Programme de Spécialité NSI - Terminale

Numérique et Sciences Informatiques

Spécialité NSI en Terminale : approfondissement des structures de données, algorithmique avancée, langages, bases de données, systèmes et réseaux.

Informations générales

Niveau : Terminale
Discipline : NSI — Numérique et Sciences Informatiques
Année de référence : 2026
Licence : CC-BY-SA-4.0
Dernière mise à jour : 23 mai 2026
Auteur : bpignard

Sources officielles

Annales et épreuves pratiques

Annales officielles du Bac (272 sujets)

Annales officielles du Bac (Ministère de l'Éducation nationale via Eduscol, + ECE/EP pratiques via ecebac.fr) — Métropole, Asie, Polynésie, Centres étrangers, Amérique du Nord, Amérique du Sud, Antilles-Guyane.

Total sujets : 272 Voir l'annuaire

Épreuves Pratiques (ECE/EP) - 207 sujets

Sujets officiels d'Épreuve Pratique (EP) — épreuves sur ordinateur, 1 heure, manipulation autonome de logiciels (Python, GeoGebra, environnements de programmation).

Total EP : 207 Total sujets : 207 Type dominant : EP Voir l'annuaire

Source : Site bénévole géré par un professeur de CPGE qui regroupe et catégorise les sujets ECE/EP officiels du ministère par thème, outil et année.

Licence : CC BY-NC 4.0

Compétences transversales

Démarche informatique
  • Décomposer un problème en sous-problèmes
  • Concevoir, écrire, tester un programme
  • Analyser la complexité d'un algorithme
  • Documenter et déboguer du code

Collaboration
  • Mener un projet en équipe
  • Utiliser un outil de gestion de versions (git)

Thèmes du programme

T1. Structures de données

Maîtriser les structures de données fondamentales et savoir choisir la bonne structure pour un problème donné.

T1.1. Listes, piles, files
  • Listes, piles et files sont des structures linéaires
  • LIFO pour les piles, FIFO pour les files
  • Différentes implémentations possibles (tableau, liste chaînée)
  • Implémenter une pile et une file
  • Choisir entre tableau et liste chaînée
liste pile LIFO file FIFO tableau implémentation Python tableau dynamique liste chaînée

T1.2. Dictionnaires
  • Le dictionnaire associe une clé à une valeur
  • Implémenté par table de hachage en pratique
  • Accès en O(1) en moyenne
  • Manipuler un dictionnaire en Python
  • Comprendre le hachage
dictionnaire clé valeur hash table de hachage collision implémentation

T1.3. Arbres
  • Un arbre est une structure hiérarchique
  • Plusieurs parcours possibles (préfixe, infixe, suffixe, largeur)
  • Les ABR optimisent la recherche en O(log n)
  • Implémenter un arbre binaire
  • Réaliser un parcours d'arbre
arbre nœud racine feuille parcours en profondeur parcours en largeur arbre binaire arbre binaire de recherche hauteur équilibre

T1.4. Graphes
  • Un graphe modélise des relations
  • Représentations : matrice ou liste d'adjacence
  • Parcours BFS et DFS
  • Représenter un graphe
  • Implémenter BFS et DFS
graphe sommet arête graphe orienté graphe pondéré matrice d'adjacence liste d'adjacence parcours chemin cycle

T2. Programmation

Maîtriser la programmation modulaire, récursive et orientée objet en Python.

T2.1. Récursivité
  • Une fonction récursive s'appelle elle-même
  • Cas de base et cas récursif sont essentiels
  • Risque de débordement de pile
  • Écrire une fonction récursive
  • Justifier la terminaison
récursion cas de base cas récursif pile d'appel tour de Hanoi factorielle Fibonacci terminaison

T2.2. Programmation modulaire
  • Découper un programme en modules
  • Réutilisation de code via les bibliothèques
  • Tester chaque module
  • Créer et importer un module
  • Documenter une fonction
module import bibliothèque encapsulation réutilisabilité tests documentation

T2.3. Programmation orientée objet
  • Une classe modélise un type d'objet
  • Les méthodes définissent le comportement
  • L'héritage permet la spécialisation
  • Définir une classe
  • Utiliser l'héritage
classe objet attribut méthode constructeur instance héritage encapsulation

T2.4. Pratiques de programmation
  • Tester systématiquement
  • Utiliser un outil de versionning (git)
  • Suivre des conventions (PEP 8 en Python)
  • Écrire des tests unitaires
  • Utiliser git
test unitaire assertions debug documentation lisibilité convention de nommage PEP 8 git

T3. Algorithmique

Concevoir, analyser et implémenter des algorithmes classiques.

T3.1. Algorithmes sur les arbres et graphes
  • DFS et BFS parcourent un graphe
  • Dijkstra trouve le plus court chemin
  • Prim et Kruskal calculent un arbre couvrant minimum
  • Implémenter Dijkstra
  • T