1ʳᵉ
Probabilité conditionnelle et arbre pondéré · Probabilités totales, indépendance
Une probabilité conditionnelle mesure la chance qu'un événement se produise sachant qu'un autre est déjà réalisé. Cette information change la donne : la probabilité d'être malade n'est pas la même avant et après un test positif. L'outil central est l'arbre pondéré, qui organise les probabilités et permet de tout calculer : probabilité d'une intersection, probabilité totale, et probabilité « à rebours ». La difficulté est de ne pas confondre $P_A(B)$ et $P_B(A)$, qui n'ont aucune raison d'être égales.
Probabilité conditionnelle (1re)

Soient $A$ et $B$ deux événements avec $P(A) \neq 0$. La probabilité de $B$ sachant $A$, notée $P_A(B)$, est $$P_A(B) = \dfrac{P(A \cap B)}{P(A)}.$$ On en déduit la probabilité d'une intersection : $P(A \cap B) = P(A) \times P_A(B)$.

On sait que $P(A) = 0{,}5$ et $P(A \cap B) = 0{,}2$. Alors $P_A(B) = \dfrac{0{,}2}{0{,}5} = 0{,}4$. Sachant que $A$ est réalisé, $B$ a une probabilité de $0{,}4$.

Arbre pondéré (1re)

Un arbre pondéré organise une expérience à deux étapes. Sur chaque branche figure une probabilité ; les branches issues d'un même point ont une somme égale à $1$. On lit deux règles :

  • la probabilité d'un chemin est le produit des probabilités rencontrées le long de ce chemin ;
  • la probabilité d'un événement est la somme des probabilités des chemins qui y mènent.
Formule des probabilités totales (1re)

Avec l'arbre ci-dessus, l'événement $B$ est atteint par deux chemins : celui qui passe par $A$ et celui qui passe par $\overline{A}$. D'où $$P(B) = P(A) \times P_A(B) + P(\overline{A}) \times P_{\overline{A}}(B).$$

Indépendance (1re)

Deux événements $A$ et $B$ sont indépendants lorsque la réalisation de l'un ne change pas la probabilité de l'autre, c'est-à-dire $P_A(B) = P(B)$. Cela équivaut à $$P(A \cap B) = P(A) \times P(B).$$

Méthode : utiliser un arbre
  1. Traduire l'énoncé en événements et placer les probabilités connues sur les branches.
  2. Compléter les branches manquantes (la somme partant d'un point vaut $1$).
  3. Multiplier le long des chemins, additionner les chemins menant au même événement.

Une urne donne $A$ avec $P(A) = 0{,}3$. Sachant $A$, $B$ a pour probabilité $0{,}8$ ; sachant $\overline{A}$, $B$ a pour probabilité $0{,}5$. Alors $$P(B) = 0{,}3 \times 0{,}8 + 0{,}7 \times 0{,}5 = 0{,}24 + 0{,}35 = 0{,}59.$$

Exercice 1 — Conditionnelle et indépendance

On donne $P(A) = 0{,}6$, $P(B) = 0{,}5$ et $P(A \cap B) = 0{,}3$.

  1. Calculer $P_A(B)$ et $P_B(A)$.
  2. Les événements $A$ et $B$ sont-ils indépendants ? Justifier.
Solution — Exercice 1
  1. $P_A(B) = \dfrac{P(A \cap B)}{P(A)} = \dfrac{0{,}3}{0{,}6} = 0{,}5$   et   $P_B(A) = \dfrac{P(A \cap B)}{P(B)} = \dfrac{0{,}3}{0{,}5} = 0{,}6$.
  2. On compare $P(A) \times P(B) = 0{,}6 \times 0{,}5 = 0{,}3$ et $P(A \cap B) = 0{,}3$. Ils sont égaux, donc $A$ et $B$ sont indépendants (on remarque d'ailleurs que $P_A(B) = 0{,}5 = P(B)$).
Exercice 2 — Construire un arbre

Dans une classe, $60\,\%$ des élèves sont des filles. Parmi les filles, $30\,\%$ jouent d'un instrument ; parmi les garçons, $20\,\%$. On choisit un élève au hasard. On note $F$ « l'élève est une fille » et $I$ « l'élève joue d'un instrument ».

  1. Construire l'arbre pondéré.
  2. Calculer $P(F \cap I)$.
  3. Calculer $P(I)$.
Solution — Exercice 2
  1. L'arbre a deux branches principales $F$ (probabilité $0{,}6$) et $\overline{F}$ (probabilité $0{,}4$). De $F$ partent $I$ ($0{,}3$) et $\overline{I}$ ($0{,}7$) ; de $\overline{F}$ partent $I$ ($0{,}2$) et $\overline{I}$ ($0{,}8$).
  2. $P(F \cap I) = P(F) \times P_F(I) = 0{,}6 \times 0{,}3 = 0{,}18$.
  3. $P(I) = P(F) \times P_F(I) + P(\overline{F}) \times P_{\overline{F}}(I) = 0{,}18 + 0{,}4 \times 0{,}2 = 0{,}18 + 0{,}08 = 0{,}26$.
Exercice 3 — Synthèse
4 pts

Dans une usine, $4\,\%$ des pièces sont défectueuses. Un test détecte $95\,\%$ des pièces défectueuses, mais signale aussi à tort $2\,\%$ des pièces conformes. On note $D$ « la pièce est défectueuse » et $T$ « le test est positif ».

  1. Calculer la probabilité que le test soit positif.
  2. Une pièce a un test positif. Calculer la probabilité qu'elle soit réellement défectueuse, $P_T(D)$. Commenter.
Solution — Exercice 3
  1. $P(D) = 0{,}04$, $P(\overline{D}) = 0{,}96$, $P_D(T) = 0{,}95$, $P_{\overline{D}}(T) = 0{,}02$. $P(T) = 0{,}04 \times 0{,}95 + 0{,}96 \times 0{,}02 = 0{,}038 + 0{,}0192 = 0{,}0572$.
  2. $P_T(D) = \dfrac{P(D \cap T)}{P(T)} = \dfrac{0{,}04 \times 0{,}95}{0{,}0572} = \dfrac{0{,}038}{0{,}0572} \approx 0{,}66$. Même avec un test positif, la pièce n'a qu'environ $66\,\%$ de chances d'être défectueuse : les fausses alertes sur les nombreuses pièces conformes pèsent lourd. C'est pourquoi $P_T(D)$ et $P_D(T)$ sont très différents.
Erreurs classiques à éviter
ErreurExemple fauxCorrection
Confondre $P_A(B)$ et $P_B(A)$« c'est la même chose »$P_A(B) = \dfrac{P(A\cap B)}{P(A)}$, dénominateurs différents
Additionner le long d'un chemin$P(A \cap B) = P(A) + P_A(B)$on multiplie : $P(A) \times P_A(B)$
Oublier un chemin dans $P(B)$$P(B) = P(A) \times P_A(B)$ajouter le chemin par $\overline{A}$
Croire que deux événements sont toujours indépendantssupposer $P(A \cap B) = P(A)P(B)$à vérifier, ce n'est pas automatique