🎤
Grand Oral - Bac 2025
National - Session preparation
Duree : 0h40
2 questions
Coef. 10
1 sujet au choix parmi 2
Consigne officielle
Le candidat présente une question préparée sur l'une de ses deux spécialités.
oral
Sujet 1
20 points
Enonce
Comment l'intelligence artificielle utilise-t-elle les probabilités pour prendre des décisions ?
Présentez votre question en 10 minutes, puis échangez avec le jury pendant 10 minutes.
Notions :ProbabilitésAlgorithmique
Themes :#IA#probabilités#algorithme#décision#grand oral
Difficulte : moyen
Criteres d'evaluation
Qualité de la prise de parole5 pts
Maîtrise du contenu5 pts
Capacité à argumenter et répondre5 pts
Lien avec le projet d'orientation5 pts
Plan suggere
- 1Introduction : Bonjour, je m'appelle [Prénom Nom], je suis en terminale [spécialité]. Mon sujet de Grand Oral porte sur une question au carrefour de mes spécialités [citer les spécialités, ex: Maths/NSI] : 'Comment l'intelligence artificielle utilise-t-elle les probabilités pour prendre des décisions ?'. Je vais d'abord montrer que l'IA modélise l'incertain par des probabilités, puis expliquer comment elle apprend à partir de données via des modèles probabilistes, et enfin discuter des limites et enjeux éthiques de cette approche.
- 2Partie 1 : L'IA modélise l'incertain et le hasard grâce aux probabilités. Détails : L'IA évolue dans des environnements partiellement observables (ex: voiture autonome qui ne voit pas tout). Elle utilise des variables aléatoires et des distributions de probabilités (loi normale, binomiale) pour quantifier cette incertitude. Exemple concret : un chatbot estime la probabilité qu'un mot suive un autre (modèle de Markov). Notions clés : espace probabilisé, probabilité conditionnelle P(A|B).
- 3Partie 2 : L'IA apprend et optimise ses décisions via des algorithmes probabilistes. Détails : L'apprentissage automatique (machine learning) repose souvent sur le principe du maximum de vraisemblance ou sur les réseaux bayésiens. L'algorithme ajuste les paramètres d'un modèle pour maximiser la probabilité d'observer les données d'entraînement. Exemple : un filtre anti-spam calcule P(Spam|Mot) selon le théorème de Bayes. Notions clés : théorème de Bayes, vraisemblance, descente de gradient stochastique.
- 4Partie 3 : Limites et enjeux : les probabilités ne capturent pas tout. Détails : Les modèles probabilistes dépendent de la qualité et des biais des données d'entraînement (problème du 'garbage in, garbage out'). Ils peuvent conduire à des décisions injustes ou opaques (boîte noire). Ouverture sur d'autres paradigmes (IA symbolique) ou sur l'importance de l'éthique et de l'interprétabilité (IA explicable). Notions clés : biais statistique, risque, décision dans l'incertain.
- 5Conclusion : Synthèse : Nous avons vu que les probabilités sont fondamentales pour que l'IA puisse raisonner dans l'incertain, apprendre à partir de données et prendre des décisions informées. Cependant, cette approche a ses limites. Ouverture : Cela pose la question plus large de notre confiance dans les décisions algorithmiques et de la nécessité de développer une IA non seulement performante, mais aussi juste, transparente et au service de l'humain.
Questions possibles du jury
- ?Question probable 1 du jury avec éléments de réponse : 'Pouvez-vous expliquer simplement le théorème de Bayes et donner un exemple de son utilisation en IA ?' Éléments de réponse : Le théorème de Bayes permet de mettre à jour la probabilité d'une hypothèse (H) compte tenu d'une nouvelle observation (O) : P(H|O) = [P(O|H) * P(H)] / P(O). Exemple en IA : diagnostic médical assisté par ordinateur. P(Maladie|Symptôme) est calculée à partir de la prévalence P(Maladie) et de la probabilité d'avoir le symptôme si on a la maladie P(Symptôme|Maladie).
- ?Question probable 2 du jury avec éléments de réponse : 'Quelle est la différence entre un modèle déterministe et un modèle probabiliste en IA ?' Éléments de réponse : Un modèle déterministe (ex: un algorithme de tri) donne toujours le même résultat pour la même entrée. Un modèle probabiliste intègre l'incertitude : son résultat est associé à une distribution de probabilités (ex: 'Cette image est un chat avec une confiance de 92%'). L'IA probabiliste est cruciale pour gérer le bruit des données et l'information incomplète.
- ?Question probable 3 du jury avec éléments de réponse : 'Comment les probabilités interviennent-elles dans un algorithme d'apprentissage comme la descente de gradient ?' Éléments de réponse : La descente de gradient classique utilise tout le jeu de données. La version *stochastique* introduit des probabilités : à chaque étape, elle sélectionne aléatoirement un sous-ensemble (un *batch*) des données pour calculer une approximation du gradient. Cela accélère l'entraînement sur de grandes bases de données et peut aider à éviter les minima locaux, en ajoutant une part d'exploration aléatoire.
