International audienceWe are interested in the sensitivity analysis of numerical simulators in the case where the probability distributions of the uncertain input variables are themselves (even partially) unknown. The objective is to quantify the impact of these uncertainties on the sensitivity analysis results. To achieve it, we propose a single Monte Carlo loop methodology based on Hilbert-Schmidt dependence measures and importance sampling techniques. This approach significantly limits the number of simulator evaluations. A numerical application is proposed to illustrate the whole methodology, while comparing its different options.Nous nous intéressons à l'analyse de sensibilité des simulateurs numériques dans le cas où les distributions de probabilités des variables d'entrées incertaines sont elles-mêmes méconnues. L'objectif est de quantifier l'impact de ces incertitudes sur les résultats de l'analyse de sensibilité. Pour cela, on propose une méthodologie de type simple boucle Monte-Carlo basée sur les mesures de dépendance de Hilbert-Schmidt et inspirée des techniques de tirage d'importance, cette approche permettant de limiter significativement le nombre d'évaluations du simulateur. Une application numérique est proposée pour illustrer l'ensemble de la méthodologie et tester ses différentes options
