Exercices corrigés — Probabilités (2nde)

Cette page propose des exercices corrigés de mathématiques en 2nde sur Probabilités. Tu vas t’entraîner sur événements, arbres de probabilités, fréquences, calculs de chances avec des questions progressives et des corrections pour vérifier chaque étape.

🎲 Exercices — Probabilités

Univers • événements • probabilité simple • contraire • réunion/intersection • probabilités conditionnelles • tableaux croisés • arbres • simulations.
Objectif : raisonner avec le bon ensemble de référence, compter proprement et interpréter les probabilités.

Exercice 1 — Dé équilibré — événements, contraire, réunion/intersection (pièges de langage)
2nde

On lance un dé équilibré (faces 1 à 6). On note \(\Omega=\{1,2,3,4,5,6\}\).

Définir les événements suivants puis calculer leur probabilité :

  1. (a) \(A\) : « obtenir un multiple de 2 ».
  2. (b) \(B\) : « obtenir un nombre \(\ge 5\) ».
  3. (c) \(A\cap B\) et \(A\cup B\), puis \(P(A\cap B)\) et \(P(A\cup B)\).
  4. (d) Calculer \(P\big(\overline{A\cup B}\big)\) puis décrire l’événement \(\overline{A\cup B}\).
Exercice 2 — Deux dés — couples, somme, réunion/intersection (double comptage)
2nde

On lance deux dés équilibrés. Une issue est un couple \((i;j)\) avec \(i\in\{1..6\}\), \(j\in\{1..6\}\). Donc \(|\Omega|=36\).

On définit :

  • \(S\) : « la somme vaut 7 »
  • \(D\) : « les deux dés donnent le même nombre (double) »
  • \(P\) : « le produit des résultats est pair »
  1. (a) Déterminer \(P(S)\).
  2. (b) Déterminer \(P(D)\).
  3. (c) Déterminer \(P(S\cup D)\) en expliquant pourquoi il faut (ou non) enlever l’intersection.
  4. (d) Déterminer \(P(P)\) le plus vite possible, sans lister 36 couples.
Exercice 3 — Cartes — cœur/figure/rouge : formules + intersection (piège du “ou”)
2nde

On tire une carte au hasard dans un jeu de 52 cartes (sans joker). Toutes les cartes sont équiprobables.

On note :

  • \(C\) : « la carte est un cœur »
  • \(F\) : « la carte est une figure (V, D, R) »
  • \(R\) : « la carte est rouge (cœur ou carreau) »
  1. (a) Calculer \(P(C)\), \(P(F)\), \(P(R)\).
  2. (b) Calculer \(P(C\cap F)\) puis \(P(C\cup F)\).
  3. (c) Calculer \(P(R\cap F)\) puis \(P(R\cup F)\).
  4. (d) Calculer \(P\big(\overline{R\cup F}\big)\) et interpréter.
Exercice 4 — Urne — événement contraire + réunion/intersection (comptage propre)
2nde

Une urne contient 6 boules rouges (R), 4 bleues (B) et 2 vertes (V). On tire une boule au hasard.

On note :

  • \(A\) : « tirer une rouge »
  • \(E\) : « tirer une boule rouge ou bleue »
  • \(V\) : « tirer une verte »
  1. (a) Calculer \(P(A)\), \(P(V)\), \(P(E)\).
  2. (b) Décrire \(\overline{E}\) et calculer \(P(\overline{E})\).
  3. (c) Calculer \(P(A\cup V)\) et \(P(A\cap V)\).
  4. (d) Calculer \(P(E\cap A)\) puis interpréter la réponse.
Exercice 5 — Deux tirages — avec remise vs sans remise (comparaison ultra piégeuse)
2nde

Une urne contient 5 boules noires (N) et 3 boules blanches (B). On effectue deux tirages.

