Grand Oral Maths et SES : 30 sujets originaux, plans détaillés et conseils pour le réussir !

Si votre enfant est en Terminale avec les spécialités mathématiques et Sciences Économiques et Sociales (SES), vous savez déjà qu'il devra affronter le Grand Oral du bac en fin d'année. Cette épreuve incontournable peut sembler impressionnante, autant pour les élèves que pour les parents.

Je vais partager avec vous 30 sujets qui mobilisent à la fois les maths et les SES, chacun assorti d'un plan structuré (introduction, développement, conclusion). Ces exemples de sujets Grand Oral maths-SES vous serviront d'inspiration pour trouver le sujet de Grand Oral Terminale maths SES qui passionnera votre enfant.

Je vous offrirai également des conseils pratiques pour bien se préparer à l'oral : comment effectuer des recherches efficaces, améliorer sa prise de parole (mise en voix), gérer le trac et le stress du Grand Oral, et anticiper les questions du jury.

Pour vous encourager, vous découvrirez aussi des témoignages d'élèves qui ont réussi brillamment leur Grand Oral. Enfin, vous trouverez un tableau de route clair pour organiser les étapes de préparation du Grand Oral tout au long de l'année de Terminale (par trimestre).

L'objectif est que vous repartiez d'ici armés de ressources concrètes et d'un moral reboosté pour accompagner votre lycéen vers la réussite de son oral du bac SES-maths.

30 idées de sujets pour le Grand Oral Maths et SES, avec leur plan détaillé

Trouver la bonne question de Grand Oral peut être un vrai casse-tête. Pour aider votre enfant à démarrer, voici 30 exemples de sujets Grand Oral SES maths qui allient concrètement les deux spécialités. Chaque proposition est accompagnée d'un plan Grand Oral SES mathématiques en trois parties (introduction, développement, conclusion).

Ces sujets couvrent un large éventail de thèmes pour que votre lycéen puisse choisir celui qui correspond à ses centres d’intérêt et à son projet d’orientation.

1. Peut-on se fier aux sondages d'opinion ?

   • Introduction : Présentation du rôle des sondages en politique ou en marketing, et de la question de leur fiabilité (contexte : élections, prises de décision).

   • Développement : Analyse des facteurs d'incertitude : méthode d'échantillonnage, taille de l'échantillon, marge d'erreur et intervalle de confiance. Présentation d'exemples où les sondages se sont trompés et explication statistique de ces erreurs.

   • Conclusion : Réponse nuancée : un sondage bien construit apporte des indications utiles, mais il comporte toujours une marge d'erreur. D'où l'importance d'un esprit critique face aux chiffres annoncés.

2. Comment garantir la fiabilité d'un sondage ? (échantillon représentatif, intervalle de confiance)

   • Introduction : Contexte d'un sondage à réaliser (par exemple, mesurer l'opinion des lycéens sur un sujet). Mise en évidence du défi : obtenir des résultats représentatifs de toute la population ciblée.

   • Développement : Présentation des outils mathématiques clés : constitution d'un échantillon aléatoire représentatif, calcul de la taille minimale d'échantillon, et utilisation de l'intervalle de confiance pour encadrer le résultat. Illustration avec un cas pratique (par ex. sondage de popularité).

   • Conclusion : Un sondage n'est fiable que si l'échantillonnage est rigoureux et que l'on annonce les marges d'erreur. La conclusion souligne l'importance de la méthode statistique pour donner du sens aux données recueillies.

3. Comment la courbe de Lorenz et l'indice de Gini permettent-ils d'étudier les inégalités de revenus ?

   • Introduction : Définition des inégalités économiques et constat de leur présence dans la société (exemple : répartition des richesses dans un pays). Introduction des outils mathématiques utilisés en SES pour quantifier ces inégalités.

   • Développement : Explication de la courbe de Lorenz (représentation graphique de la distribution des revenus) et de l'indice de Gini (mesure entre 0 et 1 de l'inégalité). Utilisation d'un exemple chiffré pour montrer comment on calcule l'indice de Gini et comment interpréter sa valeur.

   • Conclusion : Ces outils offrent une vision synthétique des inégalités : un indice de Gini élevé indique une forte inégalité. En conclusion, ils permettent d'objectiver le débat social sur la répartition des richesses et d'éclairer les décisions de politique économique.

4. Au-delà du PIB, comment mesure-t-on le développement d'un pays ?

   • Introduction : Constat que le PIB ne résume pas tout (un pays peut avoir un PIB élevé mais de grandes inégalités ou un faible niveau d'éducation). On introduit la notion de développement humain global plutôt que la seule production économique.

   • Développement : Présentation d'indicateurs composites tels que l'**Indice de Développement Humain (IDH)**qui combine plusieurs critères (revenu, espérance de vie, éducation). Discussion sur la construction mathématique de l'IDH (moyenne des indices normalisés) et d'autres indicateurs alternatifs (Bonheur National Brut, indicateurs de développement durable) qui mobilisent des données statistiques variées.

   • Conclusion : Le développement d'un pays se mesure de manière multidimensionnelle. Conclusion : les indicateurs comme l'IDH complètent le PIB et permettent une évaluation plus fine du progrès social, même s'ils ont aussi leurs limites.

5. Peut-on estimer le nombre de personnes possédant une caractéristique dans une population ?

   • Introduction : Contexte d'un recensement ou d'une étude (par ex. estimer le nombre de personnes ayant une certaine habitude ou trait sans interroger tout le monde). On pose le problème de l'estimation à partir d'un échantillon.

