Au sein d'un ensemble de noeuds, un service d'échantillonnage aléatoire idéal se doit de retourner un pointeur vers un noeud, correspondant à un échantillon indépendant sans biais du groupe considéré. Cet article porte sur un service d'échantillonnage issue de la notion de mélange de vues. Chaque noeud possède une vision locale du système, constituée d'un ensemble de c pointeurs vers des noeuds. Afin d'implémenter correctement un service d'échantillonnage uniforme, cette vue pouvant évoluer au fil du temps, doit contenir un échantillon uniforme de taille c. Pour cela, des couples de noeuds échangent périodiquement une partie de leur vue locale (procédure de mélange). Cet article propose des résultats prouvés dans [BBB2009] que (i) à partir de n'importe quelle distribution des vues locales, après une série de mélanges suffisamment longue, chaque vue contiendra irrémédiablement un échantillon uniforme de taille c; (ii) une fois la propriété précédente vérifié, toute série de mélange consécutive ne modifiera pas la propriété d'uniformité et (iii) une borne inférieure de la vitesse de convergence.