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Interpolation et extrapolation : exercices de Terminale techno
Publié le 11 novembre 2026 · Mis à jour le 11 novembre 2026 · Signaler une erreur
L'essentiel
- Interpolation : tu estimes une valeur pour une abscisse située entre les valeurs observées ; extrapolation : l'abscisse est en dehors, au-dessus du maximum ou sous le minimum 4.
- Avec un ajustement affine, on remplace dans l'équation de la droite et on calcule 1.
- Pour estimer l'abscisse qui correspond à un donné, on résout l'équation .
- Une extrapolation linéaire n'est fiable que si les données sont proches d'une droite, et l'erreur grandit quand on s'éloigne des données 4.
Comment utiliser ces exercices
Ces exercices te font passer de la lecture d'un nuage de points à une estimation chiffrée. Les notions à maîtriser avant : le nuage de points et l'ajustement affine. Cherche d'abord seul·e, avec ta calculatrice, puis ouvre les indices, et enfin la correction. Compare chaque étape de la tienne à celle du texte, pas seulement le résultat final.
Les exercices
Exercice 1 Interpolation ou extrapolation ?
Un magasin relève son chiffre d'affaires mensuel pour les mois de rang à (de janvier à décembre). On veut estimer le chiffre d'affaires pour les rangs suivants : ; ; ; .
Pour chaque rang, dis s'il s'agit d'une interpolation ou d'une extrapolation, et justifie en une phrase.
Indice 1
Quelles sont la plus petite et la plus grande valeur de observées ?
Indice 2
Une valeur égale à une borne de l'intervalle est une valeur déjà observée, pas une estimation hors des données.
Voir la correction pas à pas
Les abscisses observées vont de à : l'intervalle d'étude est .
appartient à cet intervalle, entre deux mois observés : c'est une interpolation.
est inférieur au minimum : c'est une extrapolation.
est le maximum observé : la valeur correspond à une mesure déjà disponible, on n'a pas besoin d'estimer.
dépasse le maximum : c'est une extrapolation.
Le critère est toujours le même : on compare l'abscisse demandée à l'intervalle des abscisses observées 4.
Exercice 2 Interpolation entre deux points
Une boulangerie note le nombre de baguettes vendues selon la température extérieure : à elle en vend , à elle en vend . On suppose que les ventes évoluent de façon affine entre ces deux mesures.
Estime le nombre de baguettes vendues à .
Indice 1
Calcule d'abord le coefficient directeur de la droite qui passe par les deux points.
Indice 2
Pars du point et avance de degrés.
Voir la correction pas à pas
Les deux points sont et .
Coefficient directeur : baguettes par degré.
Équation : .
Pour : .
est entre et : c'est bien une interpolation.
On peut estimer qu'environ baguettes seront vendues à . Comme est entre les deux mesures, l'estimation est plutôt fiable.
Exercice 3 Estimer avec une droite donnée
Sur le nuage de points reliant la température (en °C, de à ) au nombre de glaces vendues par jour, la calculatrice donne la droite d'ajustement .
- Estime le nombre de glaces vendues pour .
- Dis si c'est une interpolation ou une extrapolation.
Indice 1
Remplace par dans l'équation.
Indice 2
Compare à l'intervalle .
Voir la correction pas à pas
On remplace par : .
, donc .
L'intervalle observé est et s'y trouve : c'est une interpolation.
On rédige : pour , on peut estimer environ glaces vendues par jour.
Il suffit de remplacer la variable dans l'équation de la droite d'ajustement, puis de nommer le type d'estimation 1.
Exercice 4 Prévoir une valeur future
Une association suit le nombre d'adhérents (en centaines) chaque année de 2016 à 2022. On note le rang de l'année, avec pour 2016. Un ajustement affine donne .
- Quel est le rang de l'année 2026 ?
- Estime le nombre d'adhérents (en centaines) en 2026.
- Est-ce une interpolation ou une extrapolation ? Que penser de la fiabilité ?
Indice 1
Le rang est le nombre d'années écoulées depuis 2016.
Indice 2
Les rangs observés vont de à .
Voir la correction pas à pas
Rang de 2026 : , donc .
Estimation : .
Les rangs observés vont de à et : c'est une extrapolation.
Le résultat est centaines, soit environ adhérents.
Fiabilité : on prolonge la droite de quatre ans au-delà des données. Cette prévision suppose que la tendance reste affine, ce qui n'est pas garanti.
Exercice 5 Trouver la droite puis estimer
Une série donne, pour les rangs , les valeurs (en milliers d'euros).
- Calcule les moyennes et .
- On admet que la droite de régression de en a pour coefficient directeur et passe par . Détermine son équation.
- Estime pour et précise le type d'estimation.
Tu peux vérifier l'équation avec ta calculatrice 1.
Indice 1
Calcule les écarts et dans un tableau.
Indice 2
La droite passe par le point moyen : utilise-le pour trouver .
Voir la correction pas à pas
et .
Écarts en : . Écarts en : .
Somme des produits : .
Somme des carrés des écarts en : , donc .
Ordonnée à l'origine : . La droite est .
