Le choix d'une problématique pour le Grand Oral repose sur l'adéquation exacte entre les intérêts intellectuels de l'élève et la rigueur théorique des programmes officiels. Plus le candidat s'approprie son sujet, plus sa capacité à soutenir une argumentation fluide et à répondre aux objections du jury se trouve renforcée. Cette épreuve terminale représente un jalon déterminant pour l'obtention du baccalauréat, ce qui impose une préparation méthodologique stricte.
Pour aborder sereinement cette échéance en 2026, une vue d'ensemble des possibilités d'interdisciplinarité est indispensable. Le tableau ci-dessous rappelle les dix axes thématiques développés dans cet article, offrant un total de 30 sujets problématisés pour nourrir votre réflexion.
des Français pensent que le bac est moins difficile à réussir aujourd’hui qu’il y a une génération, selon un sondage Ifop.
| Axe thématique | Nombre de sujets | Concepts clés associés |
|---|---|---|
| 1. Modélisation informatique d'un environnement 3D | 3 sujets | Géométrie dans l'espace, matrices, rendu vectoriel |
| 2. Codes correcteurs et clefs de contrôle | 3 sujets | Arithmétique modulaire, distance de Hamming, détection d'erreurs |
| 3. Cryptage et décryptage (Cryptographie) | 3 sujets | Nombres premiers, protocole RSA, complexité algorithmique |
| 4. Histoire de l'informatique | 3 sujets | Calculabilité, machines de Turing, contribution des pionnières |
| 5. Langages et programmation | 3 sujets | Récursivité, correction totale, paradigmes de programmation |
| 6. Données structurées et structures de données | 3 sujets | Bases de données relationnelles, indexation, arbres binaires |
| 7. Algorithmique (Arbres et Graphes) | 3 sujets | Structures hiérarchiques, optimisation de chemins, parcours |
| 8. Sécurisation des données sur Internet | 3 sujets | Chiffrement symétrique/asymétrique, protocoles TLS, RGPD |
| 9. Architectures matérielles, systèmes et réseaux | 3 sujets | Gestion des processus, interblocage, routage IP |
| 10. Interfaces Homme-machine (IHM) | 3 sujets | Programmation événementielle, requêtes client-serveur, UX |
Sujets Grand Oral Maths et NSI : Modélisation 3D
La modélisation d’objets tridimensionnels et la création d’environnements virtuels constituent un pilier des sciences numériques. Ce domaine ne se contente pas de l'aspect visuel ; il repose sur une architecture mathématique complexe, notamment la géométrie dans l'espace et le calcul matriciel.
Définitions des concepts clés :
- Modélisation 3D : Étape technique qui consiste à créer, via un logiciel ou du code, une représentation mathématique d’un objet en trois dimensions.
- Matrice de transformation : Tableau de nombres permettant de calculer mathématiquement le déplacement, la rotation ou le changement d'échelle d'un objet dans un repère.
Ce thème est idéal pour la transversalité. Les mathématiques fournissent les formules de calcul de trajectoires ou d'angles, tandis que la NSI s'occupe de l'implémentation de ces calculs via des algorithmes de rendu pour le cinéma ou les jeux vidéo.
3 idées de sujets pour 2026 :
Comment les matrices permettent-elles de simuler un mouvement de caméra dans un jeu vidéo ?
Angle d'approche : Étudier les transformations géométriques (rotations et translations) appliquées aux coordonnées des objets. En NSI, on s'intéresse à l'optimisation de l'affichage ; en Maths, on développe le calcul matriciel associé.
Comment l'algorithme du « Ray Casting » utilise-t-il le produit scalaire pour le rendu d'un environnement ?
Angle d'approche : Analyser comment l'ordinateur détermine la visibilité d'un pixel. On lie le chapitre de géométrie (vecteurs, produit scalaire) en Maths avec la structure de boucle de rendu en NSI.
Pourquoi la triangulation est-elle la base de la modélisation des surfaces courbes ?
