Apparaît également dans les collections : Research School, Ecoles de recherche, ALEA Days 2018 / Journées ALEA 2018

Les chaînes de Markov à mémoire de longueur variable sont des sources probabilistes pour lesquelles la production d'une lettre dépend d'un passé fini, mais dont la longueur dépend du temps est n'est pas bornée. Elles sont définies à partir d'un arbre T qui est un sous-arbre de l'arbre de tous les mots. Contrairement aux chaînes de Markov d'ordre fini standard, ces sources n'admettent pas toujours de mesure de probabilité stationnaire, ou peuvent en admettre plusieurs. La forme de l'arbre T joue un rôle essentiel dans cette affaire. On montrera quelques outils adaptés à la question et, sous certaines hypothèses, on donnera une CNS d'existence et d'uniciteé d'une telle mesure de probabilité. Travail en collaboration avec P. Cénac, B. Chauvin et F. Paccaut.