Un des objectifs en dynamique moléculaire est d'échantillonner des mesures de Boltzmann-Gibbs en grande dimension, pour calculer par moyenne statistique dans l'ensemble NVT des quantités macroscopiques (constantes de réactions chimiques, constantes de diffusion, etc...). Les méthodes numériques sont typiquement basées sur des limites ergodiques pour des processus de Markov solutions d'équations différentielles stochastiques. La difficulté provient de l'existence de puits de potentiel qui piègent les particules et ralentissent la convergence des méthodes trop naives. Nous présenterons une classe de méthodes adaptatives qui permettent d'explorer plus rapidement l'espace des configurations, en modifiant au cours du temps le potentiel vu par les particules (processus de Markov non-homogène et non-linéaire). Ces méthodes permettent d'obtenir en temps long des quantités importantes en pratique (loi d'une marginale associée à une variable lente du système). Nous proposerons une preuve de convergence de ces méthodes, basée sur des techniques d'entropie.