Angle d'approche : Expliquer comment on approxime une courbe par une multitude de plans. On utilise les notions de limites et de géométrie plane en Maths, et les structures de données (listes de sommets) en NSI.
Sujets Grand Oral Maths et NSI : Codes correcteurs et clefs de contrôle
Dans un monde saturé de transferts de données, la fiabilité de l'information est cruciale. Les codes correcteurs permettent de s'assurer qu'une donnée n'a pas été altérée durant son voyage numérique, une nécessité pour la sécurité bancaire ou les communications satellites.
Définitions des concepts clés :
- Code correcteur : Méthode algorithmique ajoutant des données redondantes pour détecter et réparer les erreurs de transmission.
- Arithmétique modulaire : Branche des mathématiques étudiant les restes de la division entière, pilier central des clés de contrôle (comme le modulo).
On retrouve ces notions partout : du numéro de sécurité sociale au code-barres de vos produits alimentaires, jusqu'aux QR codes.
3 idées de sujets pour 2026 :
Angle d'approche : Analyse de la redondance et des codes de Reed-Solomon. Lien entre les probabilités de réussite de lecture (Maths) et la structure de stockage des pixels (NSI).
Comment la clé de contrôle du numéro de sécurité sociale permet-elle de détecter une erreur de saisie ?
Angle d'approche : Démonstration par l'arithmétique modulaire (congruences) en Maths. En NSI, programmation d'un script Python capable de valider ou rejeter un numéro saisi par l'utilisateur.
Le code de Hamming peut-il garantir l'intégrité totale d'une transmission de données ?
Angle d'approche : Étude de la distance de Hamming (Maths) pour comprendre le seuil de détection d'erreurs. En NSI, mise en œuvre de l'algorithme de détection sur un message binaire.
Comment les QR codes parviennent-ils à rester lisibles même s'ils sont partiellement déchirés ?
Ce sujet permet aux étudiants d'appliquer des concepts mathématiques à des problèmes concrets de modélisation tridimensionnelle, en plus d'encourager l'interdisciplinarité. Une vraie opportunité d'intégration entre les mathématiques et l'informatique !
Sujets Grand Oral Maths et NSI : Cryptographie
La cryptographie transcende l'histoire de l'écriture pour devenir le socle de la sécurité numérique contemporaine. Ce domaine illustre parfaitement la symbiose entre les théories mathématiques les plus abstraites, comme l'arithmétique pure, et leur application algorithmique directe pour sécuriser les flux de données mondiaux.
Définitions des concepts clés :
- Chiffrement asymétrique : Procédé de cryptographie qui utilise une paire de clés distinctes mais liées mathématiquement : une clé publique pour chiffrer le message et une clé privée pour le déchiffrer.
- Complexité algorithmique : Mesure de l'efficacité d' un algorithme, exprimée en fonction du temps d'exécution ou de l'espace mémoire requis lorsque la taille des données d'entrée augmente.
La sécurité de nos systèmes bancaires actuels repose en grande partie sur l'impuissance des ordinateurs classiques à factoriser rapidement le produit de deux très grands nombres premiers. C'est ce verrou mathématique qui garantit l'inviolabilité des échanges.
3 idées de sujets pour 2026 :
Comment le chiffrement RSA garantit-il la sécurité de nos données bancaires lors d'une transaction en ligne ?
Angle d'approche : Analyser le protocole RSA en liant le théorème de Fermat et l'arithmétique modulaire (Maths) à la génération des clés et à l'implémentation de l'algorithme d'exponentiation modulaire rapide en Python (NSI).
En quoi le chiffrement symétrique (AES) et le chiffrement asymétrique (RSA) diffèrent-ils en termes de complexité et d'usage ?
Angle d'approche : Comparer les deux paradigmes. En NSI, étudier le coût computationnel et le problème du canal d'échange des clés. En Maths, modéliser la croissance du temps de calcul selon la taille de la clé (complexité exponentielle vs polynomiale).
