SA Lotto : prédiction par IA et test historique – que valent les grilles « statistiques » ?

Deux expériences honnêtes sur les vrais tirages : nous comparons des grilles flash aléatoires à des grilles « chaudes » tirées des numéros les plus fréquents, et nous laissons un algorithme d'apprentissage (k plus proches voisins) prédire chaque tirage, toujours avec les seules données connues avant le tirage. Les deux méthodes sont comparées à l'espérance exacte du hasard.

Test historique : grilles flash contre grilles chaudes (12 mois)

Pour chacun des 105 tirages du 15.10.2025 au 14.10.2026, chaque groupe joue 10 grilles : flash aléatoires contre grilles construites avec les 15 numéros les plus sortis sur les 100 tirages précédents. Les numéros complémentaires sont aléatoires dans les deux groupes pour ne comparer que les numéros principaux. 1 050 grilles par groupe au total.

Bons numérosFlashChaudesEspérance du hasard
0542556483,1
1375393424,2
211994126,2
311715,7
4300,8
5000,0
6000,0

Gains par rang

RangBons numérosFlashChaudesEspérance du hasard
16 Bons numéros000,00
25 Bons numéros + Numéro bonus000,00
35 Bons numéros000,01
44 Bons numéros + Numéro bonus000,03
54 Bons numéros300,77
63 Bons numéros + Numéro bonus001,02
72 Bons numéros + Numéro bonus8410,98
83 Bons numéros11714,64

Résultat : la différence entre les deux groupes n'est pas statistiquement significative (khi² = 5,87, p = 0,118). Elle reste dans ce que le pur hasard produit pour un échantillon de cette taille.

Prédiction par IA (k plus proches voisins)

Pour chaque tirage, le modèle cherche les 7 moments passés dont les 3 derniers tirages ressemblaient le plus aux actuels et joue les numéros sortis le plus souvent ensuite. Il est réappliqué après chaque tirage et ne voit jamais l'avenir. 300 tirages évalués du 29.11.2023 au 14.10.2026.

Bons numéros par prédiction

ObservéAttendu
0 Bons numéros137 / 138,0
1 Bons numéros133 / 121,2
2 Bons numéros25 / 36,1
3 Bons numéros5 / 4,5
4 Bons numéros0 / 0,2
5 Bons numéros0 / 0,0
6 Bons numéros0 / 0,0

Moyenne : 0,660 bons numéros par prédiction – le hasard donne 0,692.

Écart à l'espérance du hasard : khi² = 4,01, p = 0,135. Le modèle trouve exactement aussi souvent que des numéros pris au hasard.

Grille du modèle pour le prochain tirage

4814222942

Pour le divertissement uniquement : cette grille a exactement la même chance que n'importe quelle autre.

Dernières prédictions

DatePrédictionBons numéros
14.10.2026 12526304551 1
10.10.2026 32324264952 0
07.10.2026 82022285051 0
03.10.2026 2715202333 1
30.09.2026 112645474950 0
26.09.2026 236154245 1
23.09.2026 81020444649 1
19.09.2026 81342454651 1
16.09.2026 102942444756 1
12.09.2026 81519294247 0
09.09.2026 71220212526 1
05.09.2026 232642444951 1
02.09.2026 182335425152 0
29.08.2026 12122293948 1
26.08.2026 1810222840 1
22.08.2026 81519264552 0
15.08.2026 11017243740 0
12.08.2026 111822252949 1
08.08.2026 121319213248 1
05.08.2026 11013152740 1
01.08.2026 41020233948 1
29.07.2026 1712213347 0
25.07.2026 101222313551 0
22.07.2026 71118243239 1
18.07.2026 91322303742 0
11.07.2026 6835384048 1
08.07.2026 61220303642 1
04.07.2026 81516252648 1
01.07.2026 378183638 0
27.06.2026 7817183043 1
20.06.2026 91011154250 1
17.06.2026 4611152643 0
13.06.2026 61624363943 0
10.06.2026 101623414349 1
06.06.2026 2618282948 0
03.06.2026 11036454852 0
30.05.2026 389123748 0

Comment ça marche

Un modèle des plus proches voisins cherche les moments dont les derniers tirages ressemblaient aux tirages actuels, puis joue les numéros les plus fréquents qui ont suivi. Il est réappliqué tirage après tirage, sans regard vers l'avenir ; un backtest compare en plus des grilles flash à des grilles de numéros fréquents.

Exemple

Pour 6 parmi 52, on attend en moyenne 0,7 bons numéros par grille ; le modèle se situe exactement là.

Limites

Aucun modèle ne peut prédire des tirages aléatoires. La page le montre de façon transparente avec un test du χ².

Questions fréquentes sur cet outil

L'IA peut-elle prédire les numéros du loto ?
Non. Avec des tirages indépendants et équiprobables, il n'existe aucun schéma qu'un modèle pourrait apprendre.
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