\(0{,}04\)) ou Bien fermé (\(0{,}96\))
  • Machine 2 (\(0{,}4\)) → Mal fermé (\(0{,}07\)) ou Bien fermé (\(0{,}93\))

2.

\[P(M) = 0{,}6 \times 0{,}04 + 0{,}4 \times 0{,}07 = 0{,}024 + 0{,}028 = 0{,}052\]

La probabilité que le sachet soit mal fermé est \(0{,}052\), soit 5,2 %.

3. \(P(\bar{M}) = 1 - 0{,}052 = 0{,}948 = 94{,}8\,\%\).

VIII – Erreurs fréquentes

Additionner des probabilités d'événements non incompatibles
Si A et B ont des issues en commun, \(P(A \cup B) \neq P(A) + P(B)\). Il faut utiliser \(P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)\).
Conseil : vérifier d'abord si les deux événements peuvent se réaliser en même temps avant d'additionner.
Oublier que la somme des probabilités des branches d'un nœud vaut 1
Dans un arbre, la somme des probabilités de toutes les branches issues d'un même nœud doit valoir exactement 1. Une somme différente de 1 signale une erreur.
Conseil : toujours vérifier la somme sur chaque nœud avant de calculer les chemins.
Multiplier au lieu d'additionner pour la règle de la somme
La probabilité d'un événement obtenu par plusieurs chemins est la somme des probabilités de ces chemins (et non leur produit).
Conseil : on multiplie le long d'un chemin (règle du produit), on additionne entre plusieurs chemins (règle de la somme).
Confondre probabilité et fréquence
La probabilité est une valeur théorique (calculée). La fréquence observée lors d'une expérience peut s'en éloigner, surtout pour un petit nombre de tirages.
Conseil : plus le nombre d'essais est grand, plus la fréquence observée se rapproche de la probabilité théorique.

Simulation interactive