Normalité asymptotique des algorithmes stochastiques à troncature aléatoire.

Résumé Nous étudions le taux de convergence des algorithmes stochastiques tronqués aléatoirement, qui consistent en la troncature de la procédure standard de Robbins-Monro sur une séquence croissante d'ensembles compacts. Une telle troncature est souvent requise en pratique pour assurer la convergence lorsque les algorithmes standards échouent parce que la fonction de valeur attendue croît trop rapidement. Dans ce travail, nous donnons une preuve autonome d'un théorème central limite pour cet algorithme sous des hypothèses locales sur la fonction de valeur attendue, qui sont assez faciles à vérifier en pratique.