On étudie deux expériences :

  • Expérience 1 : tirages avec remise.
  • Expérience 2 : tirages sans remise.
  1. (a) Avec remise : calculer \(P(\text{N puis B})\).
  2. (b) Sans remise : calculer \(P(\text{N puis B})\).
  3. (c) Dans chaque expérience, calculer \(P(\text{deux boules de même couleur})\).
  4. (d) Expliquer en 2 phrases pourquoi les réponses changent (ou pas) selon remise / sans remise.
Exercice 6 — Série d’essais — « au moins un » (méthode du contraire obligatoire)
2nde

On lance une pièce équilibrée (Pile/Face). Les lancers sont indépendants.

  1. (a) En 4 lancers, calculer la probabilité d’obtenir au moins une fois Pile.
  2. (b) En 4 lancers, calculer la probabilité d’obtenir exactement 3 fois Pile.
  3. (c) En 6 lancers, calculer la probabilité d’obtenir aucune fois Face.
  4. (d) (piège) En 6 lancers, calculer la probabilité d’obtenir au plus une fois Face.
Exercice 7 — Données de probabilités — retrouver intersection / réunions (niveau tableau de Venn)
2nde

On considère deux événements \(A\) et \(B\) dans un univers \(\Omega\). On connaît :

  • \(P(A)=\dfrac{3}{5}\)
  • \(P(B)=\dfrac{1}{2}\)
  • \(P(A\cap B)=\dfrac{1}{4}\)
  1. (a) Calculer \(P(A\cup B)\).
  2. (b) Calculer \(P(A\setminus B)\) (c.-à-d. « \(A\) mais pas \(B\) »).
  3. (c) Calculer \(P\big(\overline{A\cup B}\big)\).
  4. (d) Calculer \(P(\overline{A}\cap B)\) (c.-à-d. « \(B\) mais pas \(A\) ») puis vérifier la cohérence (sommes = 1).
Exercice 8 — Entiers 1 à 60 — événements « divisible par » (inclusion-exclusion)
2nde

On choisit au hasard un entier dans \(\{1,2,\dots,60\}\) (tous équiprobables).

On définit :

  • \(A\) : « divisible par 4 »
  • \(B\) : « divisible par 6 »
  1. (a) Calculer \(P(A)\) et \(P(B)\).
  2. (b) Calculer \(P(A\cap B)\).
  3. (c) Calculer \(P(A\cup B)\).
  4. (d) Calculer \(P(\overline{A\cup B})\) et donner une interprétation simple.
Exercice 9 — Contrôle qualité — défauts A/B, réunion/intersection (très réaliste)
2nde

Dans une usine, on teste une pièce choisie au hasard. On note :

  • \(A\) : « la pièce a un défaut d’assemblage »
  • \(B\) : « la pièce a un défaut de peinture »

On sait que :

  • \(P(A)=0{,}08\)
  • \(P(B)=0{,}11\)
  • \(P(A\cap B)=0{,}03\)
  1. (a) Calculer \(P(A\cup B)\) (au moins un défaut).
  2. (b) Calculer la probabilité qu’une pièce soit parfaite (aucun défaut).
  3. (c) Calculer la probabilité « défaut d’assemblage seul » (A mais pas B).
  4. (d) Sur 1 000 pièces, estimer le nombre de pièces parfaites si la fréquence observée est proche du modèle.
Exercice 10 — Challenge final — mix : 2 dés + contraire + réunion (niveau 20/20)
2nde

On lance deux dés équilibrés. \(|\Omega|=36\) couples \((i;j)\).

