Thunderball : 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 209 tirages du 18.10.2025 au 17.10.2026, 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. 2 090 grilles par groupe au total.

Bons numérosFlashChaudesEspérance du hasard
09911 0401 010,1
1845815841,7
2233204217,2
3213020,4
4010,6
5000,0

Gains par rang

RangBons numérosFlashChaudesEspérance du hasard
15 bons numéros + Thunderball000,00
25 bons numéros000,00
34 bons numéros + Thunderball000,04
44 bons numéros010,57
53 bons numéros + Thunderball411,45
63 bons numéros172918,91
72 bons numéros + Thunderball17715,52
81 bon numéro + Thunderball696560,12
90 bon numéro + Thunderball576772,15

Résultat : la différence entre les deux groupes n'est pas statistiquement significative (khi² = 5,57, p = 0,134). 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 13.05.2025 au 17.10.2026.

Bons numéros par prédiction

ObservéAttendu
0 Bons numéros136 / 145,0
1 Bons numéros133 / 120,8
2 Bons numéros29 / 31,2
3 Bons numéros2 / 2,9
4 Bons numéros0 / 0,1
5 Bons numéros0 / 0,0

Moyenne : 0,657 bons numéros par prédiction – le hasard donne 0,641.

Écart à l'espérance du hasard : khi² = 2,08, p = 0,353. Le modèle trouve exactement aussi souvent que des numéros pris au hasard.

Grille du modèle pour le prochain tirage

78172435

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

Dernières prédictions

DatePrédictionBons numéros
17.10.2026 118202137 1
16.10.2026 418212632 1
14.10.2026 110151937 0
13.10.2026 2629313234 0
10.10.2026 3681632 1
09.10.2026 39121823 1
07.10.2026 530323738 1
06.10.2026 34173237 1
02.10.2026 313252737 0
30.09.2026 78212630 0
29.09.2026 316202137 0
26.09.2026 118202334 0
25.09.2026 1223313236 1
22.09.2026 316232528 0
19.09.2026 316212534 1
18.09.2026 815162528 1
16.09.2026 1516192434 1
15.09.2026 15131628 1
12.09.2026 513152529 1
09.09.2026 2324273037 1
08.09.2026 18162330 1
05.09.2026 37101523 1
04.09.2026 911242539 0
02.09.2026 1518283335 1
01.09.2026 1116181923 1
29.08.2026 625282936 0
28.08.2026 2025303137 0
26.08.2026 89183036 0
25.08.2026 916232439 1
22.08.2026 717212437 0
21.08.2026 1516242832 1
19.08.2026 18152934 0
18.08.2026 228313438 0
15.08.2026 215213235 1
14.08.2026 1012212830 0
12.08.2026 49202124 0
11.08.2026 38152426 1

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 39, on attend en moyenne 0,6 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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