La machine Enigma : comment la combinatoire et les prémices de l'informatique ont-ils permis de briser ce code réputé inviolable ?
Angle d'approche : Axe historique et technique. En Mathématiques, développer le calcul des permutations et des probabilités. En NSI, concevoir une simulation de la structure des rotors d'Enigma pour expliciter l'algorithme de décryptage d'Alan Turing.
Sujets Grand Oral Maths et NSI : Histoire de l'informatique
L'informatique n'est pas née de l'invention du transistor, mais d'une réflexion mathématique profonde sur les limites du calcul calculable. Comprendre son histoire, c'est analyser comment des concepts logiques fondamentaux ont été formalisés pour donner naissance aux architectures logicielles modernes.
Définitions des concepts clés :
- Machine de Turing : Modèle abstrait d'un appareil mécanique de calcul, inventé par Alan Turing, qui sert à définir rigoureusement la notion d'algorithme.
- Calculabilité : Propriété d'un problème mathématique pour lequel il existe au moins un algorithme capable de fournir une réponse en un nombre fini d'étapes.
L'histoire des sciences numériques est marquée par des figures théoriques majeures, souvent féminines, à l'instar d'Ada Lovelace qui rédigea le premier véritable programme informatique destiné à une machine qui n'existait pas encore physiquement.
3 idées de sujets pour 2026 :
Angle d'approche : Analyser le passage d'une diffusion descendante à une centralisation des données utilisateur. En NSI, étudier le fonctionnement des bases de données relationnelles et des requêtes asynchrones. En Maths, modéliser la structure du réseau sous forme de graphes et analyser la gestion des flux de connexions.
Ada Lovelace : comment son travail sur les nombres de Bernoulli a-t-il posé les bases de la programmation moderne ?
Angle d'approche : En Mathématiques, étudier la suite des nombres de Bernoulli et leur formulation récurrente. En NSI, transcrire le diagramme de Lovelace en un algorithme contemporain utilisant des boucles et des variables conditionnelles.
Le problème de l'arrêt de Turing : comment démontrer qu'il existe des limites absolues à la puissance des algorithmes ?
Angle d'approche : Utiliser le raisonnement par l'absurde en Mathématiques pour démontrer l'indécidabilité logico-mathématique. En NSI, expliciter pourquoi un ordinateur ne pourra jamais exécuter un programme capable de vérifier l'absence de bugs de boucle infinie dans n'importe quel autre programme.
Quelle est la rupture algorithmique et mathématique entre l'architecture du Web 1.0 et celle du Web 2.0 ?
Angle d'approche : Analyser le passage d'une diffusion descendante à une centralisation des données utilisateur. En NSI, étudier le fonctionnement des bases de données relationnelles et des requêtes asynchrones. En Maths, modéliser la structure du réseau sous forme de graphes et analyser la gestion des flux de connexions.
Sujets Grand Oral Maths et NSI : Langages et programmation
La conception d’un programme informatique dépasse la simple écriture d'une suite d'instructions. Elle exige une compréhension formelle de la sémantique des langages, des paradigmes d'exécution et des outils théoriques permettant de valider mathématiquement qu'un code effectue exactement ce pour quoi il a été conçu.
Définitions des concepts clés :
- Récursivité : Démarche algorithmique dans laquelle une fonction s'appelle elle-même au cours de son exécution afin de résoudre un problème en le décomposant en sous-problèmes de tailles inférieures, jusqu'à atteindre un cas d'arrêt (ou cas de base).
- Correction totale : Propriété mathématique d'un algorithme garantissant d'une part qu'il se termine en un nombre fini d'étapes (preuve de terminaison) et d'autre part qu'il produit le résultat exact attendu (preuve de correction partielle).
Étudier les langages en Terminale prépare à l'informatique théorique. L'élève démontre que la programmation n'est pas une suite empirique d'essais et d'erreurs, mais une science exacte gouvernée par des lois logiques rigoureuses.
