Ce mémoire traite d'une méthode bayésienne, analysée par Marchand et Strawderman (2013), pour la construction d'intervalles bayésiens pour des modèles de densités continues avec contrainte sur l'espace des paramètres Θ. Notamment, on obtiendra une classe d'intervalles bayésiens Iπ0,α(.), associés à la troncature d'une loi a priori non informative π0 et générés par une fonction de distribution α(.), avec une probabilité de recouvrement bornée inférieurement par 1-α/1+α. Cette classe inclut la procédure HPD donnée par Marchand et Strawderman (2006) dans le cas où la densité sous-jacente d'un pivot est symétrique. Plusieurs exemples y illustrent la théorie étudiée. Finalement, on présentera de nouveaux résultats pour la probabilité de recouvrement des intervalles bayésiens appartenant à la classe étudiée pour des densités log-concaves. Ces résultats établissent la borne inférieure à 1- 3α/2 et généralisent les résultats de Marchand et al.(2008) tenant sous une hypothèse de symétrie.