I. De la fréquence à la probabilité
Les statistiques descriptives (Leçons 1–3) décrivent ce qui s'est passé. Les probabilités modélisent ce qui va se passer dans une expérience aléatoire. Le lien entre les deux est fondamental : la probabilité d'un événement est la limite de sa fréquence relative quand le nombre d'expériences tend vers l'infini.
Si on lance une pièce équilibrée 10 fois, on peut obtenir 3 fois Face (fréquence 30 %). Mais si on la lance 10 000 fois, la fréquence sera très proche de 50 %. C'est la loi des grands nombres (Bernoulli, 1713) : la fréquence relative d'un événement converge vers sa probabilité quand le nombre d'expériences grandit.
Ce principe est à la base de tout : les assurances calculent les primes en observant les fréquences des accidents sur des millions de cas pour estimer les probabilités futures. L'INSD du Burkina Faso utilise de grandes enquêtes pour estimer les probabilités d'événements démographiques.
II. Vocabulaire — univers, issues, événements
Exemples : lancer un dé, tirer une carte, mesurer la pluviométrie d'un jour donné.
Dé : \(\Omega=\{1,2,3,4,5,6\}\)
"Obtenir un pair" = \(\{2,4,6\}\)
Événement certain : \(\Omega\) — toujours réalisé.
Événement impossible : \(\emptyset\) — jamais réalisé.
Événement élémentaire : \(\{\omega\}\) — une seule issue.
Événement contraire : \(\bar{A} = \Omega\setminus A\).
III. Axiomes de Kolmogorov — la définition rigoureuse
La théorie moderne des probabilités repose sur trois axiomes formulés par Andreï Kolmogorov en 1933. Toute propriété des probabilités se déduit de ces trois axiomes, sans exception.
Pour tout événement \(A\subseteq\Omega\) : \(P(A) \geq 0\)
La probabilité de l'événement certain est 1 : \(P(\Omega) = 1\)
Si \(A\) et \(B\) sont deux événements incompatibles (\(A\cap B = \emptyset\)) :
\(P(A\cup B) = P(A) + P(B)\)
Plus généralement, pour une suite finie d'événements deux à deux incompatibles : \(P\!\left(\bigcup_i A_i\right) = \sum_i P(A_i)\)
P(∅) = 0 : \(\Omega\) et \(\emptyset\) sont incompatibles et \(\Omega\cup\emptyset=\Omega\). Par l'Axiome 3 : \(P(\Omega)+P(\emptyset)=P(\Omega)\), soit \(P(\emptyset)=0\). \(\square\)
\(P(\bar{A})=1-P(A)\) : \(A\) et \(\bar{A}\) sont incompatibles et \(A\cup\bar{A}=\Omega\). Par l'Axiome 3 et l'Axiome 2 : \(P(A)+P(\bar{A})=1\). \(\square\)
\(0\leq P(A)\leq 1\) : De l'Axiome 1, \(P(\bar{A})\geq0\), et \(P(\bar{A})=1-P(A)\), donc \(P(A)\leq1\). \(\square\)
IV. Formules fondamentales
On décompose \(A\cup B\) en trois parties deux à deux incompatibles :
\(A\cup B = (A\setminus B) \cup (A\cap B) \cup (B\setminus A)\)
De même, \(A = (A\setminus B)\cup(A\cap B)\) et \(B=(B\setminus A)\cup(A\cap B)\), donc :
\(P(A\setminus B)=P(A)-P(A\cap B)\) et \(P(B\setminus A)=P(B)-P(A\cap B)\)
Par l'Axiome 3 (additivité sur les incompatibles) :
\(P(A\cup B)=P(A\setminus B)+P(A\cap B)+P(B\setminus A)\)
\(=[P(A)-P(A\cap B)]+P(A\cap B)+[P(B)-P(A\cap B)]=P(A)+P(B)-P(A\cap B) \quad\square\)
Très utile : "au moins un" = contraire de "aucun".
Un événement contenu dans un autre a une probabilité plus petite.
V. Probabilité classique (équiprobabilité)
Quand toutes les issues sont également probables (équiprobabilité), la probabilité d'un événement est le rapport du nombre d'issues favorables au nombre total d'issues.
La définition classique suppose que toutes les issues ont la même probabilité. Ce n'est pas toujours le cas :
- Un dé pipé (truqué) n'est pas équiprobable.
