En fait, t'as les GPs en proba, la base pour construire une intégrale stochastique, qui demande donc des fondamentaux de théorie de la mesure et de probas solides. Et t'as les GPs tels qu'on les utilise en statistique, qui sont essentiellement des modèles de regression non paramétrique, tels que des splines, régis uniquement par une mean function et une fonction de covariance. C'est bien plus simple à appréhender.
(de fait, c'est très concret, jette un coup d'oeil à bayesian optimization par exemple)