- ?Question probable 4 du jury avec éléments de réponse : 'Vous parlez de biais. Comment les probabilités peuvent-elles perpétuer ou amplifier des biais sociétaux dans les décisions de l'IA ?' Éléments de réponse : Si les données d'entraînement sont biaisées (ex: sous-représentation d'un groupe), les probabilités estimées par le modèle (comme P(Embauche|Profil)) refléteront et amplifieront ce biais. Un système de recrutement basé sur l'historique d'une entreprise non diverse apprendra que certaines caractéristiques (genre, origine) sont corrélées avec l'embauche, et prendra des décisions discriminatoires en croyant suivre des 'probabilités objectives'.
- ?Question probable 5 du jury avec éléments de réponse : 'Pouvez-vous citer un domaine où les décisions probabilistes de l'IA sont particulièrement critiques et expliquer pourquoi ?' Éléments de réponse : La conduite autonome. Une voiture doit constamment évaluer des probabilités : P(Piéton traversant|Données du LiDAR), P(Changement de voie sécuritaire|Trafic). Ces décisions ont des conséquences vitales. La difficulté est de modéliser des événements rares mais graves (accident) et de fixer un seuil de probabilité acceptable pour l'action (freiner, tourner). Cela soulève des questions de responsabilité juridique et morale.
Conseils
- *Conseil 1 pour la présentation orale : Structurez clairement votre propos avec des transitions audibles ('Tout d'abord', 'Ensuite', 'Cela nous amène à', 'En conclusion'). Utilisez des exemples concrets et variés (spam, diagnostic, voiture autonome) pour illustrer chaque notion abstraite.
- *Conseil 2 pour la gestion du stress : Respirez profondément avant de commencer. Souvenez-vous que le jury est là pour évaluer votre réflexion, pas pour vous piéger. Si vous bloquez sur un terme, reformulez avec vos propres mots. Ayez confiance dans la préparation de votre sujet.
- *Conseil 3 pour l'interaction avec le jury : Écoutez attentivement chaque question jusqu'au bout. Reformulez-la brièvement pour vérifier votre compréhension ('Si je comprends bien, vous me demandez...'). Même si vous ne connaissez pas la réponse exacte, essayez de raisonner à voix haute en vous appuyant sur ce que vous savez.
- *Conseil 4 pour la maîtrise du temps : Entraînez-vous avec un chronomètre pour la partie exposé (10 min). Prévoyz une introduction et une conclusion claires et chronométrées (1 min30 chacune environ). Pendant l'échange, répondez de façon concise pour permettre plusieurs questions.
oral
Sujet 2
20 points
Enonce
Le réchauffement climatique peut-il modifier l'évolution des espèces ?
Présentez votre question en 10 minutes, puis échangez avec le jury.
Notions :Génétique et évolutionÉcosystèmes
Themes :#climat#évolution#sélection naturelle#biodiversité
Difficulte : moyen
Criteres d'evaluation
Prise de parole5 pts
Maîtrise du contenu5 pts
Argumentation5 pts
Projet d'orientation5 pts
Plan suggere
- 1Introduction : Bonjour, je m'appelle [Prénom Nom], je suis en terminale [spécialité]. Ma question de Grand Oral est : 'Le réchauffement climatique peut-il modifier l'évolution des espèces ?' Cette question s'inscrit dans le programme de SVT, en lien avec les notions de génétique et d'évolution, ainsi que d'écosystèmes. Je vais d'abord définir les termes clés, puis montrer pourquoi cette question est cruciale pour comprendre notre impact sur le vivant.
- 2Partie 1 : Les mécanismes évolutifs sous pression climatique. Détails : Rappel des moteurs de l'évolution (mutation, sélection naturelle, dérive génétique). Explication de la pression de sélection exercée par le changement climatique (température, précipitations, événements extrêmes). Exemples concrets : phénotypes liés à la thermorégulation (taille, couleur), dates de floraison, cycles de reproduction. Mention de la plasticité phénotypique comme réponse immédiate.
- 3Partie 2 : Les réponses observées dans les écosystèmes. Détails : Étude des modifications de répartition géographique (déplacement vers les pôles ou en altitude). Exemple des papillons, des poissons ou des arbres. Analyse des conséquences sur les interactions biotiques (désynchronisation proies-prédateurs, pollinisateurs-plantes). Introduction du concept de 'débordement climatique' où les espèces ne peuvent plus suivre le rythme du changement.
- 4Partie 3 : Les limites et les perspectives à long terme. Détails : Discussion sur la vitesse du changement climatique (anthropique, rapide) vs la vitesse d'évolution (généralement lente). Risque d'extinction pour les espèces spécialisées ou à faible diversité génétique. Ouverture sur les interventions humaines possibles (corridors écologiques, conservation génétique) et la notion d'Anthropocène, où l'Homme devient une force évolutive majeure.
