Enseignement Scientifique - Bac 2023
Métropole - Session normale
Epreuve du 18 juin 2023
Consigne officielle
Le candidat traite les trois exercices.
Exercice 1
Enonce
Le climat passé et futur
Traitez ce sujet de manière complète et argumentée.
Criteres d'evaluation
Methode
Pour traiter un exercice sur le climat passé et futur, il faut adopter une démarche structurée en trois parties. Premièrement, analyser les données paléoclimatiques pour comprendre les variations naturelles du climat et le rôle de l'effet de serre dans le passé. Deuxièmement, expliquer le mécanisme physique de l'effet de serre actuel, en insistant sur l'augmentation des gaz à effet de serre (GES) d'origine anthropique. Troisièmement, présenter le fonctionnement et les résultats des modèles climatiques pour projeter l'évolution future du climat selon différents scénarios. Il est crucial de relier constamment ces trois notions (paléoclimat, effet de serre, modèles) pour montrer comment l'étude du passé éclaire le présent et permet de prévoir l'avenir. La réponse doit être argumentée avec des exemples précis (carottes de glace, forçage radiatif, scénarios du GIEC) et mettre en évidence la rupture causée par les activités humaines par rapport aux cycles naturels.
Points cles
- 1L'étude des paléoclimats : L'analyse des archives naturelles (carottes de glace, sédiments, fossiles) révèle les variations climatiques passées. Les carottes de glace, en particulier, montrent une corrélation étroite entre la température et la concentration en CO2 et CH4 sur les 800 000 dernières années, confirmant le rôle de ces gaz dans l'effet de serre naturel.
- 2Le mécanisme de l'effet de serre : C'est un phénomène naturel vital où certains gaz (vapeur d'eau, CO2, CH4) absorbent et réémettent une partie du rayonnement infrarouge émis par la Terre, retenant ainsi la chaleur. L'augmentation massive des GES depuis la révolution industrielle (combustion d'énergies fossiles, déforestation) intensifie cet effet, conduisant à un réchauffement additionnel.
- 3Le forçage radiatif : C'est la perturbation du bilan énergétique de la Terre, exprimée en W/m². Les activités humaines créent un forçage radiatif positif (principalement dû au CO2, au CH4 et aux aérosols), signifiant qu'elles piègent plus d'énergie qu'elles n'en renvoient vers l'espace, ce qui est la cause directe du réchauffement climatique actuel.
- 4Le rôle des modèles climatiques : Ce sont des simulations numériques complexes intégrant les lois de la physique, la chimie et la biologie pour reproduire le système climatique. Ils sont validés en simulant avec succès les climats passés. Ils permettent ensuite de projeter l'évolution future en fonction de scénarios socio-économiques (SSP du GIEC).
- 5La comparaison passé-présent-futur : Les données paléoclimatiques montrent que les concentrations actuelles de CO2 dépassent largement les variations naturelles des 800 000 dernières années. Les modèles prévoient, selon les scénarios, une augmentation de température bien plus rapide que les transitions naturelles passées, soulignant l'urgence d'une action pour limiter les émissions.
Exercice 2
Enonce
L'intelligence artificielle
Traitez ce sujet de manière complète et argumentée.
Criteres d'evaluation
Methode
Pour traiter un sujet sur l'intelligence artificielle en enseignement scientifique, il faut adopter une démarche structurée. Commencez par définir précisément les termes clés : intelligence artificielle, algorithmes, réseaux de neurones et apprentissage. Ensuite, organisez votre réponse en trois parties distinctes. La première partie doit expliquer le concept d'algorithme comme une suite d'instructions logiques résolvant un problème, en donnant des exemples simples (recette de cuisine, algorithme de tri). La deuxième partie doit aborder les réseaux de neurones artificiels, en les présentant comme des modèles mathématiques inspirés du cerveau biologique, composés de neurones, de couches et de connexions pondérées. Enfin, la troisième partie doit traiter des différents types d'apprentissage (supervisé, non supervisé, par renforcement) et de leur rôle dans l'ajustement des paramètres du réseau. Chaque partie doit être illustrée par des exemples concrets d'application (reconnaissance d'images, traduction automatique, voiture autonome) et reliée aux autres pour montrer la cohérence de l'ensemble. Concluez par une synthèse sur les enjeux et limites de l'IA.