   • Développement : Présentation de techniques d'estimation statistique : sondages aléatoires, utilisation des proportions observées pour extrapoler à l'ensemble, voire méthode de capture-recapture dans certains cas. Exemple pratique : estimer le pourcentage de foyers favorables à une mesure à partir d'un échantillon interrogé.

   • Conclusion : Avec une méthode d'échantillonnage adéquate, on peut approcher la réalité d'une population à partir de données partielles. La conclusion souligne l'importance de la rigueur statistique pour fiabiliser ces estimations.

6. Quelle est la différence entre taux d'intérêt nominal et taux d'intérêt réel, et comment les calculer ?

   • Introduction : Mise en situation : un épargnant ou un emprunteur qui entend parler de taux d'intérêt "nominal" et "réel". Contexte de l'impact de l'inflation sur les intérêts reçus ou payés.

   • Développement : Définitions claires : taux nominal = taux affiché par la banque ; taux réel = taux nominal – inflation (approximation). Illustration avec un exemple chiffré : placement à 5% quand l'inflation est de 2%, ce qui donne un gain réel ~3%. Explication de la formule exacte (taux réel = (1+taux nominal)/(1+inflation) - 1) et de son interprétation.

   • Conclusion : Le taux d'intérêt réel reflète le pouvoir d'achat réel gagné ou perdu. Conclusion : pour évaluer un placement ou un emprunt, il faut toujours considérer l'inflation pour ne pas avoir de fausse idée sur le rendement ou le coût réel.

7. Pourquoi les compagnies aériennes pratiquent-elles le surbooking et comment les mathématiques optimisent-elles ce choix ?

   • Introduction : Présentation du phénomène de surréservation : les compagnies vendent plus de billets que de places disponibles, en misant sur le fait que certains passagers ne se présenteront pas. Problématique : comment déterminer le nombre optimal de billets à vendre en plus ?

   • Développement : Explication en termes de probabilités et de statistiques : calcul de la probabilité qu'un certain nombre de passagers manquent à l'appel, utilisation de données historiques de taux de "no-show". Introduction de l'idée d'espérance de gain : comparer le gain de billets supplémentaires vendus avec le coût de dédommagement des passagers en trop. Présentation d'un modèle simplifié de calcul pour trouver le nombre de surbookings optimal.

   • Conclusion : La surréservation est un pari calculé : grâce aux maths, les compagnies maximisent leur remplissage et donc leurs revenus, tout en gardant le risque de pénalités sous contrôle. Conclusion : un bel exemple de mathématiques appliquées à la gestion économique.

8. Comment peut-on estimer les ventes futures d’un nouveau produit ?

   • Introduction : Contexte : lancement d'un produit sur le marché, besoin de prévoir la demande pour produire la bonne quantité ou calibrer une campagne marketing. Problématique de la prévision en économie.

   • Développement : Présentation de méthodes de prévision : extrapolation à partir de données comparables (produits similaires), utilisation de modèles mathématiques (par exemple, ajustement linéaire, régression statistique sur des données pilotes ou sondages d'intention d'achat). Mention de l'importance d'avoir des données (même issues d'une étude de marché) et de la prudence en cas d'innovation radicale (où les historiques manquent).

   • Conclusion : Prévoir n'est jamais un exercice parfait, mais les outils mathématiques et statistiques aident à réduire l'incertitude. Conclusion : en combinant données et modèle, on peut estimer les ventes futures pour éclairer la prise de décision, tout en restant prêt à ajuster si la réalité diverge.

9. Quel est l'effet de l'introduction d'une taxe douanière sur un marché ? (analyse graphique)

   • Introduction : Contexte d'économie internationale : un gouvernement décide d'instaurer une nouvelle taxe à l'importation (droits de douane). Question posée : comment cela se traduit-il concrètement sur le marché concerné (prix, offre, demande) ?

   • Développement : Description à l'aide d'un graphique offre/demande : représentation initiale de l'équilibre sans taxe, puis avec taxe. Explication mathématique de ce qui change : la taxe augmente le prix pour les consommateurs, réduit la quantité importée, crée un écart entre le prix payé par l'acheteur et reçu par le vendeur. Présentation des conséquences : baisse du volume d'échanges, recette fiscale pour l'État, surplus du consommateur et du producteur modifiés (notion de perte sèche).

   • Conclusion : L'analyse montre qu'une taxe douanière protège les producteurs locaux mais au prix d'un renchérissement pour le consommateur et d'une baisse des échanges. Conclusion ouverte sur la balance à trouver entre protection économique et coût pour la société.

10. Les mathématiques peuvent-elles prouver qu’un mode de scrutin est plus juste qu’un autre ?

    • Introduction : Contexte : débat sur les systèmes électoraux (majoritaire à un tour, deux tours, proportionnelle…). La question de la "justice" ou de la représentativité d'un scrutin se pose souvent en sciences sociales et politiques.

    • Développement : Présentation de critères mathématiques d'évaluation d'un scrutin (paradoxe de Condorcet, critère de Borda, etc.). Explication d'exemples où un mode de scrutin donne des résultats divergents (ex: un candidat peut gagner au vote populaire mais perdre au collège électoral). Discussion sur les théorèmes d'impossibilité (Arrow) qui montrent les limites : aucun système n'est parfait selon certains critères mathématiques.

    • Conclusion : Les mathématiques aident à analyser les propriétés des modes de scrutin et à détecter leurs biais, mais la notion de "justice" reste partiellement subjective. Conclusion : on peut objectivement comparer des systèmes selon des critères précis, mais le choix final dépend aussi de valeurs politiques.