- La probabilité de pluie à Ouagadougou n'est pas 1/2 (pluie ou pas pluie ne sont pas également probables).
- La probabilité de naître garçon vs fille est ≈ 51% vs 49%, pas exactement 50%.
Dans ces cas, on utilise soit la définition fréquentiste (observation de la fréquence sur de nombreuses répétitions), soit un modèle probabiliste basé sur des hypothèses physiques ou biologiques.
VI. Éléments de dénombrement
Pour calculer une probabilité classique, il faut souvent compter des issues. Les formules de dénombrement permettent ce comptage sans lister toutes les issues.
Permutation de \(n\) éléments : \(n!\)
\(A_n^r = r!\binom{n}{r}\)
Avec les arrangements, l'ordre compte : (A,B,C) et (B,A,C) sont deux arrangements différents. Pour les combinaisons, l'ordre ne compte pas : {A,B,C} = {B,A,C}.
Pour chaque combinaison de \(r\) éléments, il existe exactement \(r!\) arrangements (les \(r!\) permutations de ces éléments). Donc :
\(\text{nombre d'arrangements} = r! \times \text{nombre de combinaisons}\)
\(\binom{n}{r} = \frac{A_n^r}{r!} = \frac{n!}{r!(n-r)!} \quad \square\)
VII. Diagramme de Venn et opérations sur les événements
Diagrammes de Venn — les quatre situations fondamentales et les formules associées
VIII. Exemples travaillés
On lance un dé cubique équilibré. \(\Omega=\{1,2,3,4,5,6\}\), \(|\Omega|=6\).
A = "obtenir un nombre pair" = {2, 4, 6} :
\(P(A) = \frac{|A|}{|\Omega|} = \frac{3}{6} = \frac{1}{2}\)
B = "obtenir un multiple de 3" = {3, 6} :
\(P(B) = \frac{2}{6} = \frac{1}{3}\)
\(A\cap B\) = "pair et multiple de 3" = {6} :
\(P(A\cap B) = \frac{1}{6}\)
\(P(A\cup B)\) = "pair ou multiple de 3" :
\(P(A\cup B) = P(A)+P(B)-P(A\cap B) = \frac{1}{2}+\frac{1}{3}-\frac{1}{6} = \frac{3}{6}+\frac{2}{6}-\frac{1}{6} = \frac{4}{6} = \frac{2}{3}\)
Vérification : \(A\cup B=\{2,3,4,6\}\), 4 issues sur 6 = 2/3 ✓
Dans un groupe de 8 étudiants de l'Université Joseph Ki-Zerbo, on doit choisir :
a) Un président, un secrétaire et un trésorier (rôles distincts, ordre compte) :
\(A_8^3 = 8\times7\times6 = 336\) façons
b) Un comité de 3 personnes (pas de rôles, ordre ne compte pas) :
\(\binom{8}{3} = \frac{8!}{3!\times5!} = \frac{8\times7\times6}{3\times2\times1} = \frac{336}{6} = 56\) façons
c) La probabilité que le comité contienne les deux étudiants les plus anciens (disons Ali et Binta) :
Comités favorables : les 2 fixés + 1 parmi les 6 restants = \(\binom{6}{1}=6\) comités.
\(P = \frac{6}{56} = \frac{3}{28} \approx 0{,}107\)
Dans une urne contenant 4 boules rouges et 6 boules bleues, on tire 3 boules successivement avec remise. Calculer la probabilité d'obtenir au moins une boule rouge.
L'événement contraire est "aucune boule rouge", soit "3 bleues".
\(P(\text{aucune rouge}) = \left(\frac{6}{10}\right)^3 = \left(\frac{3}{5}\right)^3 = \frac{27}{125}\)
\(P(\text{au moins une rouge}) = 1 - \frac{27}{125} = \frac{98}{125} = 0{,}784 = 78{,}4\%\)
Bien plus simple que de calculer directement P(1 rouge) + P(2 rouges) + P(3 rouges).
Dans une enquête sur 200 ménages de Ouagadougou, on a relevé :
118 ménages ont un téléphone portable (T), 95 ont accès à internet (I), 70 ont les deux.
