Un théorème de Brenier affirme qu'étant donnée une densité de probabilité rho et une mesure de probabilité mu sur R^d, tous deux à support compact, il existe un unique plan de transport optimal T_\mu pour le coût quadratique, transportant rho vers mu. Nous nous intéressons à l'utilisation de T_\mu pour représenter une mesure mu: comme T_\mu appartient à l'espace de Hilbert L^2(\rho,R^d), ce plongement mu -> T_\mu permet en principe d'appliquer toute méthode statistique hilbertienne (analyse en composante principale, k-moyennes, apprentissage de dictionnaire) à des données à valeur mesures, e.g. des familles de nuages de points. Pour justifier cette approche, il est nécessaire de comprendre les propriétés de l'application mu -> T_\mu. Il est connu que l'application mu -> T_\mu est continue pour la topologie faible sur les mesures et la norme L^2(\rho) entre les plans de transport, mais la démonstration ne donne aucune information sur le module de continuité. Dans cet exposé, nous montrerons en utilisant des outils d'analyse fonctionnelle que T_\mu dépend de manière Hölderienne de mu pour un exposant de Hölder indépendant de la dimension. Travail en collaboration avec A. Delalande et F. Chazal.