Approximation stochastique de l'algorithme EM

L'algorithme EM est une procédure très souvent utilisée pour calculer l'estimateur du maximum de vraisemblance dans des modèles à données incomplètes. Dans certaines situations, cet algorithme ne peut pas être utilisé car le calcul explicite des lois conditionnelles (étape E) est impossible. Pour remédier à cette limitation, une approximation stochatique de l'algorithme EM (SAEM) est proposée. En utilisant des résultats récents sur les algorithmes stochastiques, la convergence de l'algorithme SAEM vers un maximum de la vraisemblance incomplète est démontrée pour une très grande classe de vraisemblances complètes