Cette thèse a pour objet la modélisation statistique du processus d'inclusion de patients lors de la phase III d'un essai clinique multicentrique. Elle présente les modèles bayésiens empiriques existants (modèle Gamma-Poisson) et en propose de nouveaux, prenant en compte une incertitude sur la date d'ouverture des centres ou une intensité d'inclusion dépendant du temps. Sont abordés les problèmes d'estimation et prédiction du nombre de patients inclus à partir d'une étude à une date intermédiaire. Un modèle bayésien prenant en compte la perte de patients en phase de screening est également introduit. Enfin, un modèle de coût s'appuyant sur les modèles précédents est proposé.In this work, we investigate the statistical modeling of the patients' inclusion process in phase III of a multicentric clinical trial. We introduce empirical bayesian models similar to the Gamma-Poisson process that take into account uncertainty in the opening dates of centers or a time-dependent rate of inclusion. We show how to perform estimation and prediction based on an on-going study at some interim time. We extend these models to account for patients drop-out during screening process. Finally, a stochastic cost model is proposed
