Dans cet article, les auteurs constatant la différence de précision entre la tortue et les robots réels, explorent une modélisation probabiliste des erreurs de parcours des robots : des idées d’activités à mener en classe, par exemple en interdisciplinarité maths/techno. Leur objectif est de chercher la répartition statistique de la position finale de la tortue réaliste, et notamment celle des distances de « ratage de la cible ». Ils explorent des modélisations de difficulté croissante : d’abord la tortue avancera tout droit mais par pas aléatoires : La distance totale suit une loi normale d’après le théorème central-limite ; puis la tortue effectuera des rotations de 90° pour parcourir un « carré gaussien » : C’est l’occasion d’introduire les vecteurs gaussiens et la matrice de covariance ; ensuite la tortue ne fera que des erreurs angulaires sans erreurs de distance ; on verra que la situation est plus complexe et dépendra de l’amplitude des erreurs angulaires ; ensuite les erreurs seront distribuées sur les petits pas de la tortue et elle n’ira donc plus tout-à-fait tout droit. La distribution des distances parcourues et des angles surprend un peu… et enfin on généralisera au cas où les erreurs portent à la fois sur les distances et les angles ; on ira aussi un peu vers d’autres dimensions ou d’autres géométries…