Résumé
Un générateur de nombres aléatoires, random number generator (RNG) en anglais, est un dispositif capable de produire une suite de nombres pour lesquels il n'existe aucun lien calculable entre un nombre et ses prédécesseurs, de façon que cette séquence puisse être appelée « suite de nombres aléatoires ». Par extension, on utilise ce terme pour désigner des générateurs de nombres pseudo aléatoires, pour lesquels ce lien calculable existe, mais ne peut pas « facilement » être déduit. Des méthodes pour obtenir des nombres aléatoires existent depuis très longtemps et sont utilisées dans les jeux de hasard : dés, roulette, tirage au sort, mélange des cartes, etc. Elles peuvent toutefois souffrir (et souffrent généralement) de biais. Actuellement, les meilleures méthodes, censées produire des suites véritablement aléatoires, sont des méthodes physiques qui profitent du caractère aléatoire des phénomènes quantiques. Ces générateurs ont une utilité dans de nombreux domaines. Outre les jeux, on peut citer : la simulation (en particulier les méthodes de Monte-Carlo) ; l'analyse ; l'échantillonnage (en particulier les sondages d'opinion) ; la prise de décision ; l'aide à la production de logiciels fiables (génération de jeux de test) ; la sécurité informatique (cryptologie). La nécessité d'obtenir des données aléatoires est présente dans bien d'autres domaines. Certains domaines peuvent se contenter de données pseudo-aléatoires et utilisent des générateurs qui s'approchent plus ou moins d'un aléa parfait. Produire des nombres aléatoires pose une double difficulté : la production en elle-même bien sûr, mais surtout savoir caractériser le hasard. En effet, le caractère aléatoire est une notion difficile à appréhender, mais des travaux récents ont permis de comprendre comment caractériser une série véritablement aléatoire, notamment les travaux sur la complexité de Kolmogorov de Per Martin-Löf et d'Andreï Kolmogorov. Dans son livre Exposition de la théorie des chances et des probabilités, Augustin Cournot consacre un chapitre de 18 pages à définir le hasard.
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.