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Résumé :
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Dans les situations réelles, on dispose rarement d'informations aussi détaillées que l'on souhaiterait. Les données sont parfois incomplètes, corrompues, ou comportent des éléments manquantes ou erronées. À l'inverse, certaines informations existent. On peut donc utiliser les informations existantes afin de reconstituer les éléments manquants, à condition de respecter deux contraintes : ne pas ajouter d'informations artificielles, telles que des hypothèses de modèle (par exemple, qu'une certaine croissance est linéaire, ou qu'une certaine loi est gaussienne) et que le résultat soit de nature probabiliste. Ce livre donne les bases probabilistes nécessaires à l'évaluation des risques.
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