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Terminale Spé Maths / Chapitre 12 : Succession d'épreuves et loi binomiale / Annales du bac

Bac 2026, Métropole : exercice 1

8 septembre 2026 · jour 1 · 5 points

Dans cet exercice, les résultats seront arrondis à 10−110^{-1} près.

Les parties A, B et C sont indépendantes les unes des autres et peuvent donc être traitées séparément.

Partie A

On s'intéresse au respect des délais de livraison de colis à domicile dans une agglomération. Une étude a permis d'établir que :

  • lorsque le livreur est expérimenté, le délai de livraison est respecté pour 95 % des colis

  • lorsque le livreur est débutant, le délai de livraison est respecté pour 75 % des colis.

Dans une entreprise qui emploie ses propres livreurs parmi lesquels 60 % sont expérimentés et les autres sont débutants, on s'intéresse à une livraison choisie au hasard.

On note :

  • EE l'évènement : « la livraison est effectuée par un livreur expérimenté »

  • RR l'évènement : « le délai de livraison est respecté ».

  1. Calculer P(E∩R)P(E \cap R).

    On pourra s'appuyer sur un arbre de probabilité.

  2. Justifier que P(R)=0,87P(R) = 0,87.

    Interpréter ce résultat dans le contexte de l'exercice.

  3. Sachant qu'un colis a été livré en respectant les délais de livraison, quelle est la probabilité qu'il ait été livré par un livreur expérimenté ?

Partie B

Dans le but d'améliorer le service livraison, l'entreprise analyse un échantillon de 200 livraisons prises au hasard parmi celles effectuées par un livreur expérimenté sur une période donnée.

On rappelle que la probabilité qu'un livreur expérimenté respecte les délais de livraison est 95 %.

On suppose que le nombre de colis est assez important pour que l'on puisse assimiler le choix de cet échantillon à des tirages successifs avec remise.

On note XX la variable aléatoire égale au nombre de colis livrés en respectant les délais de livraison parmi les livraisons de cet échantillon.

  1. Justifier que la variable aléatoire suit une loi binomiale dont on précisera les paramètres.

  2. L'évènement « tous les colis ont été livrés en respectant les délais de livraison » est-il un événement impossible ? Justifier.

  3. Donner P(X⩾190)P(X \geqslant 190) puis interpréter ce résultat dans le contexte de l'exercice.

Partie C

Deux zones géographiques sont desservies sans que les livraisons dans l'une n'aient d'incidence sur celles dans l'autre :

  • en zone A, les délais de livraison sont respectés dans 85 % des cas

  • en zone B, les délais de livraison sont respectés dans 90 % des cas.

L'entreprise observe 120 livraisons effectuées en zone A et 80 livraisons effectuées en zone B.

On note :

  • XAX_A la variable aléatoire comptabilisant le nombre de colis livrés respectant les délais de livraison en zone A

  • XBX_B la variable aléatoire comptabilisant le nombre de colis livrés respectant les délais de livraison en zone B

  • S=XA+XBS = X_A + X_B la variable aléatoire donnant le nombre total de colis livrés respectant les délais de livraison.

On admet que XAX_A suit une loi binomiale B(120  ;  0,85)\mathcal{B}(120\;;\;0,85) et que XBX_B suit une loi binomiale B(80  ;  0,90)\mathcal{B}(80\;;\;0,90)

  1. Calculer l'espérance et la variance des variables XAX_A et XBX_B.

  2. Calculer E(S)E(S).

  3. Quelle condition permet d'affirmer que V(S)=22,5V(S) = 22,5 ?

  4. À l'aide d'une inégalité de Bienaymé-Tchebychev, minorer P(S∈[165  ;  183])P(S \in [165\;;\;183]) et interpréter le résultat.

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Partie A

Traduction des données de l'énoncé en probabilités :

P(E)=0,6,P(E‾)=0,4,PE(R)=0,95,PE‾(R)=0,75.P(E)=0{,}6,\qquad P\left(\overline E\right)=0{,}4,\qquad P_E(R)=0{,}95,\qquad P_{\overline E}(R)=0{,}75.

Question 1.

D'après la formule des probabilités composées (définition de la probabilité conditionnelle),

P(E∩R)=P(E)×PE(R)=0,6×0,95=0,57.P(E\cap R)=P(E)\times P_E(R)=0{,}6\times0{,}95=0{,}57.

Donc la probabilité que la livraison soit effectuée par un livreur expérimenté et que le délai soit respecté est 0,570{,}57.

Réponse : P(E∩R)=0,57P(E\cap R)=0{,}57.

Question 2.

