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Rêves Vision

Première · Chapitre 10

Schéma de Bernoulli et loi binomiale

Cours de Première sur le schéma de Bernoulli et la loi binomiale : épreuve de Bernoulli, coefficient binomial, formule P(X=k), espérance E(X)=np et exercices corrigés.

8 exercices corrigés · Première générale - spécialité mathématiques · Mis à jour en juin 2026

Prérequis

À maîtriser avant d'attaquer ce chapitre :

Lancer 10 fois une pièce et compter les piles, tester 20 composants et compter les défectueux, interroger 100 personnes et compter les réponses « oui » : dans tous ces cas, on répète une même expérience à deux issues et on compte les succès. La loi binomiale modélise exactement ce type de situation.

Épreuve de Bernoulli

Une épreuve de Bernoulli est une expérience aléatoire qui ne possède que deux issues :

  • le succès SS, de probabilité pp ;
  • l’échec Sˉ\bar{S}, de probabilité 1p1 - p.

Exemple. Lancer un dé et regarder si l’on obtient un 66 est une épreuve de Bernoulli de succès « obtenir 66 », avec p=16p = \dfrac{1}{6}.

Schéma de Bernoulli

Un schéma de Bernoulli de paramètres nn et pp est la répétition de nn épreuves de Bernoulli :

  • identiques : la probabilité de succès pp est la même à chaque épreuve ;
  • indépendantes : le résultat d’une épreuve n’influence pas les autres.

Coefficient binomial

Dans un schéma de nn épreuves, le coefficient binomial (nk)\dbinom{n}{k} (lu « kk parmi nn ») est le nombre de chemins de l’arbre qui réalisent exactement kk succès parmi les nn épreuves.

Exemples.

(32)=3(42)=6\binom{3}{2} = 3 \qquad \binom{4}{2} = 6

Pour (32)\dbinom{3}{2}, les 33 chemins à 22 succès parmi 33 épreuves sont SSSˉSS\bar{S}, SSˉSS\bar{S}S et SˉSS\bar{S}SS.

Quelques valeurs et symétrie

Pour tout entier n0n \geqslant 0 :

(n0)=1(nn)=1(n1)=n\binom{n}{0} = 1 \qquad \binom{n}{n} = 1 \qquad \binom{n}{1} = n

Les coefficients binomiaux sont symétriques :

(nk)=(nnk)\binom{n}{k} = \binom{n}{n-k}

On peut les calculer à la machine (touche nCr\boxed{\text{nCr}}) ou les lire dans le triangle de Pascal.

Loi binomiale

On répète un schéma de Bernoulli de paramètres nn et pp, et on note XX la variable aléatoire qui compte le nombre de succès sur les nn épreuves.

On dit alors que XX suit la loi binomiale de paramètres nn et pp, ce que l’on note :

XB(n;p)X \sim \mathcal{B}(n \,;\, p)

La variable XX peut prendre toutes les valeurs entières de 00 à nn.

Probabilité d'obtenir k succès

Si XX suit la loi binomiale B(n;p)\mathcal{B}(n \,;\, p), alors pour tout entier kk compris entre 00 et nn :

P(X=k)=(nk)pk(1p)nkP(X = k) = \binom{n}{k}\, p^{k}\, (1 - p)^{\,n - k}

On reconnaît trois facteurs :

  • (nk)\dbinom{n}{k} : le nombre de chemins menant à kk succès ;
  • pkp^{k} : la probabilité des kk succès ;
  • (1p)nk(1 - p)^{\,n - k} : la probabilité des nkn - k échecs.

Espérance d'une loi binomiale

Si XX suit la loi binomiale B(n;p)\mathcal{B}(n \,;\, p), son espérance est :

E(X)=npE(X) = n\,p

C’est le nombre moyen de succès attendu sur les nn répétitions. Par exemple, en lançant 100100 fois une pièce équilibrée, on attend en moyenne E(X)=100×0,5=50E(X) = 100 \times 0{,}5 = 50 piles.

Calculer une probabilité avec la loi binomiale

  1. Vérifier qu’on a bien un schéma de Bernoulli : épreuves identiques, indépendantes, à deux issues.
  2. Identifier les paramètres : le nombre d’épreuves nn et la probabilité de succès pp. Conclure que XB(n;p)X \sim \mathcal{B}(n \,;\, p).
  3. Appliquer la formule P(X=k)=(nk)pk(1p)nkP(X = k) = \dbinom{n}{k}\, p^{k}\,(1 - p)^{\,n - k} en calculant séparément le coefficient binomial et les puissances.
  4. Pour un événement du type « au moins un succès », passer par l’événement contraire : P(X1)=1P(X=0)P(X \geqslant 1) = 1 - P(X = 0).

Les pièges classiques

  • Ne pas confondre pkp^{k} (puissance pour les succès) et (1p)nk(1 - p)^{\,n - k} (puissance pour les échecs) : l’exposant de pp est kk, celui de 1p1 - p est nkn - k.
  • Le coefficient (nk)\dbinom{n}{k} ne s’oublie pas : sans lui, on ne compte qu’un seul chemin au lieu de tous.
  • Vérifier que les épreuves sont bien indépendantes : un tirage sans remise ne donne pas une loi binomiale.
  • « Au moins un » se traite par le contraire : P(X1)=1P(X=0)P(X \geqslant 1) = 1 - P(X = 0), et non en additionnant tous les cas un à un.