3 idées de sujets pour 2026 :
P = NP : l'énigme du millénaire est-elle soluble par l'informatique théorique ?
Angle d'approche : Analyser la distinction fondamentale entre la vérification d'une solution (classe P) et sa recherche (classe NP). En Mathématiques, aborder la théorie des classes de complexité. En NSI, étudier la réduction polynomiale et les implications pratiques de l'impossibilité actuelle de résoudre certains problèmes de décision de manière efficace.
Comment la méthode des invariants de boucle garantit-elle la correction d'un algorithme de tri ?
Angle d'approche : Traiter de la fiabilité logicielle. En Mathématiques, utiliser formellement le principe du raisonnement par récurrence (initialisation, hérédité) pour valider l'invariant. En NSI, appliquer cette démonstration à un algorithme classique comme le tri par insertion pour prouver sa correction partielle.
Des fractales géométriques à la récursivité en Python : comment modéliser l'infini ?
Angle d'approche : En Mathématiques, étudier les suites géométriques et le concept de dimension fractale (par exemple, le flocon de Koch). En NSI, programmer l'implémentation récursive du dessin de cette fractale (via le module Turtle) et analyser l'impact du nombre d'appels sur la pile d'exécution (mémoire).
Sujets Grand Oral Maths et NSI : Données structurées et structures de données
Face à l'explosion du volume d'informations numériques, l’efficacité d’un algorithme dépend intrinsèquement de la manière dont les données sont modélisées et agencées en mémoire. Le choix d'une structure de données adéquate conditionne la vitesse d'accès et la faisabilité des calculs à grande échelle.
Définitions des concepts clés :
- Arbre binaire de recherche (ABR) : Structure de données hiérarchique et dynamique où chaque nœud possède au plus deux fils, agencée de sorte que la clé de tout nœud du sous-arbre gauche soit inférieure ou égale à celle du nœud père, et celle du sous-arbre droit lui soit supérieure.
- Base de données relationnelle : Modèle d'organisation des données sous forme de tables de relations interconnectées, au sein desquelles l'intégrité des informations est garantie par des contraintes de clés primaires et étrangères.
Le choix d'une structure linéaire (comme une liste) ou non linéaire (comme un arbre ou un graphe) modifie radicalement le coût des opérations. Une recherche dans un dictionnaire non structuré peut s'avérer prohibitive, là où une structure arborescente réduit drastiquement le temps de calcul.
3 idées de sujets pour 2026 :
Comment l'indexation par arbre binaire de recherche optimise-t-elle les requêtes au sein d'une base de données ?
Angle d'approche : Analyser le gain d'efficacité algorithmique. En NSI, étudier la structure d'un ABR et le déroulement d'une recherche. En Mathématiques, modéliser la hauteur d'un arbre équilibré pour démontrer rigoureusement comment la complexité passe d'un ordre linéaire à un ordre logarithmique.
Comment le modèle relationnel empêche-t-il les anomalies et la redondance des informations ?
Angle d'approche : En Mathématiques, s'appuyer sur la théorie des ensembles et l'algèbre relationnelle (projections, jointures). En NSI, concevoir un schéma conceptuel de données (schéma entité-association), puis formaliser les requêtes SQL en expliquant le rôle des formes normales.
Algorithmes de compression de données : comment le codage de Huffman minimise-t-il la taille d'un fichier sans perte ?
Angle d'approche : En NSI, détailler l'algorithme glouton permettant de construire l'arbre binaire de Huffman sur la base des fréquences d'apparition des caractères. En Mathématiques, relier ce procédé à la notion probabiliste d'entropie de Shannon et calculer le gain de compression théorique.
Sujets Grand Oral Maths et NSI : Algorithmique (Arbres et Graphes)
L’étude des structures non linéaires comme les arbres et les graphes constitue le fondement de la modélisation des réseaux. Qu'il s'agisse de cartographie, de réseaux sociaux ou de routage de paquets de données sur Internet, ces structures permettent de traduire des interconnexions réelles en objets mathématiques manipulables par des algorithmes d'optimisation.