Les évènements EE et E‾\overline E sont incompatibles et leur réunion est l'univers : ils forment une partition de l'univers, avec P(E)≠0P(E)\neq0 et P(E‾)≠0P\left(\overline E\right)\neq0.

D'après la formule des probabilités totales,

P(R)=P(E∩R)+P(E‾∩R).P(R)=P(E\cap R)+P\left(\overline E\cap R\right).

On calcule

P(E‾∩R)=P(E‾)×PE‾(R)=0,4×0,75=0,30.P\left(\overline E\cap R\right)=P\left(\overline E\right)\times P_{\overline E}(R)=0{,}4\times0{,}75=0{,}30.

Donc

P(R)=0,57+0,30=0,87.P(R)=0{,}57+0{,}30=0{,}87.

Interprétation : pour une livraison choisie au hasard dans cette entreprise, la probabilité que le délai soit respecté est 0,870{,}87, c'est-à-dire que 87 %87\,\% des livraisons de l'entreprise respectent le délai.

Question 3.

On cherche la probabilité qu'un colis ait été livré par un livreur expérimenté sachant que le délai a été respecté, c'est-à-dire PR(E)P_R(E).

Par définition de la probabilité conditionnelle (avec P(R)=0,87≠0P(R)=0{,}87\neq0),

PR(E)=P(E∩R)P(R)=0,570,87≈0,655.P_R(E)=\dfrac{P(E\cap R)}{P(R)}=\dfrac{0{,}57}{0{,}87}\approx0{,}655.

Arrondie à 10−110^{-1} près, cette probabilité vaut 0,70{,}7.

Donc, sachant qu'un colis a été livré dans les délais, la probabilité qu'il ait été livré par un livreur expérimenté est environ 0,70{,}7.

Réponse : PR(E)=0,570,87≈0,655P_R(E)=\dfrac{0{,}57}{0{,}87}\approx0{,}655, soit 0,70{,}7 à 10−110^{-1} près.

Partie B

Question 1.

L'examen d'une livraison effectuée par un livreur expérimenté est une épreuve de Bernoulli : le succès est « le délai est respecté », de probabilité p=0,95p=0{,}95.

L'échantillon de 200200 livraisons est assimilé à des tirages successifs avec remise : les 200200 épreuves sont identiques et indépendantes.

La variable aléatoire XX compte le nombre de succès parmi ces 200200 épreuves.

Donc XX suit la loi binomiale de paramètres n=200n=200 et p=0,95p=0{,}95 : X∼B(200 ;0,95)X\sim\mathcal B(200\,;0{,}95).

Question 2.

L'évènement « tous les colis ont été livrés en respectant les délais » est l'évènement {X=200}\{X=200\}.

On calcule

P(X=200)=(200200)×0,95200×0,050=0,95200≈3,5×10−5.P(X=200)=\dbinom{200}{200}\times0{,}95^{200}\times0{,}05^{0}=0{,}95^{200}\approx3{,}5\times10^{-5}.

Cette probabilité est strictement positive.

Donc l'évènement n'est pas impossible : sa probabilité est très faible, mais elle n'est pas nulle.

Question 3.

À la calculatrice, on obtient

P(X⩾190)≈0,583.P(X\geqslant190)\approx0{,}583.

Arrondie à 10−110^{-1} près, cette probabilité vaut 0,60{,}6.

Interprétation : sur un échantillon de 200200 livraisons effectuées par un livreur expérimenté, la probabilité qu'au moins 190190 colis soient livrés dans les délais est d'environ 0,60{,}6 (soit 58 %58\,\% avec la valeur non arrondie).

Réponse : P(X⩾190)≈0,583P(X\geqslant190)\approx0{,}583, soit 0,60{,}6 à 10−110^{-1} près.

Partie C

Question 1.

Pour une variable aléatoire suivant une loi binomiale B(n ;p)\mathcal B(n\,;p), on a E=npE=np et V=np(1−p)V=np(1-p).

Pour XA∼B(120 ;0,85)X_A\sim\mathcal B(120\,;0{,}85) :

E(XA)=120×0,85=102,V(XA)=120×0,85×0,15=15,3.E(X_A)=120\times0{,}85=102,\qquad V(X_A)=120\times0{,}85\times0{,}15=15{,}3.

Pour XB∼B(80 ;0,90)X_B\sim\mathcal B(80\,;0{,}90) :

E(XB)=80×0,90=72,V(XB)=80×0,90×0,10=7,2.E(X_B)=80\times0{,}90=72,\qquad V(X_B)=80\times0{,}90\times0{,}10=7{,}2.

Réponse : E(XA)=102E(X_A)=102, V(XA)=15,3V(X_A)=15{,}3, E(XB)=72E(X_B)=72, V(XB)=7,2V(X_B)=7{,}2.