11. Comment la théorie des jeux permet-elle de comprendre certains comportements économiques ou sociaux ?

    • Introduction : Introduction du concept de théorie des jeux en situant un exemple concret : par exemple le dilemme du prisonnier pour illustrer pourquoi deux acteurs rationnels peuvent ne pas coopérer, ou une situation de concurrence entre entreprises.

    • Développement : Explication d'un cas pratique : dilemme du prisonnier (deux individus auraient intérêt à coopérer mais finissent par trahir par intérêt personnel) ou l'entente/prix en oligopole. Introduction de notions comme équilibre de Nash. Application à un problème SES : par ex. comprendre la tragédie des biens communs (surexploitation d'une ressource) via un jeu non-coopératif.

    • Conclusion : La théorie des jeux fournit un cadre mathématique pour décrypter des interactions stratégiques. Conclusion : elle éclaire de nombreux phénomènes économiques et sociaux, même si la réalité peut être plus complexe (comportements non strictement rationnels, etc.).

12. Les individus sont-ils vraiment toujours rationnels ? (modèles économiques vs économie comportementale)

    • Introduction : Présentation de l'hypothèse de l'homo economicus : dans les modèles économiques classiques, on suppose un individu rationnel qui cherche à maximiser son intérêt. On oppose cela à l'observation de comportements réels parfois irrationnels.

    • Développement : Exemples de comportements non rationnels issus de l'économie comportementale (biais cognitifs, décisions influencées par les émotions ou la présentation des choix). Explication de la limite des modèles mathématiques classiques : ils simplifient la réalité pour la modéliser. On peut citer l'apport de la psychologie dans les modèles (Kahneman et Tversky par ex.) et montrer comment les mathématiques s'adaptent (intégration de probabilités subjectives, etc.).

    • Conclusion : Les modèles mathématiques sont utiles pour prédire les tendances générales, mais l'humain n'est pas une équation. Conclusion : l'économie moderne combine outils mathématiques et compréhension des comportements réels pour mieux expliquer et prévoir les choix des individus.

13. Comment les mathématiques (théorie des graphes) peuvent-elles analyser les réseaux sociaux ?

    • Introduction : Contexte contemporain : l'essor des réseaux sociaux en ligne et la nécessité de comprendre leur structure (pour analyser la diffusion d'une information, l'influence de certains membres, etc.). Introduction à l'outil mathématique adapté : la théorie des graphes.

    • Développement : Explication d'un réseau social sous forme de graphe (personnes = nœuds, amitiés/liens = arêtes). Notions mathématiques introduites : le degré d'un nœud (nombre de connexions d'une personne), les concepts de centralité (qui sont les plus influents ?), de communautés au sein du graphe. Illustration avec un exemple simplifié : réseau d'une classe ou propagation d'une rumeur, et montrer comment on peut repérer mathématiquement les leaders d'opinion ou les membres isolés.

    • Conclusion : Grâce aux mathématiques des graphes, on peut mieux comprendre la structure et la dynamique des réseaux sociaux. Conclusion : ces analyses aident les sociologues et les entreprises (par ex. pour du marketing viral) à naviguer dans la complexité des interactions sociales modernes.

14. Comment modéliser mathématiquement la propagation d'une épidémie et son impact économique ?

    • Introduction : Contexte : une situation de pandémie (exemple récent) qui a à la fois un aspect sanitaire et un aspect économique. On cherche à comprendre comment un modèle mathématique peut éclairer l'évolution de l'épidémie et ses répercussions.

    • Développement : Présentation du modèle SIR basique (Susceptibles-Infectés-Rétablis) pour décrire l'évolution d'une épidémie (courbes exponentielles, pic d'infection). Puis discussion de l'impact économique : comment ces courbes d'infection se traduisent en perturbations économiques (baisse de production, mesures de confinement). On peut mentionner la modélisation de scénarios (avec ou sans intervention) et l'utilisation de données statistiques pour estimer les paramètres du modèle.

    • Conclusion : Les modèles mathématiques d'épidémie permettent d'anticiper l'ampleur d'une crise sanitaire, et ainsi d'en atténuer l'impact économique par des mesures appropriées. Conclusion : ils montrent l'importance de décisions éclairées par la science dans la gestion des crises.

15. Comment les modèles mathématiques aident-ils à prévoir l'impact économique du changement climatique ?

    • Introduction : Contexte : le changement climatique est un phénomène global aux conséquences économiques majeures (coûts des catastrophes naturelles, transition énergétique). Question : comment utiliser des modèles mathématiques pour prévoir et chiffrer ces impacts à long terme ?

    • Développement : Présentation de modèles économiques couplés au climat : par exemple le modèle DICE (Nordhaus) qui intègre la dynamique du climat et de l'économie. Explication simplifiée : on utilise des équations pour modéliser l'évolution de la température en fonction des émissions de CO₂, et on quantifie le coût économique des dommages climatiques ou du prix du carbone. On peut évoquer la notion d'actualisation (taux d'actualisation pour comparer coûts présents et futurs).

    • Conclusion : Les mathématiques offrent des outils pour quantifier l'impact du climat sur l'économie et éclairer les politiques (coût de l'inaction vs coût de la transition). Conclusion : ces modèles, bien qu'imparfaits, sont indispensables pour prendre des décisions face au défi climatique.

16. La cryptomonnaie va-t-elle remplacer la monnaie traditionnelle ? (enjeux économiques et sécurité mathématique)

    • Introduction : Contexte : l'essor du Bitcoin et des cryptomonnaies, qui questionne l'avenir de la monnaie classique et du système bancaire. Présentation de l'enjeu : innovation technologique et défi pour les États et banques centrales.

