Monte Carlo Simulation
La simulation de Monte Carlo est une technique statistique utilisée pour modéliser la probabilité de différents résultats dans un processus qui ne peut pas facilement être prédite en raison de l'intervention de variables aléatoires. Elle utilise la randomisation pour résoudre des problèmes qui pourraient être déterministes.
De quoi parle-t-on ?
Qu'est-ce que la Simulation de Monte Carlo ?
La simulation de Monte Carlo est une méthode statistique puissante qui permet de modéliser et de comprendre les impacts de l'incertitude et de la variabilité dans des systèmes complexes. Originairement développée durant les années 1940 par des scientifiques travaillant sur le projet Manhattan, cette technique tire son nom du célèbre casino de Monte Carlo, en raison de l'élément aléatoire central à la méthode, semblable à un jeu de hasard.
Le principe de base de la simulation de Monte Carlo est de utiliser des échantillons aléatoires pour explorer toutes les possibilités dans un problème donné. En générant un grand nombre de scénarios possibles et en calculant les résultats pour chacun, cette méthode permet d'obtenir une distribution des résultats possibles plutôt que de s'appuyer sur une seule estimation déterministe.
En pratique, cela signifie que pour chaque variable incertaine d'un modèle, plusieurs valeurs sont simulées en utilisant des échantillons aléatoires. Ces simulations sont ensuite utilisées pour générer des résultats de modèles, qui sont analysés pour comprendre la probabilité de différents résultats possibles.