On définit :

  • \(A\) : « la somme est \(\ge 10\) »
  • \(B\) : « au moins un des deux dés montre 6 »
  1. (a) Calculer \(P(A)\) en comptant les couples favorables.
  2. (b) Calculer \(P(B)\) en utilisant le contraire.
  3. (c) Calculer \(P(A\cap B)\).
  4. (d) Calculer \(P(A\cup B)\) et vérifier la cohérence (résultat entre 0 et 1).
Exercice 11 — Loi de probabilité — compléter et combiner des événements
2nde

Une expérience aléatoire possède quatre issues \(A,B,C,D\). On connaît :

  • \(P(A)=0{,}18\)
  • \(P(B)=0{,}27\)
  • \(P(C)=x\)
  • \(P(D)=0{,}22\)
  1. (a) Déterminer \(x\).
  2. (b) Calculer \(P(B\cup D)\).
  3. (c) Calculer \(P(\overline C)\).
  4. (d) Calculer la probabilité de l’événement \(E=\{B,C\}\).
Exercice 12 — Simulation — fréquence et stabilisation
2nde

Un modèle attribue à un succès la probabilité \(p=0{,}35\). Trois simulations donnent :

Résultats de simulations
Nombre d’essaisSuccèsFréquence
5022à calculer
500181à calculer
5 0001 764à calculer
  1. (a) Calculer les trois fréquences.
  2. (b) Calculer, pour chacune, l’écart absolu à \(0{,}35\).
  3. (c) Quelle simulation est la plus proche du modèle ?
  4. (d) Quelle observation générale peut-on faire lorsque le nombre d’essais augmente ?
Exercice 13 — Tableau croisé — fréquence marginale et fréquence conditionnelle
2nde

On choisit au hasard un élève parmi les 200 élèves du tableau.

Pratique sportive selon le statut
SportPas sportTotal
Interne522880
Externe4872120
Total100100200

On note \(I\) : « l’élève est interne » et \(S\) : « l’élève pratique un sport ».

  1. (a) Calculer \(P(S)\).
  2. (b) Calculer \(P_I(S)\).
  3. (c) Calculer \(P_S(I)\).
  4. (d) Expliquer pourquoi les résultats de (b) et (c) ne répondent pas à la même question.
Exercice 14 — Inversion des conditionnements — ne pas confondre \(P_A(B)\) et \(P_B(A)\)
2nde

On choisit un individu au hasard dans le tableau.

Deux caractères A et B
Bnon BTotal
A503080
non A5070120
Total100100200
  1. (a) Calculer \(P(A\cap B)\).
  2. (b) Calculer \(P_A(B)\).
  3. (c) Calculer \(P_B(A)\).
  4. (d) Calculer \(P(A\cup B)\) et comparer les deux probabilités conditionnelles obtenues.
Exercice 15 — Arbre pondéré — lire et calculer la probabilité d’un chemin
2nde

On considère l’arbre pondéré suivant.

3525Anon A14342313Bnon BBnon B
  1. (a) Vérifier les probabilités des branches complémentaires.
  2. (b) Calculer \(P(A\cap B)\).
  3. (c) Calculer \(P(\overline A\cap B)\).
  4. (d) Parmi ces deux chemins menant à \(B\), lequel est le plus probable et de combien ?
Exercice 16 — Situation concrète — construire et exploiter un arbre pondéré
2nde

Pour un trajet, \(60\%\) des voyageurs prennent le train. Parmi ceux qui prennent le train, \(80\%\) arrivent à l’heure. Parmi ceux qui ne prennent pas le train, \(50\%\) arrivent à l’heure.

3525Tnon T45151212Hnon HHnon H

On note \(T\) : « prendre le train » et \(H\) : « arriver à l’heure ».

  1. (a) Justifier les six pondérations de l’arbre.
  2. (b) Calculer \(P(T\cap H)\).
  3. (c) Calculer \(P(\overline T\cap\overline H)\).
  4. (d) Comparer les probabilités de ces deux chemins.
Exercice 17 — Arbre incomplet — retrouver une pondération manquante
2nde

Un arbre vérifie \(P(A)=0{,}35\), \(P_A(B)=0{,}60\) et \(P_{\overline A}(\overline B)=0{,}25\).

  1. (a) Calculer \(P(\overline A)\).
  2. (b) Calculer \(P_{\overline A}(B)\).
  3. (c) Calculer \(P(A\cap B)\).
  4. (d) Calculer \(P(\overline A\cap\overline B)\).
Exercice 18 — Test diagnostique — sensibilité, faux positifs et inversion
2nde

On choisit au hasard une personne dans le tableau.

