Dans le cadre du contrôle optimal stochastique, nous proposons une manière modifiée de mettre en oeuvre l'algorithme λ-Policy Iteration (Bertsekas & Tsitsiklis, 1996), une méthode qui généralise Value Iteration et Policy Iteration en introduisant un paramètre λ. Nous montrons que cette version modifiée, qui est analogue à Modified Policy Iteration, généralise tous ces algorithmes et converge vers la fonction de valeur optimale. En nous appuyant sur des arguments analytiques et expérimentaux, nous mettons en évidence le fait que lorsque l'algorithme est appliqué de manière exacte, le paramètre λ ne permet pas d'améliorer la vitesse de convergence de manière significative.