    • Développement : Explication du fonctionnement d'une cryptomonnaie : technologie de la blockchain(chaîne de blocs sécurisée par cryptographie, donc des mathématiques complexes) et principe de la décentralisation. Discussion des avantages économiques (transferts rapides, pas d'intermédiaire, etc.) et des risques/limites (volatilité, consommation d'énergie, absence de régulation). On intègre la dimension mathématique en mentionnant les algorithmes de cryptographie qui garantissent la fiabilité des transactions.

    • Conclusion : Les cryptomonnaies apportent une nouvelle vision de la monnaie, mais il est peu probable qu'elles remplacent totalement les monnaies traditionnelles à court terme. Conclusion : on en perçoit le potentiel révolutionnaire grâce aux mathématiques qui les sous-tendent, tout en notant qu'économiquement et socialement, leur adoption massive reste un sujet ouvert.

17. Les algorithmes peuvent-ils être biaisés ? (quand les maths rencontrent les sciences sociales)

    • Introduction : Contexte : de plus en plus de décisions (embauche, prêts bancaires, recommandations sur Internet) sont aidées par des algorithmes. Or, on a découvert des cas d'algorithmes reproduisant ou amplifiant des discriminations (biais de genre, de race...).

    • Développement : Explication du fonctionnement d'un algorithme d'apprentissage : il apprend à partir de données. Si les données de départ sont biaisées (par exemple reflètent des inégalités existantes), le modèle mathématique va intégrer ces biais. On donne des exemples concrets (par ex. un algorithme de recrutement défavorisant un sexe parce que les données historiques proviennent d'une industrie majoritairement masculine). On discute comment détecter et corriger ces biais (audits algorithmiques, rééchantillonnage des données).

    • Conclusion : Les algorithmes ne sont pas neutres par essence, ils reflètent ce qu'on leur apprend. Conclusion : maths et SES se rejoignent ici pour souligner l'importance d'une conception éthique des modèles, afin d'éviter que des inégalités sociales ne soient renforcées par des outils technologiques.

18. Comment les compagnies d'assurance utilisent-elles les probabilités pour calculer les risques et les primes ?

    • Introduction : Contexte : lorsqu'on souscrit à une assurance (auto, santé...), comment l'assureur fixe-t-il le prix (la prime) ? Présentation de l'idée que le coût dépend du risque que l'événement assuré se réalise, calculé grâce aux probabilités.

    • Développement : Illustration avec un exemple simple : assurance auto jeune conducteur vs conducteur expérimenté. On explique que la compagnie dispose de statistiques (fréquence des accidents par profil) et utilise la notion d'espérance mathématique : prime ≈ probabilité de sinistre * coût moyen du sinistre, ajustée pour couvrir les frais et marges. On peut mentionner la loi des grands nombres qui fait que sur un grand nombre d'assurés, l'assureur peut prévoir globalement ses dépenses. Discussion sur la mutualisation du risque et l'équité (tarification différenciée selon le risque).

    • Conclusion : Les probabilités sont au cœur du métier d'assureur : elles permettent de tarifer au plus juste tout en maintenant la viabilité financière. Conclusion : cet usage des maths en SES montre comment on convertit l'incertitude en modèles quantifiables pour prendre des décisions tarifaires.

19. La population mondiale va-t-elle cesser de croître ? (modélisation de la transition démographique)

    • Introduction : Contexte démographique : la population mondiale a fortement augmenté au XXe siècle, mais certains pensent qu'elle pourrait se stabiliser voire décliner d'ici la fin du XXIe siècle. On pose la question de la transition démographique et de la modélisation de la croissance de population.

    • Développement : Explication de la théorie de la transition démographique (phase 1 : forte natalité et mortalité, phase 2 : mortalité baisse mais natalité encore haute -> explosion démographique, phases suivantes : natalité baisse -> stabilisation). Introduction d'un modèle mathématique simplifié de croissance de population (ex : modèle logistique de Verhulst, qui prévoit un plafond asymptotique de population). Analyse de projections de l'ONU en chiffres, et mention de facteurs SES (éducation, urbanisation, politiques publiques) qui influent sur la natalité.

    • Conclusion : Les modèles mathématiques suggèrent un ralentissement puis une stabilisation de la population mondiale, mais avec des variations selon les régions. Conclusion : grâce à l'alliance des maths (modélisation) et des SES (facteurs socio-économiques), on peut anticiper les défis futurs liés à la population (emploi, ressources, etc.).

20. Corrélation n'est pas causalité : comment les économistes utilisent les statistiques pour tester leurs hypothèses ?

    • Introduction : Contexte : on observe une corrélation (par ex, les ventes de glaces et les noyades augmentent en même temps). Doit-on en conclure que l'un cause l'autre ? Les économistes et sociologues sont confrontés à ce genre de situations en exploitant des données.

    • Développement : Explication de la différence entre corrélation et causalité avec des exemples parlants. Présentation de méthodes en économétrie : régression linéaire pour mesurer une corrélation, mais nécessité de contrôler d'autres variables, voire de conduire des expériences naturelles ou des analyses contrefactuelles (méthode des doubles différences, etc.) pour approcher la causalité. Exemple simplifié : lien entre niveau d'études et salaire – corrélation positive, mais comment s'assurer que l'éducation est bien un facteur causal ?