- 5Conclusion : Synthèse : Oui, le réchauffement climatique modifie l'évolution des espèces en agissant comme une pression de sélection puissante, ce qui se traduit par des changements phénotypiques et des déplacements. Cependant, le rythme actuel menace la biodiversité. Ouverture : Cela pose la question éthique de notre responsabilité dans la préservation de la capacité d'évolution du vivant face à une crise que nous avons nous-mêmes provoquée.
Questions possibles du jury
- ?Question probable 1 du jury avec éléments de réponse : 'Pouvez-vous expliquer la différence entre adaptation et acclimatation ?' Éléments de réponse : L'acclimatation (ou plasticité phénotypique) est une modification réversible des traits d'un individu face à son environnement (ex. : fourrure plus épaisse en hiver). L'adaptation évolutive est un changement héréditaire dans une population sur plusieurs générations, résultant de la sélection naturelle sur des variations génétiques préexistantes (ex. : allèles favorisant la tolérance à la chaleur).
- ?Question probable 2 du jury avec éléments de réponse : 'Quel rôle joue la diversité génétique dans la capacité d'une espèce à faire face au changement climatique ?' Éléments de réponse : La diversité génétique est un réservoir de variations (allèles) sur lequel la sélection naturelle peut agir. Une grande diversité augmente la probabilité que certains individus possèdent déjà des traits leur permettant de survivre dans de nouvelles conditions. Une faible diversité génétique rend une population plus vulnérable et limite ses possibilités d'adaptation évolutive.
- ?Question probable 3 du jury avec éléments de réponse : 'Pouvez-vous donner un exemple précis de désynchronisation dans un écosystème ?' Éléments de réponse : Oui, l'exemple classique est celui des mésanges charbonnières et des chenilles dont elles nourrissent leurs oisillons. Avec le réchauffement, les chenilles éclosent plus tôt au printemps. Si les mésanges, dont la date de ponte est déclenchée par la photopériode (longueur du jour), ne s'ajustent pas assez vite, il y a un décalage temporel. Les oisillons naissent après le pic d'abondance des chenilles, menaçant leur survie.
- ?Question probable 4 du jury avec éléments de réponse : 'En quoi le changement climatique actuel est-il un défi particulier pour l'évolution comparé aux changements climatiques passés ?' Éléments de réponse : La vitesse et l'amplitude du changement sont inédites à l'échelle des temps historiques récents. Les changements passés (ères glaciaires) étaient généralement plus lents, permettant des migrations ou des adaptations graduelles. Le changement actuel, d'origine anthropique, est extrêmement rapide, dépassant souvent la capacité de migration ou d'adaptation génétique de nombreuses espèces.
- ?Question probable 5 du jury avec éléments de réponse : 'Votre question utilise le terme 'peut-il'. Finalement, est-ce une certitude ou une possibilité ?' Éléments de réponse : C'est aujourd'hui une certitude scientifique observée et documentée. Le réchauffement climatique modifie déjà l'évolution des espèces. La formulation 'peut-il' dans ma question invite à explorer les mécanismes (comment ?) et à évaluer l'ampleur et les limites de ce phénomène. Les études montrent des changements morphologiques, phénologiques et de répartition chez de nombreuses espèces en réponse au climat.
Conseils
- *Conseil 1 pour la présentation orale : Structurez clairement votre propos avec des transitions audibles ('Tout d'abord', 'Ensuite', 'Cela nous amène à...'). Utilisez un langage précis mais expliquez les termes techniques (ex. : 'phénotype', 'sélection naturelle') avec des exemples simples. Parlez face au jury, en modulant votre voix.
- *Conseil 2 pour la gestion du stress : Respirez profondément avant de commencer. Concentrez-vous sur la transmission de votre savoir plutôt que sur la performance. Le jury est là pour vous écouter, pas pour vous piéger. Si un blanc survient, reprenez calmement votre dernier point pour vous relancer.
- *Conseil 3 pour l'interaction avec le jury : Écoutez attentivement chaque question jusqu'au bout. Reformulez-la brièvement pour vérifier votre compréhension ('Si je comprends bien, vous me demandez...'). Répondez de façon structurée, même à l'oral (ex. : 'Je vais aborder deux aspects...'). Maintenez un contact visuel.
- *Conseil 4 pour la maîtrise du temps : Entraînez-vous avec un chronomètre pour votre exposé de 5 minutes. Prévoyz un timing interne (ex. : 1 min d'intro, 3 min pour les deux premières parties, 1 min pour la conclusion). Pendant l'échange, soyez concis dans vos réponses pour laisser place à d'autres questions ou approfondissements.
Informations
MatiereGrand Oral
Session2025
CentreNational
Filieregenerale
Coefficient10
Source : Sujets types recommandés, basés sur les programmes officiels