Points cles
- 1Définition de l'intelligence artificielle (IA) : Il s'agit d'un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Cela inclut des tâches comme la perception, le raisonnement, l'apprentissage et la prise de décision. Il est crucial de distinguer l'IA faible (spécialisée dans une tâche) de l'IA forte (hypothétique, équivalente à l'intelligence humaine).
- 2Rôle fondamental des algorithmes : Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d'instructions permettant de résoudre un problème ou d'effectuer un calcul. En IA, les algorithmes sont les procédures logiques qui guident le traitement de l'information. Par exemple, un algorithme de recherche dans un graphe ou un algorithme d'optimisation pour ajuster des paramètres.
- 3Structure et fonctionnement des réseaux de neurones artificiels : Inspirés des neurones biologiques, ces réseaux sont constitués de couches de nœuds (neurones) interconnectés. Chaque connexion a un poids. Un neurone calcule la somme pondérée de ses entrées, lui applique une fonction d'activation (comme la sigmoïde) et transmet le résultat. Les couches sont typiquement : une couche d'entrée, des couches cachées et une couche de sortie.
- 4L'apprentissage machine (Machine Learning) : C'est le processus qui permet à un système d'améliorer ses performances à partir de données. L'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées (entrées-sorties connues) pour ajuster les poids du réseau (ex: classification). L'apprentissage non supervisé trouve des structures dans des données non étiquetées (ex: regroupement). L'apprentissage par renforcement apprend par essais-erreurs avec un système de récompense/pénalité.
- 5Applications, enjeux et limites : Illustrez par des applications concrètes (recommandation de contenu, diagnostic médical assisté, voitures autonomes). Abordez les enjeux éthiques (biais des données, vie privée, impact sur l'emploi) et les limites actuelles (besoin de grandes quantités de données, manque de transparence des 'boîtes noires', difficulté à généraliser hors du domaine d'entraînement).
Exercice 3
Enonce
La vision et les couleurs
Traitez ce sujet de manière complète et argumentée.
Criteres d'evaluation
Methode
Pour traiter un exercice sur la vision et les couleurs en Enseignement Scientifique, il faut adopter une démarche structurée en trois parties. Premièrement, il convient d'expliquer les bases physiques de la lumière et de la couleur, en définissant les notions de spectre visible, de longueur d'onde et de synthèse additive ou soustractive. Deuxièmement, il faut décrire le système optique de l'œil (cornée, cristallin, rétine) et son fonctionnement en tant qu'instrument d'optique formant une image. Troisièmement, il est essentiel d'aborder la perception biologique en détaillant le rôle des photorécepteurs (cônes et bâtonnets), le codage nerveux et le traitement cérébral qui aboutit à la sensation colorée. Chaque partie doit être illustrée par des exemples précis et les liens entre physique et biologie doivent être clairement explicités pour montrer comment une propriété physique (longueur d'onde) est transformée en une perception subjective (couleur).
Points cles
- 1La lumière visible est une onde électromagnétique dont la couleur perçue dépend de sa longueur d'onde, comprise entre 400 nm (violet) et 800 nm (rouge). Un objet coloré absorbe et diffuse sélectivement certaines longueurs d'onde de la lumière blanche qui l'éclaire.
- 2L'œil est un système optique convergent : la cornée et le cristallin (accommodation) forment une image réelle, renversée et nette sur la rétine. La pupille ajuste la quantité de lumière entrante.
- 3La rétine contient des photorécepteurs spécialisés : les bâtonnets (vision nocturne, sensibles à l'intensité) et trois types de cônes (vision diurne, sensibles respectivement au rouge, vert et bleu, correspondant à des plages de longueurs d'onde spécifiques).
- 4La perception des couleurs résulte d'un traitement en plusieurs étapes : absorption de la lumière par les pigments des cônes, transduction en signal électrique, codage en potentiels d'action par les cellules ganglionnaires et traitement final par le cortex visuel qui interprète les signaux comparatifs des trois types de cônes (théorie trichromatique).
- 5Les anomalies de la vision des couleurs (daltonisme) s'expliquent par l'absence ou le dysfonctionnement d'un ou plusieurs types de cônes, démontrant le lien entre structure biologique et perception. La synthèse additive (écrans) et soustractive (peinture) permettent de recréer des couleurs à partir des primaires.
