Objectifs du parcours
Ce que tu vas savoir faire
- Expliquer données, variables et pas de temps.
- Expliquer variation absolue : le modèle linéaire.
- Expliquer variation relative : le modèle exponentiel.
- Expliquer le modèle de malthus.
- Expliquer tester au lieu de prolonger aveuglément.
- Expliquer ressources, transitions et scénarios.
Le chapitre en bref
Un modèle démographique simplifie une dynamique pour relier hypothèses et prédictions. Une variation absolue constante suggère une suite arithmétique ; une variation relative constante, une suite géométrique. Les données doivent ensuite tester le modèle et ses limites.
1. Données, variables et pas de temps
Avant de modéliser, on définit l'effectif observé, le territoire, les dates et le pas de temps. Une population ouverte varie par naissances, décès, arrivées et départs. Oublier les migrations ou comparer des périmètres différents peut produire une tendance artificielle.
2. Variation absolue : le modèle linéaire
Si l'effectif gagne approximativement le même nombre d'individus à chaque période, on écrit un+1 = un + r. La suite est arithmétique et sa représentation en fonction de n est une droite. Une hausse de 10 000 habitants par an n'est pas une hausse de 10 % par an.
3. Variation relative : le modèle exponentiel
Si le même taux t s'applique à chaque période, un+1 = un(1+t). La suite est géométrique et l'accroissement absolu augmente avec l'effectif. Un taux annuel de 2 % ne signifie donc pas ajouter chaque année 2 % de l'effectif initial, mais de l'effectif de l'année précédente.
4. Le modèle de Malthus
Malthus suppose un taux de natalité et un taux de mortalité constants, donc un taux d'accroissement naturel constant. Le modèle prévoit une croissance exponentielle si les naissances dépassent les décès, ou une décroissance vers zéro dans le cas inverse. Il rend calculable une hypothèse simple, pas une loi universelle des sociétés.
5. Tester au lieu de prolonger aveuglément
On ajuste le modèle sur une partie des données, puis on compare ses prédictions à d'autres observations. Des écarts systématiques signalent un paramètre changeant ou un mécanisme absent. Une courbe qui traverse bien les points passés n'est pas automatiquement fiable loin dans le futur.
6. Ressources, transitions et scénarios
À long terme, disponibilité des ressources, politiques, migrations, transitions démographiques et comportements modifient les taux. Des modèles plus riches intègrent ces variables et proposent plusieurs scénarios. Leur complexité n'abolit pas l'incertitude : elle doit rendre les hypothèses plus explicites.
Erreurs fréquentes
L'essentiel à mémoriser
- Un modèle n'a de sens qu'après définition précise de la population, du temps et des flux comptés.
- Une variation absolue constante conduit à une croissance linéaire modélisée par une suite arithmétique.
- Une variation relative constante conduit à une croissance exponentielle modélisée par une suite géométrique.
- Le modèle malthusien explore les conséquences de taux constants ; sa force vient de sa clarté et sa limite de ces mêmes hypothèses.
- La validité d'un modèle se juge par confrontation aux données et dans un domaine précis.
- Une projection démographique est conditionnelle ; plusieurs scénarios traduisent des hypothèses différentes, non des certitudes concurrentes.
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Sources et traçabilité
Dernière vérification : 2026-08-12
- Programme d'enseignement scientifique de terminale générale, Ministère de l'Éducation nationale, consulté le 2026-08-12.
- Modification du programme d'enseignement scientifique de la classe terminale, Bulletin officiel de l'Éducation nationale, consulté le 2026-08-12.
- Programmes et ressources en enseignement scientifique - voie générale, Éduscol, consulté le 2026-08-12.
- World Population Prospects 2024: Methodology Report, Division de la population des Nations unies, consulté le 2026-08-19.