1. « Qu'est-ce qu'un algorithme, expliqué simplement ? »
: une suite finie d'instructions non ambiguës pour résoudre un problème (recette de cuisine). Propriétés : finitude, déterminisme. Distinguer algorithme (l'idée) et programme (sa traduction en langage). Notion de terminaison.
2. « Pourquoi un programme est-il parfois lent même sur un ordinateur puissant ? »
: la . Un mauvais algorithme (ex : recherche linéaire O(n)) est battu par un bon (recherche dichotomique O(log n)). Sur un million d'éléments, l'écart est colossal. « Mieux vaut un bon algo sur une vieille machine. »
3. « Qu'est-ce que la récursivité, avec un exemple ? »
: une fonction qui s'appelle elle-même, avec un cas de base pour s'arrêter. Exemple : factorielle, parcours d'arbre, tours de Hanoï. Élégance vs coût mémoire (pile d'appels). Pont possible avec les maths (suites).
: structures de données adaptées (arbres, tables de hachage), index, recherche dichotomique sur données triées. La structure conditionne la performance. Lien avec les moteurs de recherche.
: cryptographie. Chiffrement symétrique (même clé) vs asymétrique (clé publique/privée, RSA). Le principe : facile à chiffrer, très coûteux à casser sans la clé. Enjeu : confidentialité, signature, HTTPS. Pont maths (arithmétique).
6. « L'intelligence artificielle "pense"-t-elle vraiment ? »
: non au sens humain. Un modèle apprend des statistiques sur des données (apprentissage automatique). Pas de compréhension, pas de conscience. Distinguer IA faible (spécialisée) et IA forte (hypothétique). Pont philo.
: apprentissage supervisé — on lui montre des milliers d'exemples étiquetés, elle ajuste des paramètres pour minimiser l'erreur. Réseaux de neurones. Risques : biais des données d'entraînement. Enjeu d'éthique.
8. « Nos données personnelles sont-elles vraiment protégées ? »
: RGPD (2018), mais réalité du traçage (cookies, modèle économique de la publicité ciblée). « Si c'est gratuit, vous êtes le produit. » Tension entre service et vie privée. Sujet de société fort.
9. « Internet peut-il tomber en panne ? »
: architecture conçue pour résister (origine ARPANET, résilience militaire). Routage, redondance. Mais points de fragilité (câbles sous-marins, DNS, grands hébergeurs). Question géopolitique possible.
10. « Qu'est-ce qu'une structure de données et pourquoi est-ce important ? »
: façon d'organiser l'information (liste, pile, file, arbre, graphe). Le bon choix accélère tout. Exemple : une file pour gérer des tâches, un graphe pour un réseau social ou un GPS (plus court chemin).
: modélisation en (intersections = sommets, routes = arêtes pondérées), algorithme de plus court chemin (type Dijkstra). Pont maths (théorie des graphes, spé maths expertes).
12. « Le numérique est-il écologique ? »
: non neutre — datacenters, fabrication des appareils (métaux rares), streaming énergivore. Empreinte carbone du numérique (~4 % des émissions mondiales et en hausse). « Sobriété numérique ». Pont SES/HGGSP.
13. « Peut-on prouver qu'un programme est correct ? »
: tests (montrent des bugs, pas leur absence) vs (invariants, terminaison). Difficulté : on ne peut pas tout tester. Lien avec la rigueur mathématique (analogie démonstration).
14. « Les algorithmes de recommandation nous enferment-ils ? »
: bulles de filtres, chambres d'écho. Le système optimise l'engagement, pas la diversité. Enjeux démocratiques (désinformation, polarisation). Question d'actualité brûlante, pont SES/sciences po.
15. « Reliez NSI à votre seconde spécialité. »
: à préparer. NSI-maths (graphes, complexité, cryptographie, probabilités), NSI-SES (algorithmes et société, économie des données), NSI-PC (capteurs, traitement du signal), NSI-SVT (bio-informatique, modélisation).
- « J'ai utilisé un dictionnaire avec une complexité amortie O(1) » sans rien expliquer perd le jury non-spécialiste.
- Le jury attend la notion de , pas seulement un programme fonctionnel.
- Dire qu'une IA « comprend » ou « pense » est faux et naïf. Le jury valorise la lucidité technique.
- NSI brille quand la technique rencontre l'éthique (données, IA, écologie). Une question 100 % technique est plus risquée.
- Le jury ne peut pas exiger d'écrire du code ; ne pas s'enfermer dans la syntaxe.
- Bien : expliquer un choix algorithmique et ses limites. Mal : décrire l'interface de son appli.
- (recommandation, biais, démocratie — actualité)
- (sobriété, empreinte carbone, pont SES)
- (cryptographie, RSA, pont maths)
- (IA générative, pont philo/arts, très actuel)
- : l'examinateur non-informaticien doit suivre.
- précise.
- : distinguer « ça marche » et « ça marche efficacement ».
- : corrélations statistiques, pas pensée.
- (données, IA, écologie) — c'est la force de NSI.
Sources : programme officiel de spécialité Numérique et Sciences Informatiques (terminale générale), éduscol ; banque de questions Grand oral des académies ; vademecum Grand oral 2024.