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Activité 2 – Probabilité d'une pièce conforme dans un atelier SITUATION PRO

Chapitre 4 – Probabilités | 2nde Bac Pro | Mathématiques | ⏱ 50 min

Dernière mise à jour : 21 août 2026, 11:15

Objectifs :

Situation – atelier de fabrication de pieds de table

Yann, tourneur sur bois dans une menuiserie de Lille, fabrique des pieds de table en chêne tournés. La fabrication se fait sur un tour à bois traditionnel. Comme tout processus manuel, certaines pièces présentent des défauts (nœuds visibles, fente, mauvaise finition). Pour préparer une grosse commande, le contrôleur qualité (Sami) doit estimer le taux de défaut de l'atelier.

Document 1 — Échantillon contrôlé

Sur un lot représentatif de 200 pieds de meubles tournés, le contrôleur Sami trouve 8 pieds défectueux.

Liste des défauts rencontrés :

Type de défautNombre de pieds
Nœud apparent et fente3
Mauvaise finition2
Dimensions hors tolérance2
Casse pendant la manipulation1

Document 2 — Vocabulaire des probabilités

📚 Cette activité réinvestit les notions du cours §1 (vocabulaire des probabilités) et §2 (probabilité et fréquence).

Problématique : Quelle fréquence de défaut Sami observe-t-il, et comment peut-il l'utiliser pour estimer la probabilité de défaut de la production sans les confondre ?

Question 1 APP

Identifier dans la situation :

  1. L'expérience aléatoire
  2. Les 2 issues possibles
  3. L'effectif total et le nombre de cas favorables (« défectueux »)
  • (a) Expérience : tirer au hasard 1 pied dans la production.
  • (b) 2 issues : « conforme » ou « défectueux ».
  • (c) Effectif total : 200. Cas favorables (défectueux) : 8. Cas favorables (conformes) : 200 − 8 = 192.

Question 2 REA

Calculer la fréquence observée de défauts sur l'échantillon, puis donner l'estimation de \(P(\text{défaut})\) qu'elle suggère.

\(f(\text{défaut})=\dfrac{8}{200}=\mathbf{0{,}04}=4\,\%\).

Cette fréquence observée suggère l'estimation \(P(\text{défaut})\approx 0{,}04\). Elle ne prouve pas que la probabilité de défaut vaut exactement 4 %.

Question 3 REA

Calculer la probabilité P(conforme) par 2 méthodes différentes :

  1. Directement à partir des effectifs
  2. En utilisant la propriété de l'événement contraire

(a) Direct : P(conforme) = 192 / 200 = 0,96 = 96 %.

(b) Événement contraire : P(conforme) = 1 − P(défaut) = 1 − 0,04 = 0,96 = 96 %. ✓

Les 2 méthodes donnent le même résultat. La méthode (b) est plus rapide quand on connaît P(défaut).

Question 4 ANA

Le schéma proportionnel ci-dessous représente les 2 issues. Expliquer ce que représentent la grande zone verte et la petite zone rouge, puis dire ce que ce schéma montre sur la qualité de la production.

Répartition de la production : 200 pieds Pieds conformes 192 / 200 = 96 % Défectueux 4 % 8 pieds P(conforme) + P(défectueux) = 0,96 + 0,04 = 1 P(conforme) = 192/200 = 0,96 P(défaut) = 8/200 = 0,04

Le rectangle représente l'ensemble de la production (200 pieds). La grande zone verte (96 %) correspond aux pieds conformes, la petite zone rouge (4 %) aux pieds défectueux.

Visuellement, on voit que la production est globalement de bonne qualité, mais le défaut, bien que rare en proportion, peut représenter beaucoup d'unités sur un grand lot.

Question 5 REA

Sami doit fournir une commande de 5 000 pieds à un fabricant de mobilier. Estimer le nombre de pieds défectueux à prévoir.

Estimation = effectif total × probabilité estimée de défaut = \(5\,000 \times 0{,}04 = \mathbf{200}\) pieds défectueux environ.

Sur cette base, Sami doit prévoir une marge de production : commander/fabriquer environ 5 200 pieds pour livrer 5 000 conformes.

Mieux : 5 % de marge (250 pieds en plus = 5 250 production), pour absorber les éventuelles fluctuations au-dessus des 4 %.

Question 6 ANA

Si Sami refait un échantillon de 200 pieds dans 2 mois, va-t-il retrouver exactement 8 défectueux ?

Pas forcément. Sami pourrait trouver 5, 7, 10, 12 défectueux. C'est la fluctuation des fréquences.

Des échantillons de même taille peuvent donner des fréquences différentes : c'est la fluctuation d'échantillonnage.

Plus l'échantillon est grand (par ex. 10 000 pieds), plus la fréquence observée se rapproche de la probabilité réelle de défaut de la production — celle que l'échantillon de 200 pieds estime à 0,04. C'est la loi des grands nombres.

Question 7 VAL

Sami envisage de demander à Yann d'améliorer la qualité en visant 1 % de défauts (au lieu de 4 %). Pour cela, Yann doit changer sa machine. Combien de pieds défectueux en moins sur la commande de 5 000 ?

Avec 1 % de défaut : 5 000 × 0,01 = 50 pieds défectueux (au lieu de 200).

Économie : 200 − 50 = 150 pieds non défectueux en plus sur la commande.

Au prix de 35 €/pied, cela représente 150 × 35 = 5 250 € d'économie. Un investissement dans une nouvelle machine peut être rentabilisé rapidement.

Question 8 COM

Rédiger en 5 lignes le compte-rendu d'analyse qualité que Sami transmet à Yann.

📋 Analyse qualité — Atelier Yann (n = 200 pieds)

Sur l'échantillon contrôlé de 200 pieds, j'ai relevé 8 défectueux (4 %). Probabilités : P(conforme) = 0,96 ; P(défaut) = 0,04. Sur la commande client de 5 000 pieds, on peut estimer environ 200 défectueux à prévoir → fabriquer 5 250 pour livrer 5 000.

Les défauts les plus fréquents (3 sur 8 = 37,5 %) sont les nœuds + fentes : amélioration possible par un meilleur tri des planches en amont. Les défauts de finition (2 sur 8) suggèrent un calibrage à revoir sur le tour.

Si on vise 1 % de défaut (objectif réaliste avec un investissement modéré), on économiserait 150 pieds par lot de 5 000 — soit ~ 5 250 € à 35 €/pied. Investissement rentable dès la 2ᵉ commande.

🚀 Pour aller plus loin VAL

Un autre atelier annonce 2 % de défauts seulement, mais sur un échantillon de 50 pieds (1 défectueux). Cette information est-elle aussi fiable que celle de Yann (8 sur 200) ?

Non. Sur un échantillon trop petit (50 pieds), 1 défaut peut être un coup de chance ou de malchance. La fréquence observée est très peu fiable.

La fréquence calculée sur 50 pieds est plus susceptible de fluctuer que celle calculée sur 200 pieds. Il faut comparer des effectifs identiques et répéter les contrôles.

Règle à retenir : quand la taille de l'échantillon augmente, la fréquence tend à se stabiliser autour de la probabilité. Cela n'apporte jamais une certitude sur un échantillon isolé.

À retenir