-Surveiller l'évolution temporelle de la Covid19 en temps réel et ce, malgré la qualité limitée des données disponibles, est un problème crucial et difficile. L'objectif de ce travail est de comparer six stratégies différentes d'échantillonneurs Monte Carlo de type Langevin proximal utilisées pour l'estimation par intervalles de crédibilité du taux de reproduction de la Covid19, et du compte débruité de nouvelles infections quotidiennes. La difficulté résulte de la formulation bayésienne utilisée qui, pour produire des estimées robustes, fait usage d'une loi a posteriori non régulière. L'applicationà des données réelles de la Covid19, de plusieurs pays, montre la pertinence des stratégies proposées dites duales.