Comment le projet a commencé
Cela a commencé par un tableur. L’un de nous tenait une colonne de lancers, une de mises et une de minutes ; au bout de quatre mois, le tableur a dit ce que la mémoire n’avait jamais dit : les bonnes soirées existaient bel et bien, et elles étaient presque exactement annulées par les ordinaires. Rien de surprenant sur le plan mathématique. Comme fait personnel, c’était tout autre chose.
Le tableur avait pourtant une limite. Compter est facile ; savoir si le compte veut dire quelque chose ne l’est pas. Un total sorti neuf fois en cinquante lancers paraît remarquable jusqu’à ce qu’on calcule à quelle fréquence cela arrive par hasard avec des dés honnêtes — et la réponse est : sans arrêt. Tout joueur ayant cru voir un motif a ressenti exactement cela, et aucun tableur ne dit de quel côté de la ligne on se trouve.
Le tableur est donc devenu un modèle. Nous avons rassemblé des lancers de craps enregistrés, ajusté correctement la distribution attendue et construit de quoi répondre à la seule question qui vaille : cet écart dépasse-t-il largement ce que le hasard produit, ou non ? Craps Black 2.0 est la quatrième réécriture de cette réponse.
Le moteur : la statistique d’abord
Apex 2.0 commence par un test d’hypothèse formel, pas par la reconnaissance de formes. Pour chaque total, numéro de case, pari de ligne et plage, le moteur conserve une fréquence attendue tirée des 36 combinaisons de deux dés — six façons de faire 7, une seule de faire 2, et tout ce qui en découle. Chaque comptage observé est ensuite noté face à cette attente sous forme d’écart standardisé : la différence est donc rapportée en écarts-types, et non dans le langage de l’intuition.
Cet ordre compte plus qu’il n’y paraît. Un modèle qui apprend directement des données apprendra volontiers le bruit, et le craps n’est presque que du bruit. En fixant d’abord analytiquement la distribution attendue, la partie apprise n’a plus rien à inventer : elle ne peut que décrire l’éloignement de la session par rapport à une base qu’elle n’a jamais eu le droit de choisir.