Échantillonnage de measures log-concaves

Dans un premier temps je ferai un survol des différentes méthodes d’échantillonnage de mesures log-concaves de grande dimension. Dans un deuxième temps je me concentrerai sur un algorithme particulier appelé Langevin Monte Carlo. Je montrerai notamment qu’il permet d’approcher la mesure cible en temps polynomial en la dimension sous des hypothèses minimales, en particulier sans supposer que la densité cible est régulière. 
L’exposé est en partie basé sur un travail en commun avec S.Bubeck et R. Eldan.