    • Conclusion : Les statistiques sont un outil puissant pour déceler des liens entre phénomènes, mais elles doivent être maniées avec rigueur pour ne pas conclure trop vite à des causalités erronées. Conclusion : en SES, l'alliance avec les maths permet de donner du poids aux théories, à condition de rester prudent et critique.

21. Pourquoi 20% des causes produisent 80% des effets ? (loi de Pareto dans l'économie et la société)

    • Introduction : Contexte : observation empirique connue sous le nom de loi des 80/20 (ou loi de Pareto) qui s'applique dans de nombreux domaines : 20% des clients génèrent 80% du chiffre d'affaires, 20% des maladies causent 80% des dépenses de santé, etc.

    • Développement : Explication de la loi de Pareto : c'est une distribution statistique particulière (loi de puissance) où une minorité a un poids majoritaire. Illustration par un exemple économique : répartition de la richesse où l'on constate souvent qu'une petite fraction de la population détient la majorité des richesses. On peut présenter un graphique de type courbe de Lorenz pour visualiser cette distribution très inégalitaire, ou un simple exemple chiffré. Discussion sur les causes possibles de ces déséquilibres (effets cumulatifs, avantage au premier, etc.).

    • Conclusion : La loi de Pareto n'est pas une loi absolue mais une tendance fréquente. Conclusion : la reconnaître grâce aux maths permet aux décideurs en SES d'identifier les leviers prioritaires (par ex. cibler les 20% stratégiques pour obtenir 80% de résultat), tout en gardant à l'esprit que chaque situation a ses spécificités.

22. Jeux d'argent : comment les mathématiques expliquent-elles que "le casino gagne toujours" ?

    • Introduction : Contexte : les jeux de hasard (loterie, casino) ont un attrait ludique mais mènent statistiquement à des pertes pour les joueurs à long terme. Problématique : comprendre mathématiquement pourquoi les jeux sont toujours en faveur de la banque ou de l'organisateur.

    • Développement : Introduction de la notion d'espérance mathématique : chaque jeu a une espérance de gain négative pour le joueur (par ex. à la roulette, la présence du zéro donne un avantage au casino). Illustration avec un exemple : ticket de loterie à 2€ avec chances de gain et gains possibles – on calcule l'espérance qui se révèle bien inférieure à 2€. Mention du rôle des grands nombres : à court terme on peut gagner, mais sur des milliers de joueurs, le casino est bénéficiaire. On peut aussi évoquer l'aspect SES : pourquoi les gens jouent quand même (espoir, publicité, etc.).

    • Conclusion : Les maths montrent que les jeux d'argent sont conçus pour être perdants en moyenne pour le joueur. Conclusion : cette réalité statistique permet de prendre du recul sur le mirage de l'enrichissement facile, et de comprendre pourquoi ces jeux financent souvent des causes publiques (monopole d'État sur la loterie, par exemple).

23. Comment modéliser l'offre et la demande sur un marché ?

    • Introduction : Contexte : un marché concurrentiel typique (par exemple le marché du café, ou du livre scolaire d'occasion). On souhaite expliquer comment se fixent le prix et la quantité échangée sur ce marché.

    • Développement : Présentation des fonctions offre et demande : généralement modélisées par des fonctions mathématiques (ex : la demande décroît quand le prix augmente, l'offre croît avec le prix). Illustration graphique : la courbe de demande et la courbe d'offre se croisent en un point d'équilibre (prix d'équilibre et quantité échangée). On peut ajouter un exemple chiffré simple (offre : Q = f(P), demande : Q = g(P)) et résoudre pour trouver l'équilibre. Discussion rapide de ce que représente un déséquilibre (excès d'offre ou de demande) et comment le marché tend à l'équilibre.

    • Conclusion : Le modèle offre-demande est un outil fondamental des SES qui utilise des mathématiques simples pour expliquer un phénomène complexe de façon intuitive. Conclusion : comprendre ce modèle aide à décoder de nombreux enjeux économiques (pénuries, effets d'une régulation des prix, etc.).

24. Comment mesure-t-on l'inflation et peut-on la prévoir ?

    • Introduction : Contexte : l'inflation (hausse générale des prix) est un indicateur économique clé, qui touche le pouvoir d'achat des ménages. On se demande comment elle est calculée et dans quelle mesure on peut anticiper son évolution.

    • Développement : Explication du calcul de l'inflation : construction de l'indice des prix à la consommation (IPC) à partir d'un panier de biens suivi dans le temps, calcul du taux d'inflation sur 12 mois glissants. Mention de la moyenne pondérée (chaque produit a un poids). Puis, sur la prévision : on peut présenter des modèles économiques (par ex. l'effet de la masse monétaire, des taux d'intérêt sur l'inflation) et des outils statistiques (modèles ARIMA en série temporelle) pour prédire l'inflation à court terme. Exemple : comment les banques centrales anticipent l'inflation future pour décider des taux directeurs.

    • Conclusion : On peut mesurer l'inflation précisément chaque mois grâce à un indice des prix, et la prévoir dans une certaine mesure à l'aide de modèles mathématiques et économiques. Conclusion : ces prévisions guident les politiques économiques, même si des imprévus (choc pétrolier, crise) peuvent toujours bouleverser les pronostics.

25. Les robots vont-ils remplacer tous les travailleurs ? (modélisations de l'impact de l'automatisation sur l'emploi)

    • Introduction : Contexte : progrès de l'intelligence artificielle et de la robotisation dans de nombreux secteurs. On entend souvent dire que des métiers vont disparaître. La question est de savoir comment quantifier cet impact et si l'automatisation crée aussi de nouveaux emplois.