Test diagnostique
Test +Test -Total
Malade72880
Non malade46874920
Total1188821 000

On note \(M\) : « malade » et \(+\) : « test positif ».

  1. (a) Calculer la sensibilité \(P_M(+)\).
  2. (b) Calculer la fréquence des faux positifs \(P_{\overline M}(+)\).
  3. (c) Calculer la spécificité \(P_{\overline M}(-)\).
  4. (d) Calculer \(P_+(M)\) et comparer avec la sensibilité.
Exercice 19 — Tableau incomplet — reconstruire les effectifs à partir d’une fréquence conditionnelle
2nde

Une population contient 240 individus. On sait que \(|A|=96\), \(|B|=150\) et \(P_A(B)=\dfrac58\).

Tableau à compléter
Bnon BTotal
Aà trouverà trouver96
non Aà trouverà trouver144
Total15090240
  1. (a) Compléter les quatre cellules intérieures du tableau.
  2. (b) Calculer \(P_B(A)\).
  3. (c) Calculer \(P(A\cup B)\).
  4. (d) Calculer la probabilité de n’appartenir ni à \(A\) ni à \(B\).
Exercice 20 — Tirages sans remise — probabilité conditionnelle au second tirage
2nde

Une urne contient 5 boules rouges et 3 boules bleues. On tire successivement deux boules sans remise.

  1. (a) Calculer la probabilité de tirer une rouge au premier tirage.
  2. (b) Sachant que la première boule est rouge, calculer la probabilité de tirer ensuite une bleue.
  3. (c) Calculer la probabilité du chemin « rouge puis bleue ».
  4. (d) Calculer la probabilité du chemin « bleue puis rouge » et comparer.
Exercice 21 — Avec remise / sans remise — mesurer l’effet sur les probabilités
2nde

Une urne contient 4 boules rouges et 6 bleues. On effectue deux tirages.

  1. (a) Avec remise, calculer la probabilité de tirer deux rouges.
  2. (b) Sans remise, calculer la probabilité de tirer deux rouges.
  3. (c) Avec remise, calculer la probabilité d’obtenir deux boules de même couleur.
  4. (d) Sans remise, calculer la même probabilité et comparer.
Exercice 22 — Deux dés — contraire et inclusion d’événements
2nde

On lance deux dés équilibrés. On note \(A\) : « au moins un résultat est pair » et \(B\) : « la somme vaut 5 ».

  1. (a) Calculer \(P(A)\) en utilisant le contraire.
  2. (b) Calculer \(P(B)\).
  3. (c) Montrer que \(B\subset A\).
  4. (d) En déduire \(P(A\cup B)\) et \(P(A\cap B)\).
Exercice 23 — Jeu de 32 cartes — exactement un roi en deux tirages
2nde

Dans un jeu de 32 cartes, il y a 4 rois et 28 cartes qui ne sont pas des rois. On tire deux cartes successivement sans remise.

  1. (a) Calculer la probabilité « roi puis non-roi ».
  2. (b) Calculer la probabilité « non-roi puis roi ».
  3. (c) En déduire la probabilité d’obtenir exactement un roi.
  4. (d) Calculer la probabilité d’obtenir au moins un roi par la méthode du contraire.
Exercice 24 — Loi des grands nombres — interpréter une stabilisation
2nde

Pour un phénomène, on envisage le modèle \(p=0{,}45\). Des simulations donnent les fréquences suivantes :

Fréquences observées
n502001 0005 000
Fréquence0,420,470,4550,451
  1. (a) Calculer l’écart absolu à \(0{,}45\) pour chaque fréquence.
  2. (b) Ces observations sont-elles compatibles avec une stabilisation autour de \(0{,}45\) ?
  3. (c) Peut-on conclure que la probabilité réelle est exactement \(0{,}45\) ?
  4. (d) Dans le modèle proposé, quelle est la probabilité de l’événement contraire ?
Exercice 25 — Simulation Python — repérer et corriger une erreur de fréquence
2nde