Question 2.

Par linéarité de l'espérance,

E(S)=E(XA+XB)=E(XA)+E(XB)=102+72=174.E(S)=E(X_A+X_B)=E(X_A)+E(X_B)=102+72=174.

Réponse : E(S)=174E(S)=174.

Question 3.

Pour deux variables aléatoires indépendantes, la variance de la somme est la somme des variances.

Si les variables XAX_A et XBX_B sont indépendantes, alors

V(S)=V(XA)+V(XB)=15,3+7,2=22,5.V(S)=V(X_A)+V(X_B)=15{,}3+7{,}2=22{,}5.

Cette condition est vérifiée ici : les livraisons dans une zone n'ont pas d'incidence sur celles de l'autre.

Donc la condition qui permet d'affirmer que V(S)=22,5V(S)=22{,}5 est l'indépendance des variables aléatoires XAX_A et XBX_B.

Réponse : XAX_A et XBX_B indépendantes.

Question 4.

On a E(S)=174E(S)=174 et V(S)=22,5V(S)=22{,}5.

L'intervalle [165 ;183][165\,;183] est l'ensemble des réels ss tels que ∣s−174∣⩽9|s-174|\leqslant9, car 174−9=165174-9=165 et 174+9=183174+9=183.

L'inégalité de Bienaymé-Tchebychev s'applique à SS (variable aléatoire d'espérance 174174 et de variance 22,522{,}5) : pour tout réel a>0a>0,

P(∣S−E(S)∣⩾a)⩽V(S)a2.P\left(|S-E(S)|\geqslant a\right)\leqslant\dfrac{V(S)}{a^2}.

Avec a=9a=9 :

P(∣S−174∣⩾9)⩽22,581=518.P\left(|S-174|\geqslant9\right)\leqslant\dfrac{22{,}5}{81}=\dfrac{5}{18}.

L'évènement {∣S−174∣<9}\{|S-174|<9\} est le contraire de {∣S−174∣⩾9}\{|S-174|\geqslant9\}, donc

P(∣S−174∣<9)=1−P(∣S−174∣⩾9)⩾1−518=1318≈0,722.P\left(|S-174|<9\right)=1-P\left(|S-174|\geqslant9\right)\geqslant1-\dfrac5{18}=\dfrac{13}{18}\approx0{,}722.

L'évènement {∣S−174∣<9}\{|S-174|<9\} est inclus dans l'évènement {165⩽S⩽183}\{165\leqslant S\leqslant183\}, donc

P(S∈[165 ;183])⩾P(∣S−174∣<9)⩾1318≈0,722.P(S\in[165\,;183])\geqslant P\left(|S-174|<9\right)\geqslant\dfrac{13}{18}\approx0{,}722.

Arrondie à 10−110^{-1} près, cette minoration est 0,70{,}7.

Interprétation : sur ces 200200 livraisons, la probabilité que le nombre total de colis livrés dans les délais soit compris entre 165165 et 183183 est supérieure ou égale à 1318\dfrac{13}{18}, soit environ 72 %72\,\%.

Réponse : P(S∈[165 ;183])⩾1318≈0,7P(S\in[165\,;183])\geqslant\dfrac{13}{18}\approx0{,}7.

Points clés attendus

  • Partie A : nommer les évènements, traduire les pourcentages en probabilités conditionnelles, citer la partition {E ;E‾}\{E\,;\overline E\} pour la formule des probabilités totales.

  • Distinguer PE(R)P_E(R) et PR(E)P_R(E)   arrondir PR(E)P_R(E) comme demandé (10−110^{-1} près).

  • Loi binomiale : justifier par la répétition d'épreuves de Bernoulli identiques et indépendantes (tirages avec remise) et donner nn et pp.

  • Un évènement de probabilité très faible n'est pas impossible : calculer 0,952000{,}95^{200}.

  • Variance d'une somme : l'indépendance de XAX_A et XBX_B est la condition à énoncer.

  • Bienaymé-Tchebychev : écrire [165 ;183][165\,;183] sous la forme ∣S−E(S)∣⩽9|S-E(S)|\leqslant9, utiliser l'évènement contraire, et interpréter la minoration.

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Source : sujet officiel de l'épreuve de spécialité mathématiques du baccalauréat, session 2026 (Métropole, 8 septembre 2026 (jour 1)), ministère de l'Éducation nationale. Énoncé mis en forme pour le web à partir du tapuscrit de l'APMEP (François Kriegk) ; figures issues des fichiers de l'APMEP. En cas de doute sur un détail, le sujet officiel fait foi.

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