Pour : .
: c'est une extrapolation.
On estime milliers d'euros pour le rang . La droite est obtenue avec la calculatrice ou un logiciel en pratique 1 ; le calcul à la main sert ici à comprendre d'où viennent et .
Exercice 6 Retrouver l'abscisse d'une valeur donnée
On reprend la droite de l'exercice précédent, obtenue avec des rangs compris entre et .
À partir de quel rang (non nécessairement entier) la valeur estimée est-elle égale à milliers d'euros ? Arrondis à près et précise si c'est une interpolation ou une extrapolation.
Indice 1
Résous l'équation .
Indice 2
Compare le résultat à l'intervalle .
Voir la correction pas à pas
On pose .
On soustrait : .
On divise : .
est compris entre et : c'est une interpolation.
La valeur de milliers d'euros serait atteinte vers le rang , entre le troisième et le quatrième relevé. Estimer l'abscisse à partir de l'ordonnée se fait en résolvant une équation, pas en remplaçant.
Exercice 7 Mesurer l'erreur d'une extrapolation
Avec la droite , on avait estimé milliers d'euros pour le rang . Le relevé réel pour ce rang est finalement de milliers d'euros.
- Calcule l'écart entre la valeur réelle et la valeur estimée.
- Exprime cet écart en pourcentage de la valeur réelle. Arrondis à près.
- Pour quelle raison l'écart risque-t-il d'être plus grand pour ?
Indice 1
Écart relatif .
Indice 2
Pense à la distance entre et les données.
Voir la correction pas à pas
Écart : milliers d'euros.
Écart relatif : , soit environ .
Pour , on s'éloigne davantage des données .
Plus on s'éloigne de l'intervalle observé, plus l'erreur de prévision tend à augmenter 4, et la droite peut cesser de décrire correctement le phénomène.
L'écart est de milliers d'euros, soit environ de la valeur réelle. Une extrapolation lointaine doit toujours être présentée comme une prévision incertaine.
Exercice 8 Une extrapolation à discuter
Une plante est mesurée chaque mois pendant un an : est le nombre de mois (), sa hauteur en cm. Un ajustement affine donne .
- Estime la hauteur au bout de mois.
- De quel type d'estimation s'agit-il ?
- Ce résultat te semble-t-il réaliste pour une plante de jardin ? Justifie.
Indice 1
Remplace par .
Indice 2
Une plante grandit-elle indéfiniment au même rythme ?
Voir la correction pas à pas
Pour : cm.
: c'est une extrapolation, bien au-delà des données (cinq fois la durée observée).
Le modèle affine suppose une croissance constante de cm par mois, sans fin.
Pour beaucoup de plantes, la croissance ralentit avec le temps : le résultat est donc à prendre avec prudence, voire à rejeter si on sait que la plante s'arrête de grandir.
Exercice 9 Seuil à dépasser
On reprend la droite (en milliers d'euros, rang entier). Une entreprise veut savoir à partir de quel rang entier la valeur estimée dépassera milliers d'euros.
- Résous l'inéquation .
- Donne le plus petit rang entier qui convient.
- Pourquoi le résultat est-il une extrapolation, et que peut-on en dire ?
Indice 1
Isole comme dans une équation, en gardant le sens de l'inégalité.
Indice 2
Le rang doit être un entier : arrondis au premier entier qui convient.
Voir la correction pas à pas
On soustrait : .
On divise par : .
Le plus petit entier strictement supérieur à est .
Vérification : pour , ; pour , .
Les rangs observés vont jusqu'à : est loin, c'est une extrapolation lointaine. Le résultat est une projection sous réserve que la tendance reste affine.
Le seuil de milliers d'euros serait dépassé au rang . Plus on prévoit loin, moins l'estimation est solide 4.
Les questions qu'on se pose
Comment savoir tout de suite si je dois parler d'interpolation ou d'extrapolation ?
Regarde l'abscisse demandée et compare-la aux abscisses du tableau. Si elle se trouve entre la plus petite et la plus grande, c'est une interpolation. Si elle est au-dessus du maximum ou en dessous du minimum, c'est une extrapolation 4.
Pourquoi se méfier d'une extrapolation, alors que le calcul est le même ?
Le calcul est identique, mais la droite n'a été ajustée qu'avec les données observées. En dehors, rien ne garantit que le phénomène reste aligné. Une extrapolation linéaire n'est satisfaisante que si les données sont proches d'une droite 4, et l'erreur de prévision augmente quand on s'éloigne 4. Dans une réponse, ajoute donc une phrase de prudence.
Dois-je savoir calculer la droite de régression à la main ?
Sources
- Ressources pédagogiques - Analyse statistique et ajustement affine, Éduscol - Ministère de l'Éducation nationale. Consulté le 11 novembre 2026.
- Document académique - Statistiques à deux variables (STMG), Académie de la Guyane. Consulté le 11 novembre 2026.
- Méthodes d'enseignement par interpolation et par extrapolation, Wikipédia. Consulté le 11 novembre 2026.
- Extrapolation (mathématiques), Wikipédia. Consulté le 11 novembre 2026.
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