    • Développement : Présentation de l'approche économique : études statistiques sur les emplois automatisables (par ex. x% des tâches d'un comptable peuvent être effectuées par un logiciel). Modèles prospectifs qui intègrent le progrès technologique dans la croissance (modèle de Solow modifié, ou rapports comme ceux d'Oxford qui estiment le nombre d'emplois menacés). Discussion des résultats : certains secteurs perdent des emplois routiniers, mais de nouveaux métiers émergent aussi (développeurs, data scientists). On peut mentionner l'idée d'un équilibre à trouver et des politiques d'accompagnement (formation).

    • Conclusion : Les mathématiques et la modélisation économique permettent d'éclairer le débat sur l'automatisation : elles prévoient un marché du travail en mutation plus qu'une disparition totale du travail humain. Conclusion : en s'appuyant sur ces analyses, on peut mieux préparer les jeunes aux métiers de demain au lieu de craindre passivement les robots.

26. Peut-on mesurer le bonheur d'une société ? (indicateurs de bien-être en statistiques)

    • Introduction : Contexte : au-delà des indicateurs économiques classiques, de plus en plus de voix suggèrent de mesurer le bien-être ou le bonheur des populations pour guider les politiques publiques. On se demande s'il est possible de quantifier un concept aussi subjectif.

    • Développement : Présentation d'initiatives existantes : indicateurs de bien-être tels que le Bonheur National Brut (Bhoutan) ou des enquêtes de satisfaction de vie (score de bonheur moyen). Explication de comment ces indicateurs sont construits : questionnaires, moyennes de notes subjectives, agrégation de données variées (santé, lien social, environnement). Discussion mathématique : le défi de la mesure d'un concept qualitatif, les marges d'erreur, la comparaison entre pays via des indices chiffrés.

    • Conclusion : Mesurer le bonheur reste imparfait, mais ces indicateurs alternatifs fournissent des informations précieuses en complément des données économiques. Conclusion : en quantifiant partiellement le bien-être, on remet l'humain au centre de l'évaluation du progrès, ce qui est un apport important des SES croisant ici les maths et la socio.

27. Qu'est-ce que le paradoxe de Simpson et comment peut-il fausser l'analyse de données sociales ?

    • Introduction : Contexte : on analyse des données (par exemple taux de réussite à un examen dans deux écoles différentes) et on peut trouver un résultat global opposé aux résultats détaillés par groupe. Ce phénomène déroutant est le paradoxe de Simpson.

    • Développement : Explication du paradoxe de Simpson avec un exemple simple : deux groupes où, pris séparément, A a un taux de réussite supérieur à B, mais en combinant les groupes, B dépasse A. Interprétation : la structure des données (par ex. taille des groupes ou profil différent) crée cette inversion. Mise en application en SES : par exemple, analyser des données sur une politique publique peut mener à de fausses conclusions si on agrège trop vite des populations hétérogènes. Importance de segmenter les données pertinemment pour éviter ce piège statistique.

    • Conclusion : Le paradoxe de Simpson rappelle qu'il faut manier les statistiques avec précaution. Conclusion : en croisant l'analyse mathématique et la réflexion sociologique, on apprend à creuser au-delà des chiffres globaux pour comprendre la réalité des phénomènes étudiés.

28. Pourquoi les filles sont-elles sous-représentées en études de mathématiques ? (analyse sociologique et statistique)

    • Introduction : Constat : malgré de très bonnes performances au lycée, on observe que les filles choisissent moins souvent les filières mathématiques ou ingénieur. On pose la question des causes de ce déséquilibre, données à l'appui.

    • Développement : Présentation de statistiques sur l'orientation post-bac ou les choix de spécialités en Terminale : pourcentages de filles vs garçons en spé maths, en écoles d'ingénieur, etc. Constat chiffré du déséquilibre. Analyse sociologique : évoquer les stéréotypes de genre, l'autocensure, le manque de rôles modèles féminins dans ces domaines, qui expliquent en partie ces chiffres. Mention d'études montrant qu'à niveau égal, l'environnement (famille, profs) peut influencer les choix. Le tout en soulignant qu'aucune différence innée de capacité n'a été prouvée en maths.

    • Conclusion : Les chiffres mettent en évidence un écart de représentation filles-garçons en maths, et l'analyse sociologique en fournit des clés d'explication. Conclusion optimiste : en déconstruisant ces stéréotypes et en encourageant les talents féminins, on peut tendre vers plus d'égalité dans les filières scientifiques.

29. Comment fonctionne le multiplicateur keynésien en économie ? (explication mathématique d'une relance)

    • Introduction : Contexte : en période de récession, l'État peut injecter de l'argent dans l'économie (travaux publics, baisse d'impôts) pour relancer la croissance. La théorie keynésienne propose l'idée d'un multiplicateur : 1€ injecté générerait plus d'1€ de PIB.

    • Développement : Explication simplifiée du mécanisme : l'argent injecté est dépensé, ce qui devient le revenu d'autres agents qui à leur tour en dépensent une partie, etc. Cela forme une suite géométrique de dépenses. Illustration mathématique : si sur 1€ gagné, on en dépense 0,8 (propension marginale à consommer de 80%), alors l'effet total = 1 + 0,8 + 0,8^2 + ... = 1/(1-0,8) = 5 € au final. On discute les limites : fuites de l'économie (épargne, importations) qui réduisent le multiplicateur réel.

    • Conclusion : Les maths montrent que sous certaines hypothèses, une dépense publique peut avoir un impact amplifié sur l'économie. Conclusion : le multiplicateur keynésien justifie les plans de relance, mais il dépend du contexte (si l'argent est épargné, l'effet multiplicateur est moindre).

