L'Algorithme du Mahjong de Minuit

Je ne joue pas au mahjong. Je le modélise. Par jour, j’écris des scripts Python qui cartographient les transitions comme des chaînes de Markov—chaque distribution du chi-carré analysée à travers 10 000 mains simulées. Par nuit, je rédige de la cyberpunk fiction sur les forums sombres, où les tuiles du dragon luisent sous la lumière néon et la table en bambou chuchote dans le silence binaire. Mon père m’a appris : la fortune n’est pas aléatoire—elle est calibrée. Le RNG ne contrôle pas les résultats ; nous le faisons. Avec les typologies MBTI (ENTP : archétype inventeur), je regroupe les joueurs en cohortes comportementales : le classique prudent, l’adeptiv thrill-seeker, le risque-avide au whisky qui joue après minuit. J’ai optimisé la probabilité de victoire à 92 % en éliminant la superstition—pas en changeant les règles, mais en cartographiant les biais cognitifs. Un “flat hup” (ensemble simple) a une valeur attendue supérieure à “qingyise” (monstre à 13 tuiles), qui exige plus de variance mais s’effondre sous pression—comme des dérivés sur-leveragés. Nous traquons les tendances : quand les joueurs poursuivent trop longtemps des séries, ils entrent dans des cycles inclinés. Nous pauseons. Nous respirons. Nous recalibrons. Le week-end dernier au Babakan Art Centre, j’ai présenté cela comme un spectacle vivant : un blackjack d’un rituel ancien rencontre la probabilité quantique. Aucune divinité ici—seulement l’entropie, le code et une bière froide à 2 h.