Les programmes affirment que simuler une expérience aléatoire, c'est simuler sa loi de probabilité : nous montrons que ce n'est pas une nécessité. Nous avons entrepris une analyse a priori de la tâche de simulation d'une expérience aléatoire lorsqu'on ne la fait pas dériver de sa loi de probabilité ; cela nous a amenée à préciser les liens qu'entretiennent une expérience aléatoire, ses modélisations probabilistes et ses simulations. Nous proposons un modèle de ces liens, où intervient une étape de pré-modèlisation, commune aux deux tâches de simulation et de modélisation probabiliste, étape pendant laquelle sont choisies les hypothèses de modélisation. La simulation peut alors se construire à partir d'un cahier des charges qui décrit les différentes actions constituant l'expérience aléatoire et leur enchaînement, pour une imitation au plus près cette expérience. La simulation informatique apparaît alors comme une activité essentiellement de type algorithmique. Nous avons mené une expérimentation auprès de lycéens pour observer quelles techniques ils mettent en œuvre pour simuler une expérience aléatoire, et dans quelle mesure ils utilisent le modèle probabiliste ou des simulations pour résoudre un problème de prise de décision dans une situation où intervient le hasard. Une fois choisies les hypothèses de modélisation, l'imitation au plus près n'utilise pas la théorie des probabilités. Certains problèmes résolus par une exploitation statistique des simulations peuvent donc permettre d'introduire des notions de la théorie des probabilités telles que : risque, intervalle et niveau de confiance, adéquation d'un modèle probabiliste aux données expérimentales.