Cours — Probabilités : Arbres, Expériences, Fréquences (3e)

Cette page propose un cours de mathématiques en 3ème sur Probabilités : Arbres, Expériences, Fréquences. Tu y retrouves les notions essentielles, les méthodes à connaître et des exemples pour travailler événements, arbres de probabilités, fréquences, calculs de chances.

Cours — Probabilités : arbres, expériences et fréquences
Classe de 3e : comprendre le vocabulaire des probabilités, calculer une probabilité dans une situation équiprobable, utiliser un arbre, distinguer tirage avec remise et sans remise, interpréter une fréquence observée et rédiger une réponse type Brevet.
1) Objectifs du chapitre
Ce qu’il faut savoir faire
  • Reconnaître une expérience aléatoire et ses issues possibles.
  • Décrire un univers et un événement.
  • Calculer une probabilité dans une situation équiprobable.
  • Utiliser la formule de l’événement contraire.
  • Lire et compléter un arbre de probabilités.
  • Multiplier les probabilités le long d’un chemin.
  • Interpréter une fréquence observée après plusieurs essais.
  • Rédiger une réponse courte mais complète pour le Brevet.
Pièges fréquents
  • Ne pas confondre issue et événement.
  • Ne pas oublier que la probabilité totale vaut toujours 1.
  • Dans un arbre, on multiplie le long d’un chemin.
  • Pour regrouper plusieurs chemins, on additionne ensuite leurs probabilités.
  • Une fréquence observée sur peu d’essais n’est pas forcément exactement égale à la probabilité théorique.
2) Expérience aléatoire et vocabulaire
Une expérience aléatoire est une expérience dont on connaît les résultats possibles, mais dont on ne peut pas prévoir le résultat exact à l’avance.
1
Issue

Une issue est un résultat possible de l’expérience.

Exemple : si on lance un dé, les issues sont : \(1,2,3,4,5,6\).
2
Univers

L’univers, souvent noté \(\Omega\), est l’ensemble de toutes les issues possibles.

\[ \Omega=\{1;2;3;4;5;6\} \]
3
Événement

Un événement est une condition qui peut être réalisée par une ou plusieurs issues.

Exemple : \(A\) = « obtenir un nombre pair ».
Alors \(A=\{2;4;6\}\).
4
Événement impossible / certain
  • Un événement impossible a une probabilité égale à \(0\).
  • Un événement certain a une probabilité égale à \(1\).
Exemple guidé — vocabulaire
On choisit au hasard une lettre du mot MATHS.
  • L’univers est \(\Omega=\{M;A;T;H;S\}\).
  • L’événement « obtenir une voyelle » est \(\{A\}\).
  • L’événement « obtenir une lettre du mot » est certain.
  • L’événement « obtenir la lettre Z » est impossible.
3) Qu’est-ce qu’une probabilité ?
Définition

Une probabilité mesure la chance qu’un événement se réalise. Elle est toujours comprise entre \(0\) et \(1\).

\[ 0 \le P(A) \le 1 \]
Probabilité de l’univers

L’univers contient toutes les issues possibles : l’une d’elles se réalise forcément.

\[ P(\Omega)=1 \]
Probabilité Interprétation Exemple
\(0\) Impossible Obtenir 7 avec un dé classique.
\(\frac12\) Une chance sur deux Obtenir pile avec une pièce équilibrée.
\(1\) Certain Obtenir un nombre entre 1 et 6 avec un dé classique.
4) Cas équiprobable
On dit qu’une situation est équiprobable lorsque toutes les issues ont la même chance de se produire.
Formule essentielle
\[ P(A)=\frac{\text{nombre d’issues favorables à }A}{\text{nombre total d’issues}} \]
Exemple 1 — dé équilibré

On lance un dé équilibré. On considère l’événement \(A\) : « obtenir un multiple de 3 ».

  • Issues possibles : \(1,2,3,4,5,6\), donc \(6\) issues.
  • Issues favorables : \(3\) et \(6\), donc \(2\) issues favorables.
\[ P(A)=\frac{2}{6}=\frac{1}{3} \]
Exemple 2 — sac de jetons

Un sac contient 4 jetons rouges, 3 jetons bleus et 2 jetons verts. On tire un jeton au hasard.

  • Nombre total de jetons : \(4+3+2=9\).
  • Issues favorables à « obtenir un jeton bleu » : \(3\).
\[ P(\text{bleu})=\frac{3}{9}=\frac{1}{3} \]
5) Événement contraire
Définition

L’événement contraire de \(A\), noté \(\overline{A}\), est l’événement : « \(A\) ne se réalise pas ».

