Corrigé — Centres Étrangers 2025 J1 – Exercice 1

Thème : Caisses automatiques — Probabilités conditionnelles, loi binomiale, inégalité de Bienaymé-Tchebychev

Barème indicatif : 6 points


Partie A — Probabilités et arbre pondéré

On note $T$ l'événement « la transaction est frauduleuse » et $E$ l'événement « une erreur est détectée ». Les données du problème sont :

$$P(T) = 0{,}1, \quad P_{T}(E) = 0{,}3, \quad P_{\bar{T}}(\bar{E}) = 0{,}85 \implies P_{\bar{T}}(E) = 0{,}15.$$

Question 1. Arbre de probabilités

L'arbre est structuré en deux niveaux :

- Première branche : $T$ (probabilité $0{,}1$) et $\bar{T}$ (probabilité $0{,}9$).

- Deuxièmes branches depuis $T$ : $E$ (prob. $0{,}3$) et $\bar{E}$ (prob. $0{,}7$).

- Deuxièmes branches depuis $\bar{T}$ : $E$ (prob. $0{,}15$) et $\bar{E}$ (prob. $0{,}85$).

La probabilité de l'intersection $T \cap E$ se lit directement :

$$P(T \cap E) = P(T) \times P_{T}(E) = 0{,}1 \times 0{,}3 = 0{,}03.$$

Question 2. Probabilité que la caisse détecte une erreur

Par la formule des probabilités totales, $\{T, \bar{T}\}$ est un système complet d'événements :

$$P(E) = P(T \cap E) + P(\bar{T} \cap E) = 0{,}03 + P(\bar{T}) \times P_{\bar{T}}(E).$$

$$P(\bar{T} \cap E) = 0{,}9 \times 0{,}15 = 0{,}135.$$

$$\boxed{P(E) = 0{,}03 + 0{,}135 = 0{,}165.}$$

Question 3. Probabilité que la transaction soit frauduleuse sachant qu'une erreur a été détectée

Par la formule de Bayes :

$$P_E(T) = \frac{P(T \cap E)}{P(E)} = \frac{0{,}03}{0{,}165} = \frac{3}{16{,}5} = \frac{30}{165} = \frac{2}{11} \approx 0{,}18.$$

Ainsi, même si une erreur est détectée, la transaction n'est frauduleuse que dans environ $18\,\%$ des cas.


Partie B — Loi binomiale

On effectue $15$ contrôles indépendants. La probabilité qu'une caisse détecte une erreur lors d'un contrôle est $p = P(E) = 0{,}165$.

On note $X$ le nombre de caisses ayant détecté une erreur parmi les $15$ contrôles.

Question 1. Loi de $X$

Les contrôles sont indépendants, la probabilité de succès est constante : $X$ suit une loi binomiale de paramètres $n = 15$ et $p = 0{,}165$.

$$\boxed{X \sim \mathcal{B}(15\,;\,0{,}165).}$$

Question 2. Probabilité que exactement 5 caisses détectent une erreur

$$P(X = 5) = \binom{15}{5} \times (0{,}165)^5 \times (0{,}835)^{10}.$$

Calcul numérique :

- $\binom{15}{5} = 3003$,

- $(0{,}165)^5 \approx 1{,}26 \times 10^{-4}$,

- $(0{,}835)^{10} \approx 0{,}179$.

$$P(X = 5) \approx 3003 \times 1{,}26 \times 10^{-4} \times 0{,}179 \approx \mathbf{0{,}068}.$$

Question 3. Probabilité qu'au moins une caisse détecte une erreur

$$P(X \geq 1) = 1 - P(X = 0) = 1 - (0{,}835)^{15}.$$

$(0{,}835)^{15} \approx 0{,}0656$.

$$\boxed{P(X \geq 1) \approx 1 - 0{,}0656 \approx 0{,}93.}$$

Question 4. Nombre minimal de contrôles pour que la probabilité d'au moins une détection dépasse $0{,}99$

On cherche le plus petit entier $n$ tel que $P(X_n \geq 1) > 0{,}99$, où $X_n \sim \mathcal{B}(n\,;\,0{,}165)$.

$$P(X_n \geq 1) = 1 - (0{,}835)^n > 0{,}99$$ $$\iff (0{,}835)^n < 0{,}01$$ $$\iff n \ln(0{,}835) < \ln(0{,}01)$$ $$\iff n > \frac{\ln(0{,}01)}{\ln(0{,}835)} = \frac{-4{,}605}{-0{,}180} \approx 25{,}6.$$

Donc il faut au minimum $\boxed{n = 26}$ contrôles.


Partie C — Inégalité de Bienaymé-Tchebychev

On dispose de trois variables $X_1, X_2, X_3$ indépendantes et identiquement distribuées suivant $\mathcal{B}(20\,;\,0{,}165)$. On pose $S = X_1 + X_2 + X_3$.

Question 1. Espérance et variance de $X_1$

$$E(X_1) = n \cdot p = 20 \times 0{,}165 = 3{,}3.$$

$$V(X_1) = n \cdot p \cdot (1-p) = 20 \times 0{,}165 \times 0{,}835 = 2{,}7555.$$

Question 2. Espérance et variance de $S$

Par linéarité de l'espérance et par indépendance :

$$E(S) = E(X_1) + E(X_2) + E(X_3) = 3 \times 3{,}3 = \mathbf{9{,}9}.$$

$$V(S) = V(X_1) + V(X_2) + V(X_3) = 3 \times 2{,}7555 = \mathbf{8{,}2665}.$$

Question 3. Minoration de $P(6 < S < 14)$ par l'inégalité de Bienaymé-Tchebychev

On approche $E(S) \approx 10$. L'inégalité de Bienaymé-Tchebychev affirme que pour tout $\varepsilon > 0$ :

$$P\!\left(|S - E(S)| \geq \varepsilon\right) \leq \frac{V(S)}{\varepsilon^2}.$$

L'événement $\{6 < S < 14\}$ correspond à $|S - 10| < 4$, soit $\varepsilon = 4$. On en déduit :

$$P\!\left(|S - 10| \geq 4\right) \leq \frac{V(S)}{\varepsilon^2} = \frac{8{,}2665}{16} \approx 0{,}517.$$

Par complémentarité :

$$P(6 < S < 14) = 1 - P\!\left(|S - 10| \geq 4\right) \geq 1 - 0{,}517 = \mathbf{0{,}483} > 0{,}48. \quad \checkmark$$