Vérifier que les probabilités forment bien un modèle cohérent et calculer :
\(P(T)=\frac{118}{200}=0{,}59\) ; \(P(I)=\frac{95}{200}=0{,}475\) ; \(P(T\cap I)=\frac{70}{200}=0{,}35\)
\(P(T\cup I)\) = "téléphone ou internet" :
\(P(T\cup I)=0{,}59+0{,}475-0{,}35=0{,}715\)
Vérification directe : \(118+95-70=143\) ménages ont l'un ou l'autre, \(143/200=0{,}715\) ✓
Ménages sans téléphone ni internet :
\(P(\overline{T\cup I})=1-0{,}715=0{,}285\) soit 57 ménages sur 200 ✓
IX. Application concrète ⭐
Lors des festivités du 11 décembre (Fête de l'Indépendance du Burkina Faso), une tombola est organisée. Une urne contient :
- 10 billets numérotés 1 à 10, dont les numéros pairs sont gagnants
- Parmi les gagnants, les numéros divisibles par 4 donnent le grand prix
- a) Définir l'univers \(\Omega\), l'événement G (gagner) et l'événement GP (grand prix).
- b) Calculer \(P(G)\), \(P(GP)\) et \(P(G\cap GP)\).
- c) Calculer \(P(G\cup GP)\) et interpréter.
- d) On tire deux billets successivement sans remise. Calculer la probabilité que les deux soient gagnants.
- e) On tire 3 billets simultanément. Combien de tirages possibles ? Calculer la probabilité qu'exactement 2 soient gagnants.
a) Définitions :
\(\Omega=\{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10\}\), \(|\Omega|=10\)
\(G=\{2,4,6,8,10\}\) (pairs gagnants), \(|G|=5\)
\(GP=\{4,8\}\) (divisibles par 4 dans \(\{1,\ldots,10\}\)), \(|GP|=2\)
b) Probabilités :
\(P(G)=5/10=1/2\) ; \(P(GP)=2/10=1/5\)
Remarque : \(GP\subseteq G\) car tout multiple de 4 est pair. Donc \(G\cap GP=GP\).
\(P(G\cap GP)=P(GP)=1/5\)
c) Union :
\(P(G\cup GP)=P(G)+P(GP)-P(G\cap GP)=1/2+1/5-1/5=1/2\)
Normal : puisque \(GP\subset G\), "G ou GP" = G. \(P(G\cup GP)=P(G)=1/2\).
d) Deux billets sans remise, tous deux gagnants :
Premier tirage gagnant : \(P_1=5/10=1/2\). Second gagnant sachant premier gagnant : \(P_2=4/9\) (4 gagnants restants sur 9 billets).
\(P=\frac{5}{10}\times\frac{4}{9}=\frac{20}{90}=\frac{2}{9}\approx22{,}2\%\)
e) Tirage de 3 billets simultanément :
Tirages possibles : \(\binom{10}{3}=\frac{10\times9\times8}{6}=120\)
Cas favorables (exactement 2 gagnants) : choisir 2 parmi 5 gagnants ET 1 parmi 5 perdants :
\(\binom{5}{2}\times\binom{5}{1}=10\times5=50\)
\(P=\frac{50}{120}=\frac{5}{12}\approx41{,}7\%\)
✏️ Exercices d'application
Deux événements \(A\) et \(B\) vérifient \(P(A)=0{,}6\), \(P(B)=0{,}5\), \(P(A\cup B)=0{,}8\).
- a) Calculer \(P(A\cap B)\).
- b) Calculer \(P(\bar{A})\) et \(P(\bar{B})\).
- c) Calculer \(P(\bar{A}\cap\bar{B})\). (Indication : \(\overline{A\cup B}=\bar{A}\cap\bar{B}\))
- d) Les événements A et B sont-ils incompatibles ? Justifier.
b) \(P(\bar{A})=1-0{,}6=0{,}4\). \(P(\bar{B})=1-0{,}5=0{,}5\).
c) \(P(\bar{A}\cap\bar{B})=P(\overline{A\cup B})=1-P(A\cup B)=1-0{,}8=\mathbf{0{,}2}\).
d) Non incompatibles : \(P(A\cap B)=0{,}3\neq0\) — ils ont des issues communes.
Au marché de Pissy à Ouagadougou, une commerçante dispose de 5 modèles de pagnes (P1, P2, P3, P4, P5) et 3 modèles de boubous (B1, B2, B3).
- a) Combien de tenues différentes peut-on former (1 pagne + 1 boubou) ?
- b) On choisit 2 pagnes parmi les 5 pour une promotion. Combien de paires possibles ?