Définitions des concepts clés :
- Graphe : Structure mathématique composée d’un ensemble de sommets (ou nœuds) reliés par des arêtes (ou des arcs si le graphe est orienté), permettant de modéliser des relations binaires complexes.
- Algorithme glouton : Paradigme algorithmique qui consiste à faire, à chaque étape, le choix optimal local dans l'espoir d'obtenir une solution globale optimale ou proche de l'optimum.
La manipulation des graphes requiert une double compétence : une abstraction géométrique et matricielle en mathématiques pour en étudier les propriétés fondamentales, et une expertise en structures de données en NSI pour concevoir des parcours de graphes efficaces sans explosion de la complexité temporelle.
3 idées de sujets pour 2026 :
Comment l'algorithme de Dijkstra détermine-t-il le chemin le plus court dans un réseau de transport ?
Angle d'approche : En Mathématiques, formaliser le principe de sous-optimalité et démontrer la convergence de l'algorithme par récurrence. En NSI, étudier la représentation du graphe par matrice ou liste d'adjacence, implémenter l'algorithme avec une file de priorité et analyser sa complexité temporelle.
Comment l'algorithme PageRank de Google s'appuie-t-il sur l'algèbre matricielle pour classer les pages du Web ?
Angle d'approche : Modéliser le Web comme un graphe orienté géant. En Mathématiques, introduire les matrices de transition stochastiques et le concept de vecteur propre associé à la valeur propre maximale pour déterminer la distribution stationnaire d'une chaîne de Markov. En NSI, traduire ce modèle en codage algorithmique par la méthode des puissances itérées.
En quoi la structure d'arbre de décision permet-elle de modéliser l'intelligence artificielle des algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning) ?
Angle d'approche : En NSI, expliciter la structure hiérarchique de l'arbre et l'algorithme de classification associé. En Mathématiques, développer la notion d'entropie de Shannon pour calculer le gain d'information à chaque niveau de séparation des données.
Sujets Grand Oral Maths et NSI : Sécurisation des données sur Internet
La sécurité informatique moderne repose sur le postulat qu'un canal de communication doit pouvoir être sécurisé même si un acteur malveillant intercepte l'intégralité des flux. Cela implique la mise en place de protocoles de chiffrement et de mécanismes de vérification d'intégrité extrêmement robustes, fondés sur des barrières arithmétiques.
Définitions des concepts clés :
- Protocole TLS (Transport Layer Security) : Protocole cryptographique destiné à sécuriser les échanges sur un réseau, combinant le chiffrement asymétrique pour l'authentification et le chiffrement symétrique pour la confidentialité de la session.
- Fonction de hachage cryptographique : Algorithme déterministe qui transforme une quantité arbitraire de données en une empreinte numérique de taille fixe, caractérisé par sa résistance aux collisions et son irréversibilité.
Sécuriser l'Internet de 2026 ne se résume pas à dissimuler un message. Il faut également garantir que l'émetteur est bien celui qu'il prétend être (authentification via signatures numériques) et que le contenu n'a subi aucune modification (contrôle d'intégrité).
3 idées de sujets pour 2026 :
Comment le protocole d'échange de clés de Diffie-Hellman permet-il de sécuriser une communication sans secret préalable ?
Angle d'approche : En Mathématiques, s'appuyer sur la théorie des groupes finis et la difficulté calculatoire du problème du logarithme discret dans un corps multiplicatif. En NSI, simuler le protocole en Python pour illustrer la vulnérabilité face aux attaques de type « homme du milieu » (Man-in-the-middle).
Comment les fonctions de hachage cryptographiques garantissent-elles le stockage sécurisé des mots de passe en base de données ?
Angle d'approche : En Mathématiques, analyser la distribution des empreintes et modéliser la probabilité de collision via le paradoxe des anniversaires. En NSI, implémenter un algorithme de hachage (type SHA-256) associé au mécanisme de « salage » pour neutraliser les attaques par table de correspondance (Rainbow Tables).