Formule
\[ P(\overline{A})=1-P(A) \]
Exemple guidé — utiliser le contraire

Dans une classe, la probabilité qu’un élève choisi au hasard pratique un sport est \(0{,}7\). Quelle est la probabilité qu’il ne pratique pas de sport ?

\[ P(\overline{A})=1-P(A)=1-0{,}7=0{,}3 \]

Conclusion : la probabilité qu’il ne pratique pas de sport est \(0{,}3\), soit \(30\%\).

6) Arbres de probabilités

Un arbre de probabilités permet de représenter une expérience en plusieurs étapes. Chaque branche porte une probabilité. Un chemin complet correspond à une issue finale.

Règle 1

La somme des probabilités des branches qui partent d’un même point vaut \(1\).

Règle 2

La probabilité d’un chemin est le produit des probabilités écrites sur ses branches.

Règle 3

Si un événement correspond à plusieurs chemins, on additionne les probabilités de ces chemins.

Formule de chemin
\[ P(A\text{ puis }B)=P(A)\times P(B\text{ après }A) \]
Au niveau 3e, on peut écrire « après \(A\) » au lieu d’utiliser une notation de lycée comme \(P_A(B)\).
Illustration — lire un arbre de gauche à droite

Les deux images ci-dessous peuvent rester dans ton projet si elles existent déjà dans public/images/probabilites.

Arbre de probabilités à deux épreuves avec issues finales
Chaque issue finale correspond à un chemin complet dans l’arbre.
Arbre de probabilités à deux étapes
Pour obtenir la probabilité d’un chemin, on multiplie les probabilités des branches.
7) Tirage avec remise et sans remise
Avec remise

On remet l’objet tiré avant le deuxième tirage. La composition ne change pas.

Les probabilités restent les mêmes au deuxième tirage.
Sans remise

On ne remet pas l’objet tiré. La composition change avant le deuxième tirage.

Il faut modifier le nombre total d’objets et parfois le nombre d’objets favorables.
Exemple type Brevet — tirage sans remise

Une urne contient 3 boules rouges et 2 boules bleues. On tire une boule, puis une seconde sans remise. On veut calculer la probabilité d’obtenir « rouge puis bleu ».

Étape 1
\(P(R)=\dfrac{3}{5}\)
Étape 2
Après une rouge, il reste \(2\) rouges et \(2\) bleues sur \(4\) boules.
Donc
\(P(B\text{ après }R)=\dfrac{2}{4}=\dfrac12\)
\[ P(R\text{ puis }B)=\frac35\times\frac24=\frac{6}{20}=\frac{3}{10} \]

Conclusion : la probabilité d’obtenir une boule rouge puis une boule bleue est \(\frac{3}{10}\).

8) Fréquences et stabilisation

Quand on répète plusieurs fois la même expérience, on peut observer une fréquence.

\[ f(A)=\frac{\text{nombre de réalisations de }A}{\text{nombre total d’essais}} \]
Exemple

On lance une pièce 100 fois et on obtient 54 fois pile.

\[ f(\text{pile})=\frac{54}{100}=0{,}54 \]
Idée importante

Quand le nombre d’essais devient grand, la fréquence observée a tendance à se stabiliser autour de la probabilité théorique.

Sur peu d’essais, la fréquence peut être très différente : ce n’est pas une erreur.
9) Méthodes Brevet
Méthode 1 — calculer une probabilité simple
  1. Identifier le nombre total d’issues.
  2. Identifier les issues favorables.
  3. Écrire la fraction.
  4. Simplifier si possible.
  5. Conclure avec une phrase.
Méthode 2 — utiliser un arbre
  1. Compléter les branches manquantes.
  2. Vérifier que chaque somme de branches vaut \(1\).
  3. Repérer le chemin demandé.
  4. Multiplier le long du chemin.
  5. Si nécessaire, additionner plusieurs chemins.
Exemple complet — plusieurs chemins

On lance deux fois une pièce équilibrée. Quelle est la probabilité d’obtenir exactement une fois pile ?

Les chemins favorables sont : pile puis face, ou face puis pile.
\[ P(\text{exactement une fois pile}) =\frac12\times\frac12+\frac12\times\frac12 =\frac14+\frac14 =\frac12 \]

Conclusion : la probabilité d’obtenir exactement une fois pile est \(\frac12\).

10) Formulaire à retenir
Probabilité totale
\(P(\Omega)=1\)
Encadrement
\(0\le P(A)\le 1\)
Équiprobabilité
\(P(A)=\dfrac{\text{issues favorables}}{\text{issues possibles}}\)
Événement contraire
\(P(\overline{A})=1-P(A)\)
Chemin dans un arbre
\(P(A\text{ puis }B)=P(A)\times P(B\text{ après }A)\)
Fréquence
\(f(A)=\dfrac{\text{nombre de réalisations de }A}{\text{nombre total d’essais}}\)
Phrase Brevet à connaître : « Les issues sont équiprobables, donc la probabilité est le quotient du nombre d’issues favorables par le nombre total d’issues. »
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