✅ Corrigé

1) Simule n expériences avec probabilité p_succes et renvoie la fréquence observée des succès.

2) random.random() in [0;1[. La condition < p_succes est vraie avec probabilité exactement p_succes -> simule correctement un succès.

3) nb_bons = nombre d’échantillons (parmi N=100) vérifiant |f-p| < 1/sqrt(n) = 1/sqrt(200) ≈ 0,071.

4) Valeur proche de 1 (0,95 ou plus) : presque tous les échantillons vérifient le critère -> illustre la loi des grands nombres et l’intervalle de fluctuation à 95 %.