Depuis des années, plusieurs dispositifs sont employés afin de produire une série de nombres n’ayant dans son aspect aucune suite. On parle des générateurs de nombres aléatoires. On entend souvent en parler dans les jeux de hasard. Mais pourquoi alors utiliser un générateur de nombres aléatoires ? Immédiatement, on répond à cette question.
Qu’est-ce qu’un générateur de nombres aléatoires ?
Un générateur de nombres aléatoires ou RNG (Random Number Generator) est une construction mathématique matérielle ou informatique conçue afin de générer un ensemble aléatoire de nombres. Ce dispositif sur e-generateur.com peut donner une suite de nombres que l’on ne peut pas facilement tirer des propriétés déterministes. C’est depuis longtemps qu’il y a des méthodes afin d’avoir des nombres aléatoires. Elles sont surtout employées dans les jeux de hasard comme les tirages au sort, la roulette, le jeu de dés, le mélange des cartes… Mais elles sont également utilisées dans l’échantillonnage, l’analyse, la simulation, la sécurité informatique (cryptologie) et les prises de décision.
Les différents types de générateurs de nombres aléatoires
Actuellement, on trouve diverses sortes de générateurs de nombres aléatoires. Il y a les générateurs qui se basent sur des phénomènes imprévisibles. Après, notons les générateurs reposant sur les algorithmes, mais il est possible de les paramétrer pour avoir des résultats presque aléatoires. Ils ne sont pas conseillés pour ne pas fausser les résultats ou compromettre l’étude. Les générateurs se basant sur les phénomènes physiques (radioactivité, mécanique quantique, antenne radio, bruits électromagnétiques, bruits thermiques…) sont sûrs, car ils donnent de véritables nombres aléatoires. Enfin, il y a les générateurs mixtes utilisant les algorithmes pseudo-aléatoires et une source d’entropie physique.
Les générateurs de nombres aléatoires sont nécessaires dans différents domaines où ils y jouent déjà d’importants rôles, et c’est certain, leurs applications seront amenées à grandement évoluer. Mais il faut garder en tête que la production de nombres aléatoires est difficile au niveau de la production elle-même, mais aussi du hasard.