- c) Un client veut ranger ses achats en ordre dans un sac : 3 articles choisis parmi les 8 (5P + 3B). Combien d'arrangements distincts ?
b) \(\binom{5}{2}=\frac{5\times4}{2}=\mathbf{10}\) paires de pagnes.
c) Arrangements de 3 parmi 8 : \(A_8^3=8\times7\times6=\mathbf{336}\) façons.
Une urne contient 6 boules numérotées 1 à 6. On tire une boule au hasard.
- a) Calculer la probabilité d'obtenir un nombre impair.
- b) Calculer la probabilité d'obtenir un nombre premier.
- c) Calculer la probabilité d'obtenir un nombre impair ou un nombre premier.
- d) Calculer la probabilité d'obtenir un nombre impair et un nombre premier.
b) Nombres premiers dans {1…6} : {2,3,5}. \(P=3/6=\mathbf{1/2}\).
c) Impair∪premier = {1,2,3,5}. \(P=4/6=\mathbf{2/3}\). Vérif: \(1/2+1/2-P(\text{impair}\cap\text{premier})=1-P(\{3,5\})=1-2/6=2/3\) ✓.
d) Impair∩premier = {3,5}. \(P=2/6=\mathbf{1/3}\).
Dans la région du Sahel burkinabè, la probabilité qu'il pleuve un jour de juillet est de 0,35.
- a) Quelle est la probabilité qu'il ne pleuve pas ce jour-là ?
- b) On considère deux jours consécutifs indépendants. Quelle est la probabilité qu'il ne pleuve aucun des deux jours ?
- c) Quelle est la probabilité qu'il pleuve au moins un des deux jours ?
- d) Sur une semaine de 7 jours (indépendants), quelle est la probabilité qu'il pleuve au moins une fois ? (Donner une valeur approchée.)
b) \(P(\text{aucun des 2})=0{,}65^2=0{,}4225\approx\mathbf{42{,}3\%}\).
c) \(P(\text{au moins un})=1-0{,}4225=\mathbf{0{,}5775\approx57{,}8\%}\).
d) \(P(\text{au moins un en 7 jours})=1-0{,}65^7=1-0{,}0490\approx\mathbf{0{,}951=95{,}1\%}\). Il y a 95 % de chance de voir au moins une pluie dans la semaine.
Un département de l'Université Joseph Ki-Zerbo compte 12 étudiants : 7 hommes et 5 femmes. On tire au sort un comité de 4 personnes.
- a) Combien de comités de 4 sont possibles ?
- b) Calculer la probabilité que le comité soit entièrement composé d'hommes.
- c) Calculer la probabilité qu'il contienne exactement 2 femmes.
- d) Calculer la probabilité qu'il contienne au moins une femme en utilisant l'événement contraire.
b) 4 hommes parmi 7 : \(\binom{7}{4}=35\). \(P=35/495=7/99\approx\mathbf{7{,}1\%}\).
c) 2 femmes parmi 5 et 2 hommes parmi 7 : \(\binom{5}{2}\times\binom{7}{2}=10\times21=210\). \(P=210/495=14/33\approx\mathbf{42{,}4\%}\).
d) Contraire : aucune femme = 4 hommes. \(P(\text{aucune femme})=35/495\). \(P(\text{au moins une femme})=1-35/495=460/495=92/99\approx\mathbf{92{,}9\%}\).
À retenir
- Univers \(\Omega\) : ensemble de toutes les issues. Événement \(A\subseteq\Omega\).
- Axiomes de Kolmogorov : \(P(A)\geq0\), \(P(\Omega)=1\), additivité sur les incompatibles.
- Conséquences : \(P(\emptyset)=0\), \(P(\bar{A})=1-P(A)\), \(0\leq P(A)\leq1\).
- Formule de l'union : \(P(A\cup B)=P(A)+P(B)-P(A\cap B)\).
- Probabilité classique : \(P(A)=|A|/|\Omega|\) si toutes les issues sont équiprobables.
- Astuce "au moins un" : \(P(\text{au moins un})=1-P(\text{aucun})\) — passer par le contraire.
- Arrangements : \(A_n^r=n!/(n-r)!\) — ordre compte, sans répétition.
- Combinaisons : \(\binom{n}{r}=n!/[r!(n-r)!]\) — ordre ne compte pas, sans répétition.
- Principe multiplicatif : \(n_1\times n_2\times\cdots\times n_k\) étapes indépendantes.