30. Les ventes aux enchères : comment les mathématiques aident-elles à maximiser les revenus ?

    • Introduction : Contexte : ventes aux enchères d'objets d'art, de spectre télécom, voire les enchères en ligne (eBay). Question : y a-t-il une façon optimale de mener une enchère pour maximiser le prix de vente, et comment la modélisation mathématique intervient-elle ?

    • Développement : Introduction à la théorie des enchères (issue de la théorie des jeux) : description des principaux formats (enchères anglaises montantes, enchères scellées, etc.) et mention du théorème du revenu optimal (qui indique, sous certaines conditions, que tous les formats d'enchères rapportent en moyenne le même revenu). Discussion d'un cas : la vente aux enchères d'un objet très convoité – comment prédire le comportement des enchérisseurs (valeur privée, stratégie d'enchère optimale via l'équilibre de Nash). On peut citer l'usage de ces modèles pour les enchères de licences 5G, où l'État a maximisé ses recettes en choisissant un certain format d'enchère.

    • Conclusion : Les mathématiques offrent un cadre pour comprendre et optimiser les enchères, garantissant que le vendeur obtienne le meilleur résultat possible dans un contexte donné. Conclusion : cet exemple illustre la puissance des modèles mathématiques pour résoudre des problèmes économiques concrets et stratégiques.

Nos conseils pour bien préparer le Grand Oral de Terminale SES-mathématiques

Faire des recherches approfondies sur le sujet

• Documentez-vous dès que le sujet est choisi. Encouragez votre enfant à lire des ouvrages, des articles, à regarder des vidéos en lien avec sa question. Par exemple, s'il travaille sur un sujet liant économie et mathématiques (comme la modélisation du chômage ou l'analyse des inégalités), il peut consulter des revues économiques, des sites spécialisés ou même des rapports officiels contenant des données.

• Varier les sources : cours de première et Terminale bien sûr (le jury attend que le contenu s’appuie sur le programme), mais aussi des exemples concrets tirés de l’actualité ou de la recherche. Cette richesse de sources rendra son exposé plus vivant et crédible.

• Prendre des notes : incitez-le à structurer ses notes lors des recherches (par grands thèmes ou arguments). Tenir un carnet ou un document résumé par question est très utile. Il pourra y puiser des chiffres clés, des exemples, et même anticiper certaines questions du jury en approfondissant les points délicats.

S'entraîner à la prise de parole et à la mise en voix

Parler à l'oral pendant 5 minutes sans notes, ce n’est pas inné ! Il faut s'exercer régulièrement :

• Répétitions orales : Une fois le plan au point, votre enfant doit s'entraîner à présenter son exposé à voix haute. D'abord seul dans sa chambre, pour apprivoiser son texte et ajuster son timing (l'exposé dure environ 5 minutes). Puis, il gagnerait à avoir un petit public bienveillant : vous, un autre membre de la famille, un ami... Demandez-lui d'articuler, de parler suffisamment fort et clairement.

• Travailler le ton et le rythme : Un Grand Oral réussi, ce n'est pas juste du contenu, c'est aussi la forme. Encouragez votre adolescent à mettre de l'intonation, à marquer des pauses aux bons moments (par exemple entre l'introduction et le développement, ou avant une idée importante). Il peut être utile de s'enregistrer en audio ou vidéo pour se réécouter ensuite : il identifiera ainsi les tics de langage ("euh", "du coup"...), les moments trop rapides ou trop monotones, et pourra les corriger.

• Simulations complètes : À l'approche de l'échéance, organisez de vrais faux oraux. Par exemple, en tant que parent, mettez-vous dans la peau du jury, avec éventuellement un voisin ou un proche pour faire le deuxième examinateur. Votre enfant entre dans la pièce, vous lui donnez le top et c'est parti pour son exposé puis une séance de questions (voir point suivant). Ces répétitions en conditions quasi réelles sont le meilleur moyen de gagner en assurance pour le jour J.

Gérer le stress du Grand Oral

Le stress du Grand Oral est normal, voire utile pour se surpasser, mais il doit rester gérable. Voici comment aider votre enfant à le dompter :

• Préparation en amont : Un élève bien préparé est forcément moins stressé. En ayant suivi tous les conseils précédents (recherches, entraînement), il arrivera déjà plus confiant, sachant qu'il a des choses à dire et qu'il maîtrise son sujet.

• Techniques de respiration et relaxation : Apprenez-lui quelques exercices simples de cohérence cardiaque ou de respiration abdominale pour évacuer la tension juste avant de passer à l'oral. Trois grandes inspirations lentes peuvent déjà faire des miracles.

• Visualisation positive : Invitez-le à se projeter mentalement en train de réussir son oral. Par exemple, la veille, qu'il s'imagine entrant sereinement, exposant clairement ses idées et répondant avec assurance. Cette petite "méditation" mentale peut réellement aider à dédramatiser.

• Relativiser l'enjeu : Rappelez à votre ado que le Grand Oral n'est qu'un examen parmi d'autres. Certes important, mais pas une fin en soi. En cas de contre-performance, sa vie ne sera pas ruinée pour autant. Le soutenir quoi qu'il arrive lui enlèvera une grosse pression

• Astuce le jour J : Conseillez-lui de bien dormir la veille, de manger léger le matin de l'épreuve, et d'arriver en avance pour ne pas ajouter du stress logistique. Une petite routine comme écouter sa musique préférée peut l'aider à se mettre dans sa bulle positive avant l'épreuve.

