Au cours des dernières années, les algorithmes stochastiques se sont beaucoup développés tant sur le plan de l'analyse mathématique que vers diverses applications: automatique, images, neurones, statistique... Ce livre présente les divers types d'algorithmes stochastiques, illustrés par des exemples: algorithmes à pas décroissants, algorithmes markoviens, recuit simulé. Un large panorama des outils mathématiques requis et de leurs progrès récents est exploré. Ingénieurs à la recherche d'un éclairage mathématique sur leur pratique et mathématiciens intéressés par un terrain où les problèmes ouverts restent nombreux découvriront la variété et l'actualité de ce sujet. Mais ce livre est avant tout destiné à attirer vers ce domaine quelques apprentis chercheurs.