Lorsqu'un biomarqueur est mesuré de façon répétée au cours du suivi de patients, il est d'abord nécessaire d'établir un critère, issu du profil d'évolution longitudinal du marqueur, afin de détecter la survenue d'un événement, ou d'en prédire la gravité. Nous avons développé une méthode de modélisation robuste de données longitudinales, afin de calculer les différents critères pour les patients, et d'en comparer les performances diagnostiques ou pronostiques. Dans un second temps, il faut déterminer un seuil de ce critère quantitatif au dessus ou en dessous duquel le test diagnostique est considéré comme positif. Une méthode Bayésienne d'estimation de ce seuil et de son intervalle de crédibilité a été développée. Ce travail a été appliqué au diagnostic de persistance locale de cellules cancéreuses après traitement par ultrasons d'un cancer de la prostate. Ce diagnostic est effectué à partir des mesures répétées d'antigène spécifique de la prostate (PSA), dont le nadir a été retenu, avec différents seuils, comme meilleur critère diagnostique. Ceci permet de n'effectuer des biopsies que lorsqu'il y a de fortes chances qu'elles soient positives. / For the early diagnosis or prognosis of an event in presence of repeated measurements of a biomarker over time, it is necessary to define a criterion, stemming from the longitudinal profiles of that marker. A method was developed for a robust modelling of marker measurements, to calculate the various criteria for the patients, and compare their diagnostic or prognostic accuracies. Using the continuous criterion as a diagnostic test requires the specification of a threshold. A Bayesian method was developed to estimate this threshold and its credible interval. This method was applied to the diagnosis of local prostate cancer persistence after an ultrasound treatment. The diagnosis relies on serial measurements of prostate specific antigen (PSA), whose nadir (along with several thresholds) was found to be the best diagnostic criterion. This allows to trigger biopsy only when this biopsy is likely to be positive.