Mega Millions : 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 21.10.2025 au 20.10.2026, 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
0721690716,6
1284316293,7
2444337,9
3111,8
4000,0
5000,0

Gains par rang

RangBons numérosFlashChaudesEspérance du hasard
15 bons numéros + Mega Ball000,00
25 bons numéros000,00
34 bons numéros + Mega Ball000,00
44 bons numéros000,03
53 bons numéros + Mega Ball000,08
63 bons numéros111,73
72 bons numéros + Mega Ball131,58
81 bon numéro + Mega Ball51812,24
90 bon numéro + Mega Ball253229,86

Résultat : la différence entre les deux groupes n'est pas statistiquement significative (khi² = 2,40, p = 0,494). 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 08.12.2023 au 20.10.2026.

Bons numéros par prédiction

ObservéAttendu
0 Bons numéros205 / 204,7
1 Bons numéros86 / 83,9
2 Bons numéros8 / 10,8
3 Bons numéros1 / 0,5
4 Bons numéros0 / 0,0
5 Bons numéros0 / 0,0

Moyenne : 0,350 bons numéros par prédiction – le hasard donne 0,357.

Écart à l'espérance du hasard : khi² = 0,54, p = 0,764. Le modèle trouve exactement aussi souvent que des numéros pris au hasard.

Grille du modèle pour le prochain tirage

915192553

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

Dernières prédictions

DatePrédictionBons numéros
20.10.2026 1617505155 0
16.10.2026 1120313555 1
13.10.2026 410135057 0
09.10.2026 1232355155 0
06.10.2026 126274663 1
02.10.2026 3452931 0
29.09.2026 3440495568 0
25.09.2026 1821223845 0
22.09.2026 218202759 0
18.09.2026 26313549 0
15.09.2026 224505366 0
11.09.2026 1012173043 1
08.09.2026 2237546166 1
04.09.2026 1011182451 0
01.09.2026 3741596170 1
28.08.2026 720303638 0
25.08.2026 1922444567 0
21.08.2026 1519323663 0
18.08.2026 1237465766 0
14.08.2026 46102163 0
11.08.2026 312414352 0
07.08.2026 1519303852 0
04.08.2026 24334963 0
31.07.2026 1835394855 1
28.07.2026 1049556566 1
24.07.2026 1319626567 0
21.07.2026 736495255 0
17.07.2026 711395967 0
14.07.2026 26283347 1
10.07.2026 1315222549 0
07.07.2026 1020446266 0
03.07.2026 1718244351 0
30.06.2026 1342626667 1
26.06.2026 1336575866 1
23.06.2026 316194658 0
19.06.2026 2427364344 0
16.06.2026 1840435255 0
12.06.2026 1134404251 1
09.06.2026 2439454758 0
05.06.2026 3437384364 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 5 parmi 70, on attend en moyenne 0,4 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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