c. Modélisation des trajectoires technologiques à l’aide de chaînes de Markov d’ordre p quelconque

Les chaînes de Markov d’ordre 1 ’sans mémoire’ peuvent sembler inappropriées pour représenter certains phénomènes complexes dans lesquels le passé n’est pas totalement résumé par l’état présent. Cette restriction peut sembler particulièrement inadéquate dans le cas de processus d’apprentissage dans lesquels l’accumulation de connaissances se construit sur de longues périodes de temps et présente donc un caractère autorégressif marqué. Le traitement de telles dépendances se fait par le biais d’une généralisation du principe sous-jacent aux chaînes de Markov d’ordre 1 et par la prise en compte de processus autorégressifs d’ordre p quelconques.