Comment le protocole du contrôle de redondance cyclique (CRC) détecte-t-il les altérations de données dues au bruit réseau ?
Angle d'approche : Traiter de la théorie des codes. En Mathématiques, utiliser l'arithmétique des polynômes sur les corps finis. En NSI, analyser le processus d'encapsulation des paquets réseau et le calcul binaire par opérations XOR successives lors de la réception des données.
Sujets Grand Oral Maths et NSI : Architectures matérielles, systèmes d’exploitation et réseaux
L'exécution fluide d'un programme informatique repose sur une synergie complexe entre les composants physiques de la machine et la couche logicielle de bas niveau qui en orchestre les ressources. La gestion de la concurrence des tâches et la topologie des réseaux de communication exigent des modèles d'ordonnancement rigoureux, fortement ancrés dans l'analyse mathématique.
Définitions des concepts clés :
- Ordonnancement (Scheduling) : Algorithme mis en œuvre par le système d'exploitation pour attribuer le temps de calcul des processeurs aux différents processus en attente d'exécution, selon des critères d'équité ou de priorité.
- Interblocage (Deadlock) : Situation d'impasse systémique dans laquelle plusieurs processus concurrents restent bloqués indéfiniment, chacun attendant une ressource exclusive détenue par un autre.
La modélisation de l'architecture matérielle met en évidence les limites physiques du calcul. Un système d'exploitation ne résout pas les problèmes de manière empirique ; il applique des lois logiques strictes pour éviter l'effondrement des processus en arrière-plan, notamment dans les systèmes embarqués critiques.
3 idées de sujets pour 2026 :
Comment l'algorithme d'ordonnancement par tourniquet (Round-Robin) optimise-t-il la répartition du temps processeur ?
Angle d'approche : En NSI, analyser la structure de données de file FIFO (Premier entré, premier sorti) gérant les états des processus (élu, prêt, bloqué). En Mathématiques, modéliser le temps d'attente moyen et le temps de rotation à l'aide de suites arithmétiques pour démontrer l'équité de l'algorithme en fonction du quantum de temps choisi.
Le problème de l'interblocage dans les systèmes multiprocessus : comment les graphes permettent-ils de le détecter et de le prévenir ?
Angle d'approche : Formaliser les conditions d'interblocage (conditions de Coffman). En NSI, étudier l'allocation dynamique des ressources matérielles. En Mathématiques, modéliser le système par un graphe orienté d'allocation et de requête, puis utiliser des algorithmes de détection de circuits (cycles) pour identifier mathématiquement la présence d'un interblocage.
Comment le protocole de routage dynamique OSPF utilise-t-il la théorie des graphes pour acheminer les paquets IP sur Internet ?
Angle d'approche : Analyser l'architecture des réseaux interconnectés. En NSI, expliciter la notion de métrique liée à la bande passante et l'échange de paquets d'état de liens. En Mathématiques, appliquer l'algorithme de Dijkstra sur un graphe pondéré pour calculer le sous-graphe des chemins de coût minimal depuis un routeur source.
Sujets Grand Oral Maths et NSI : Interfaces Homme-machine (IHM)
L’Interface Homme-Machine (IHM) concrétise le point de contact entre l'utilisateur et la complexité algorithmique d'un système. Loin de se limiter à des considérations esthétiques, la conception d'une interface moderne fait appel à la programmation événementielle et à la modélisation mathématique du comportement humain pour optimiser l'ergonomie et l'efficacité des interactions.
Définitions des concepts clés :
- Programmation événementielle : Paradigme de programmation centré sur la capture et le traitement d'événements asynchrones (clics, frappes au clavier, signaux capteurs) déclenchés par l'utilisateur ou le système.
- Modèle Client-Serveur : Architecture réseau distribuant les tâches entre un fournisseur de services (le serveur) et un demandeur (le client, généralement l'IHM), où les protocoles régissent la mémorisation et le chiffrement des données transmises.
