Le terme « RNG » est un sigle qui signifie « Random Number Generator ». C’est une forme de hasard synthétique qui est utilisée dans différentes industries. C’est aussi un terme englobant qui est employé pour décrire les nombreuses façons dont des données aléatoires sont générées afin d’arriver à des résultats imprévisibles pour différents usages de l’informatique moderne.
Le RNG : définition du concept
Dans la vie réelle, le hasard intervient dans différents aspects des industries créatives. C’est le cas dans la littérature, la musique et d’autres formes d’art. Mais surtout, le hasard est souvent utilisé dans la science et pour les cas d’utilisation ludiques.
Sans surprise, lorsque les technologies ont évolué et que l’informatique a pris le relais sur les modes traditionnels de création, il a fallu trouver un moyen de reproduire le hasard pour ces mêmes applications. C’est ainsi que le RNG a vu le jour.
En termes simples, le RNG est une méthode qui permet de générer un chiffre ou une série aléatoire de chiffres. C’est quelque chose qu’on retrouve principalement dans les jeux en ligne. D’ailleurs, tout nouveau jeu d’argent doit pouvoir garantir le caractère complètement aléatoire des parties pour gagner la confiance des utilisateurs.
Les différentes méthodes de RNG
Avant toute chose, il faut comprendre que les ordinateurs sont, par définition, des programmes logiques. Par conséquent, ils ne peuvent pas créer des données aléatoires. Ce n’est pas quelque chose qui est dans la sphère de leurs compétences. Il a donc fallu que les développeurs trouvent des façons originales de simuler le hasard en informatique. Par exemple, pour les jeux, c’est uniquement avec des données aléatoires que les statistiques relatives aux RTP seront prises en compte par les utilisateurs.
Parmi ces méthodes de simulation, certaines sont largement utilisées tandis que d’autres sont tombées en désuétude. Ainsi, on peut citer :
Les séquences de chiffres RNG
Une des techniques utilisées consiste à générer des séquences de chiffres et à choisir certains chiffres de cette séquence pour générer une donnée aléatoire. Pour ce faire, une séquence existante est utilisée et chacun des chiffres peut être sujet à une série d’opérations mathématiques pour générer une toute nouvelle séquence. En procédant ainsi, le caractère aléatoire est préservé tant que les opérations et la séquence originale sont secrètes.
C’est ce qu’on appelle aujourd’hui les pseudo-RNG. En effet, ces méthodes ne sont que des simulations de génération aléatoire parce que les opérations sont fixes et les données de départ ne sont pas réellement aléatoires non plus. Au mieux, on peut les considérer comme des générateurs secrets de nombres. De nos jours, ce sont ces techniques qui sont principalement utilisées par les développeurs de jeu-vidéo, parce que la technique ne nécessite pas d’input extérieur au système.
Par le passé, certaines solutions de chiffrement ont utilisé la séquence de π (pi) pour arriver à ce résultat. Cette pratique est toutefois découragée parce qu’une telle séquence est facilement accessible et connue.
Les vrais générateurs de nombres aléatoires ou « True RNG »
La génération authentique de nombres aléatoires dépend d’un input extérieur au système. C’est une technique relativement récente qui permet d’utiliser une donnée aléatoire du monde réel comme point de départ de l’algorithme RNG informatique. Il s’agit là du « True RNG » ou des Générateurs de Nombres Réels.
Souvent, ces systèmes de génération aléatoire sont connectés à une variété de capteurs de température, d’humidité ou de diverses autres conditions climatiques. Ces conditions extérieures aléatoires servent ainsi de données de base pour créer un résultat aléatoire.
L’un des exemples les plus extrêmes de ces données de sources aléatoires, c’est le cas de Cloudflare. L’entreprise spécialisée dans le chiffrement sur Internet utilise un mur de lampes à lave pour créer des séquences complètement aléatoires qui ne se répètent jamais. Une caméra pointée vers le mur capture l’information visuelle qui est ensuite transformée en données de base pour la séquence aléatoire RNG du géant de la cryptographie.
Conclusion
Simuler le hasard prend tout son sens lorsqu’on découvre les différentes utilisations qu’on peut en faire. Des jeux à la cryptographie, de la simulation statistique à la preuve scientifique, le hasard a son rôle à jouer dans le progrès et l’évolution technologique. Cette importance capitale sous-tend également l’importance des méthodes qui sont censées permettre de créer ce hasard. Notamment, les méthodes pseudo-RNG qui peuvent suffire dans un système hermétique et les méthodes de « True RNG » qui transposent le hasard du monde physique dans le monde numérique.