NSI Spécialité Bac 2027

Numérique et Sciences Informatiques, Programme Terminale, Python et Algorithmique

💻 NSI au bac : Coefficient 16 (Terminale). Épreuve écrite 3h30 + épreuve pratique 1h (notée sur 8). Pratique Python quotidienne indispensable, l'algo ne s'apprend pas en lisant, il s'apprend en codant.

Programme NSI Terminale

ThèmeContenusLangages / Outils
Structures de donnéesListes chaînées, piles, files, arbres binaires, graphes, tables de hachagePython (classes)
Bases de donnéesModèle relationnel, algèbre relationnelle, SQL (SELECT, JOIN, sous-requêtes)SQL, SQLite
Architectures & réseauxProtocoles TCP/IP, routage, DNS, HTTP/HTTPS, cybersécuritéWireshark (TP)
Langages & programmationParadigmes (impératif, fonctionnel, objet), récursivité, lambda, calculabilitéPython, Scheme
AlgorithmiqueDiviser pour régner, prog. dynamique, algorithmes sur graphes (Dijkstra)Python
Histoire de l'informatiqueMachine de Turing, circuits logiques, encodage, histoire des langagesCulture générale

Structures de données, Les essentielles

Pile (Stack), LIFO

pile = [] pile.append(x) # push pile.pop() # pop (dernier entré)

Usages : gestion des appels récursifs, évaluation d'expressions, annulation (Ctrl+Z)

File (Queue), FIFO

from collections import deque file = deque() file.append(x) # enqueue file.popleft() # dequeue

Usages : BFS (parcours en largeur), file d'attente, planification

Arbre binaire

class Noeud: def __init__(self, val): self.val = val self.gauche = None self.droit = None

Parcours : préfixe (R-G-D), infixe (G-R-D), postfixe (G-D-R), largeur (BFS)

Graphe, Représentation

g = { 'A': ['B', 'C'], 'B': ['A', 'D'], 'C': ['A'], 'D': ['B'] }

Listes d'adjacence pour graphes épars. Matrice d'adjacence pour graphes denses.

Algorithmique, Diviser pour régner

Tri fusion (Merge Sort), O(n log n)

def tri_fusion(lst): if len(lst) <= 1: return lst mid = len(lst) // 2 g = tri_fusion(lst[:mid]) d = tri_fusion(lst[mid:]) return fusion(g, d) def fusion(g, d): res, i, j = [], 0, 0 while i < len(g) and j < len(d): if g[i] <= d[j]: res.append(g[i]); i += 1 else: res.append(d[j]); j += 1 return res + g[i:] + d[j:]

Algorithme de Dijkstra (plus court chemin)

Principe : à chaque étape, choisir le nœud non visité de distance minimale. Utilise une file de priorité (tas min). Complexité : O((V + E) log V) avec un tas.

SQL, Requêtes essentielles

-- Sélection avec filtre SELECT nom, age FROM élèves WHERE age > 17 ORDER BY nom; -- Jointure SELECT e.nom, c.matière FROM élèves e JOIN cours c ON e.id_cours = c.id; -- Agrégation SELECT matière, AVG(note) as moyenne FROM notes GROUP BY matière HAVING AVG(note) > 12; -- Sous-requête SELECT nom FROM élèves WHERE note = (SELECT MAX(note) FROM élèves);

Récursivité, Méthode

Toute fonction récursive doit avoir : 1) un cas de base (condition d'arrêt) et 2) un appel récursif qui se rapproche du cas de base.

def factorielle(n): if n <= 1: # cas de base return 1 return n * factorielle(n-1) # appel récursif def fibonacci(n): if n <= 1: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) # sans mémoïsation : O(2^n) !
⚠️ Piège NSI : fibonacci récursif naïf est exponentiel. Avec mémoïsation (@lru_cache) ou programmation dynamique (tableau), on obtient O(n). Savoir expliquer cette différence est souvent demandé.

Épreuve pratique, Conseils

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