La conception d'une IHM web ou logicielle nécessite de cloisonner ce qui est exécuté localement (le rendu graphique, la validation de surface en JavaScript) de ce qui requiert la puissance ou la sécurité du serveur (les requêtes SQL, le stockage persistant), tout en s'assurant de la confidentialité des flux via le protocole HTTPS.
3 idées de sujets pour 2026 :
Comment la loi de Fitts permet-elle de modéliser mathématiquement et d'optimiser l'ergonomie d'une interface graphique ?
- Angle d'approche : En Mathématiques, étudier l'utilisation des fonctions logarithmiques à travers la formule de la loi de Fitts, qui prédit le temps nécessaire pour atteindre une cible en fonction de sa distance et de sa largeur. En NSI, programmer un script expérimental pour capturer les coordonnées de pointage et implémenter une interface optimisée selon ces résultats.
Comment l'asynchronisme et les requêtes AJAX transforment-ils la dynamique d'une Interface Homme-Machine ?
- Angle d'approche : En NSI, analyser le cycle de vie d'une requête HTTP asynchrone et la modification dynamique du DOM (Document Object Model) sans rechargement de la page. En Mathématiques, utiliser le calcul des probabilités ou la théorie des files d'attente pour évaluer l'impact du traitement asynchrone sur la réduction de la perception du temps de latence par l'utilisateur.
Réalité augmentée et IHM : comment les matrices de transformation géométrique permettent-elles de superposer des éléments virtuels sur le monde réel ?
- Angle d'approche : Analyser le fonctionnement d'applications interactives (ex: filtres graphiques, jeux en réalité augmentée). En Mathématiques, développer les calculs de projections perspectives et les rotations dans l'espace à l'aide de matrices homogènes. En NSI, étudier les algorithmes de capture d'événements vidéo en temps réel et l'intégration de bibliothèques graphiques de rendu.
🎯 L'équilibre disciplinaire : Veillez à ce que vos problématiques croisent équitablement la rigueur théorique des mathématiques et la logique algorithmique de la NSI.
📈 L'ancrage dans le programme : Votre sujet doit impérativement s'appuyer sur les notions officielles de Terminale (arithmétique modulaire, graphes, récursivité, matrices) tout en s'ouvrant sur des enjeux technologiques de 2026.
👤 La personnalisation : Le jury valorise une démarche authentique. Choisissez un angle qui fait écho à vos aspirations (cybersécurité, imagerie 3D, histoire des sciences) pour soutenir votre présentation avec conviction.
⏱️ La maîtrise de la soutenance : Définissez rigoureusement vos concepts clés dès l'introduction et structurez votre exposé pour anticiper les questions techniques lors de la phase d'échange.
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Sources
- Éduscol. "Présentation du Grand Oral." Éduscol, Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse, https://eduscol.education.gouv.fr/5661/presentation-du-grand-oral. Consulté le 21 mai 2026.
- Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse. "Baccalauréat : comment se passe le Grand Oral ?" Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse, https://www.education.gouv.fr/reussir-au-lycee/baccalaureat-comment-se-passe-le-grand-oral-100028. Consulté le 21 mai 2026.
- Éduscol. "Programmes et ressources en numérique et sciences informatiques - voie GT." Éduscol, Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse, https://eduscol.education.gouv.fr/5823/programmes-et-ressources-en-numerique-et-sciences-informatiques-voie-g. Consulté le 21 mai 2026.
- Ifop. "Le regard des Français sur le niveau du baccalauréat et l'évolution des examens." Ifop Group, https://www.ifop.com. Consulté le 21 mai 2026.
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super j’ai pu choisir un sujet pour mon Grand oral
Bonjour, nous sommes ravis d’avoir pu vous aider dans votre choix ! Bon courage :)
Trop bien Aurélie
ouais top
trop bien samuel continu tes émissions elles sont aux top