On s'intéresse au problème de l'approximation stochastique dans un contexte distribué. L'algorithme itératif étudié se déroule en deux étapes : une étape locale d'approximation stochastique effectuée par chaque agent, et une étape de commérage (en anglais gossip) consistant en des moyennes pondérées des estimées locales. La matrice des coefficients de pondération utilisés dans l'étape de gossip est supposée stochastique par ligne. Nous relâchons l'hypothèse de bistochasticité afin d'avoir des protocoles de communication moins restrictifs et nous caractérisons la dégradation des performances qui en résulte.