L'objectif de ce papier est de proposer une généralisation de l'algorithme de consensus pair--à--pair distribué et asynchrone de \cite{boyd:gossip} pour des données appartenant à une variété Riemmannienne. On montre sa convergence dans le cas où la variété est simplement connexe et sans points focaux. L'intérêt de cet algorithme est illustré dans le cas où un réseaux de capteurs cherche à trouver un consensus sur des lois de probabilité discrète. Cependant le champ d'applications couvertes par cet algorithme dépasse largement ce cadre.