Dans cet exposé, j'expliquerai brièvement comment construire des proxys de la fonction distance à un compact, à partir d'un nuage de points générés sur ce compact, avec du bruit. Ces proxys seront construits à partir d'un critère de type k-means. Leurs sous-niveaux seront des unions de boules ou d'ellipsoïdes.
J'introduirai également la notion géométrique de dimension de Vapnik-Chervonenkis, présenterai son calcul dans le cas particulier de certaines familles d'ellipsoïdes, et son application statistique pour les proxys.