Les chaînes de Markov représentent un outil mathématique essentiel pour décrire la transition d’un état à un autre au sein d’un système. Ce modèle repose sur une caractéristique fondamentale : l’absence de mémoire. En d’autres termes, la probabilité de passer à un état futur est uniquement déterminée par l’état actuel, indépendamment du parcours précédent. Ce concept est largement exploité dans divers domaines tels que l’économie, les sciences sociales et l’informatique, notamment pour la modélisation de processus stochastiques où les événements à venir sont conditionnés exclusivement par le présent.