Exercices corrigés

Du plus simple au plus exigeant. Cherche d'abord seul, puis déroule le corrigé détaillé.

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Calculer un coefficient binomial

Dans un schéma de 55 épreuves de Bernoulli, on veut compter le nombre de chemins réalisant exactement 22 succès.

Calculer le coefficient binomial (52)\dbinom{5}{2}.

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Reconnaître un schéma de Bernoulli

On lance 77 fois de suite un dé équilibré à six faces. À chaque lancer, on s'intéresse à l'événement « obtenir un 66 ». On note XX le nombre de 66 obtenus au cours des 77 lancers.

Justifier que XX suit une loi binomiale et préciser ses paramètres nn et pp.

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Calculer P(X = k) avec une loi binomiale

On lance 44 fois une pièce de monnaie équilibrée. On note XX le nombre de « pile » obtenus. La variable XX suit la loi binomiale B(4;0,5)\mathcal{B}(4\,;\,0{,}5).

Calculer la probabilité d'obtenir exactement 22 « pile », c'est-à-dire P(X=2)P(X = 2).

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Espérance d'une loi binomiale

Dans un atelier, une machine produit des pièces dont 2%2\,\% sont défectueuses, indépendamment les unes des autres. On prélève un lot de 5050 pièces et on note XX le nombre de pièces défectueuses du lot. La variable XX suit la loi binomiale B(50;0,02)\mathcal{B}(50\,;\,0{,}02).

Calculer l'espérance E(X)E(X) et interpréter le résultat.

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Probabilité d'objets rares dans des packs (gaming)

Dans le jeu EA FC, chaque ouverture de pack contient indépendamment un joueur rare avec une probabilité p=0,1p = 0{,}1. Léa ouvre 55 packs identiques et note XX le nombre de joueurs rares obtenus. La variable XX suit la loi binomiale B(5;0,1)\mathcal{B}(5\,;\,0{,}1).

Calculer la probabilité d'obtenir exactement 22 joueurs rares, c'est-à-dire P(X=2)P(X = 2).

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Retrouver le nombre d'épreuves à partir de l'espérance

Karim revend des paires de sneakers. Chaque paire mise en vente est revendue avec bénéfice, indépendamment des autres, avec une probabilité p=0,4p = 0{,}4. S'il met nn paires en vente, le nombre XX de paires revendues avec bénéfice suit la loi binomiale B(n;0,4)\mathcal{B}(n\,;\,0{,}4).

Karim souhaite revendre en moyenne 66 paires avec bénéfice. Déterminer le nombre nn de paires qu'il doit mettre en vente.

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Bonus

Probabilité d'au moins un succès (problème)

Une urne contient des boules dont une proportion p=0,2p = 0{,}2 sont gagnantes. On tire successivement 55 boules avec remise (la composition de l'urne reste donc inchangée à chaque tirage). On note XX le nombre de boules gagnantes obtenues.

Calculer la probabilité d'obtenir au moins une boule gagnante, c'est-à-dire P(X1)P(X \geqslant 1).

Débloquer l'exercice
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Vidéos virales d'un créateur (problème complet)

Inès publie 66 vidéos sur TikTok pendant une semaine. On admet que chaque vidéo dépasse les 1000010\,000 vues, indépendamment des autres, avec une probabilité p=0,25p = 0{,}25. On note XX le nombre de vidéos qui dépassent ce seuil parmi les 66.

1. Justifier que XX suit une loi binomiale, préciser ses paramètres et calculer l'espérance E(X)E(X).
2. Calculer la probabilité qu'exactement 22 vidéos dépassent le seuil, c'est-à-dire P(X=2)P(X = 2).
3. Calculer la probabilité qu'au plus une vidéo dépasse le seuil, c'est-à-dire P(X1)P(X \leqslant 1).

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Teste-toi

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Questions fréquentes

Qu'est-ce qu'un schéma de Bernoulli ?
Un schéma de Bernoulli est la répétition de n épreuves de Bernoulli identiques et indépendantes. Chaque épreuve n'a que deux issues : succès, de probabilité p, et échec, de probabilité 1 − p. Le nombre de succès suit alors une loi binomiale de paramètres n et p.
Comment calculer P(X = k) avec une loi binomiale ?
Si X suit la loi binomiale B(n ; p), alors P(X = k) = C(n,k) × p puissance k × (1 − p) puissance (n − k). On multiplie le coefficient binomial C(n,k) (le nombre de chemins donnant k succès) par la probabilité d'un chemin à k succès et n − k échecs.
Quelle est l'espérance d'une loi binomiale ?
Pour une variable aléatoire X qui suit la loi binomiale B(n ; p), l'espérance vaut E(X) = n × p. Elle représente le nombre moyen de succès attendu sur les n répétitions, par exemple 50 piles attendus en lançant 100 fois une pièce équilibrée.