Abstract FR:

La dépendance faible est un outil très performant pour obtenir des résultats asymptotiques en statistique théorique. Son atout majeur est de résumer les propriétés de dépendance de très nombreux modèles via le comportement d'une suite de coefficients. Dans tous les problèmes où le modèle n'est pas clairement identifiable, des hypothèses de dépendance faible sur les coefficients sont moins contraignantes qu'une modélisation. De plus, pour certains modèles causaux, la dépendance faible permet d'étudier les propriétés de dépendance là où toutes les autres notions (de mélange par exemple) échouent. Elle permet de plus d'obtenir des résultats aussi bons que ceux obtenus dans le cas de référence, le cas indépendant.