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Ce cours de processus stochastiques s'adresse aux étudiants et étudiantes de licence (ou baccalauréat selon les pays) en mathématiques, en génie et en sciences en général, naturelles, économiques ou de gestion, qui veulent approfondir la théorie des probabilités. On y traite principalement de chaînes de Markov qui servent à modéliser les changements d'état aléatoires au cours du temps, discret ou continu, de systèmes à espace d'états fini ou infini dénombrable qui ont la propriété remarquable d'être sans mémoire.
Il y est aussi question de processus de renouvellement dont les temps de séjour ne possèdent pas nécessairement cette propriété, et de martingales qui ont la propriété supplémentaire que l'espérance du changement sur tout intervalle de temps est nulle. Enfin, on y présente le mouvement brownien qui a été introduit pour décrire le déplacement d'une particule en suspension et qui est utilisé aujourd'hui dans de nombreux domaines.
L'emphase est mise sur les exemples, notamment en actuariat avec l'arrivée d'accidents au hasard dans le temps, en biologie avec des modèles de reproduction de populations, en finance avec le cours d'un actif, en théorie des jeux avec le problème de la ruine du joueur et en recherche opérationnelle avec des files d'attente et des modèles de fiabilité. Les principaux résultats théoriques, dont le fameux théorème ergodique sur le comportement à long terme d'une chaîne de Markov, sont démontrés à la fin des chapitres pour les plus exigeants.
Dans sa deuxième édition, l'ouvrage comporte 121 exercices et leurs corrigés détaillés.