Le programme suivant doit simuler une fréquence de succès de probabilité \(0{,}3\) :

s = 0
for k in range(n):
    if random() < 0.3:
        s = s + 1
return n/s
  1. (a) Expliquer le rôle de la condition random() < 0.3.
  2. (b) Identifier l’erreur de la dernière ligne.
  3. (c) Donner la ligne correcte.
  4. (d) Si \(n=500\) et \(s=147\), calculer la fréquence renvoyée par la version corrigée.
Exercice 26 — Contrôle qualité — probabilités conditionnelles sur deux défauts
2nde

Une pièce est choisie au hasard parmi 400 pièces contrôlées.

Contrôle qualité
Défaut peinturePas défaut peintureTotal
Défaut assemblage304070
Pas défaut assemblage70260330
Total100300400

On note \(A\) : « défaut d’assemblage » et \(B\) : « défaut de peinture ».

  1. (a) Calculer \(P(A\cap B)\).
  2. (b) Calculer \(P_A(B)\).
  3. (c) Calculer \(P_B(A)\).
  4. (d) Calculer la probabilité qu’une pièce n’ait aucun des deux défauts.
Exercice 27 — Langage naturel et probabilités conditionnelles
2nde

Dans un service numérique, \(60\%\) des utilisateurs se connectent principalement sur mobile. Parmi les utilisateurs mobiles, \(35\%\) utilisent une offre Premium.

On note \(M\) : « mobile » et \(P\) : « Premium ».

  1. (a) Traduire les deux informations sous forme \(P(M)\) et \(P_M(P)\).
  2. (b) Calculer \(P(M\cap P)\).
  3. (c) Une étude supplémentaire donne \(P_P(M)=0{,}70\). Comparer \(P_M(P)\) et \(P_P(M)\).
  4. (d) Sur 1 000 utilisateurs, combien le modèle associe-t-il au chemin « mobile et Premium » ?
Exercice 28 — Arbre algébrique — retrouver une probabilité à partir d’une intersection
2nde

Dans un arbre, on sait que \(P(A)=x\), \(P_A(B)=\dfrac35\) et \(P(A\cap B)=\dfrac9{25}\).

  1. (a) Écrire l’équation reliant \(x\) aux données.
  2. (b) Déterminer \(x=P(A)\).
  3. (c) En déduire \(P(\overline A)\).
  4. (d) Calculer \(P(A\cap\overline B)\).
Exercice 29 — Réunion, intersection et parties exclusives — synthèse
2nde

Deux événements \(A\) et \(B\) vérifient \(P(A)=0{,}62\), \(P(B)=0{,}48\) et \(P(A\cap B)=0{,}25\).

  1. (a) Calculer \(P(A\cup B)\).
  2. (b) Calculer \(P(A\setminus B)\).
  3. (c) Calculer \(P(B\setminus A)\).
  4. (d) Calculer la probabilité de n’être ni dans \(A\) ni dans \(B\), puis vérifier que les quatre zones d’un diagramme de Venn totalisent 1.
Exercice 30 — Challenge final — filtre anti-phishing et inversion des conditionnements
2nde

On analyse 2 000 courriels avec un filtre anti-phishing.

Filtre anti-phishing
Filtre +Filtre -Total
Phishing18020200
Légitime901 7101 800
Total2701 7302 000

On note \(P\) : « courriel de phishing » et \(+\) : « filtre déclenché ».

  1. (a) Calculer \(P(P)\).
  2. (b) Calculer \(P_P(+)\), la sensibilité du filtre.
  3. (c) Calculer \(P_{\overline P}(+)\), la fréquence des faux positifs.
  4. (d) Calculer \(P_+(P)\) puis expliquer pourquoi ce résultat n’est pas égal à celui de (b).
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