Anticiper les questions du jury

Une spécificité du Grand Oral est l'échange avec le jury après l'exposé. Pour s'y préparer :

• Connaître son sujet sur le bout des doigts : Cela semble évident, mais c'est la base. Si votre enfant a bien approfondi son thème, il sera moins déstabilisé par les questions. Encouragez-le à explorer aussi les aspects qu'il n'a pas traités dans son exposé, au cas où le jury l'y emmène.

• Imaginer les questions possibles : Entraînez-vous ensemble à formuler des questions que pourrait poser le jury. Par exemple : "Que signifie tel terme ?", "Pourquoi avoir choisi ce sujet ?", "Quelles sont les limites de votre approche ?", "Que se passerait-il si on changeait telle hypothèse ?". Cet exercice poussera votre enfant à clarifier certains points et à préparer des éléments de réponse à l'avance.

• Rester calme et réfléchir avant de répondre : Dites à votre ado qu'il a le droit de prendre 2-3 secondes pour réfléchir à la question pendant l'oral, voire de demander une clarification s'il n'est pas sûr de ce qu'on lui demande. Mieux vaut une réponse posée qu'une précipitation maladroite.

• Montrer sa motivation : Certaines questions porteront sur le projet d'orientation ou les liens entre le sujet et les études futures de l'élève. C'est l'occasion pour lui de montrer son intérêt sincère. S'il a choisi un sujet en lien avec ce qu'il veut faire plus tard (ex : un sujet économico-mathématique pour un futur étudiant en école de commerce ou en éco-gestion), qu'il le souligne dans ses réponses. Cela personnalise son oral et montre une cohérence dans sa démarche.

Des témoignages d'élèves : ils ont réussi leur Grand Oral !

Quoi de mieux que de lire des témoignages de ceux ayant véu la situation ? Les voici :

Le calendrier de préparation du Grand Oral

Retrouvez dans ce tableau les étapes clés à suivre par trimestre pour que ado brille lors de cette épreuve !

Les questions courantes :

Quel sujet Grand Oral Terminale maths SES choisir ?

Le choix du sujet doit avant tout correspondre aux goûts et aux aspirations de l'élève. S'il aime les chiffres et l'analyse économique, un sujet comme la courbe de Lorenz (inégalités) ou les sondages d'opinion peut être idéal. À l'inverse, s'il s'intéresse à la sociologie, il pourrait aborder des thèmes comme les réseaux sociaux ou la parité filles-garçons en sciences.

Dans cet article, nous avons listé 30 idées de sujets Grand Oral maths SES couvrant un large éventail : de la théorie des jeux à la cryptomonnaie. Un bon exemple Grand Oral SES maths concret serait par exemple : "Les mathématiques peuvent-elles prédire l'issue d'une élection ?" (croisant proba et politique) ou "Comment mesurer le bien-être d'une société ?" (croisant statistiques et socio-économie). L'important est que le sujet motive votre enfant etreste en lien avec le programme de Terminale.

Comment préparer Grand Oral Terminale SES mathématiques efficacement ?

Pour bien préparer le Grand Oral de Terminale SES et mathématiques, il faut s'y prendre à l'avance et de manière méthodique. Voici les étapes clés : d'abord, choisir ses deux questions et faire des recherches approfondies (cours, lectures complémentaires).

Ensuite, construire un plan solide et s'entraîner à l'exposé à l'oral, régulièrement, en corrigeant la diction et le timing. Il est aussi crucial d'anticiper les questions du jury en explorant tous les aspects du sujet. Enfin, faire des oraux blancs aide beaucoup. En suivant les conseils détaillés plus haut (mise en voix, gestion du trac, etc.), votre enfant arrivera fin prêt le jour de l'épreuve.

Comment gérer le stress du Grand Oral ?

La gestion du stress est un volet essentiel de la préparation. Pour évacuer le stress Grand Oral qui touche presque tous les candidats, rien ne vaut la préparation : plus on est prêt, moins on stresse. Mais au-delà, des techniques aident : apprendre à respirer profondément pour se calmer avant de passer, se répéter des pensées positives ("je maîtrise mon sujet, tout va bien se passer"), et relativiser l'enjeu.

En tant que parent, vous pouvez soutenir votre enfant en valorisant ses efforts et en dédramatisant : le Grand Oral est important, mais ce n'est pas toute sa vie. Encouragez-le aussi à dormir suffisamment et à avoir une bonne hygiène de vie pour arriver serein. Le jour J, un petit rituel anti-stress (écouter une chanson motivante, faire quelques étirements) peut aider à canaliser l'adrénaline en énergie positive.

En quoi consiste l'oral bac SES maths ?

L'oral du bac SES-maths (Grand Oral) est une épreuve orale de 20 minutes environ qui conclut le baccalauréat. L'élève y présente un exposé (5 minutes) sur l'une des deux questions qu'il a préparées durant l'année, suivi d'un échange de 10-15 minutes avec le jury. Le jury est composé de deux professeurs (qui ne sont pas forcément ses enseignants habituels).

Durant l'entretien, on va lui poser des questions pour creuser son sujet, vérifier sa compréhension des notions de SES et de mathématiques mobilisées, et évaluer ses qualités oratoires. Enfin, il aura l'occasion de parler de son projet d'orientation en lien avec le sujet. L'oral est noté avec des critères précis (qualité de la prise de parole, solidité des connaissances, capacité à dialoguer). C'est une épreuve exigeante, mais avec une bonne préparation, elle peut devenir un exercice très valorisant où l'élève montre tout ce qu'il a appris.