Ce m??moire traite d'une m??thode bay??sienne, analys??e par Marchand et Strawderman (2013), pour la construction d'intervalles bay??siens pour des mod??les de densit??s continues avec contrainte sur l'espace des param??tres ??. Notamment, on obtiendra une classe d'intervalles bay??siens I??0,??(.), associ??s ?? la troncature d'une loi a priori non informative ??0 et g??n??r??s par une fonction de distribution ??(.), avec une probabilit?? de recouvrement born??e inf??rieurement par 1-??/1+??. Cette classe inclut la proc??dure HPD donn??e par Marchand et Strawderman (2006) dans le cas o?? la densit?? sous-jacente d'un pivot est sym??trique. Plusieurs exemples y illustrent la th??orie ??tudi??e. Finalement, on pr??sentera de nouveaux r??sultats pour la probabilit?? de recouvrement des intervalles bay??siens appartenant ?? la classe ??tudi??e pour des densit??s log-concaves. Ces r??sultats ??tablissent la borne inf??rieure ?? 1- 3??/2 et g??n??ralisent les r??sultats de Marchand et al.(2008) tenant sous une hypoth??se de sym??trie.

Les intersections sont les zones les plus dangereuses du r��seau routier. Les ��tudes d'accidentologie montrent que la plupart des accidents aux intersections sont caus��s par des erreurs des conducteurs, et qu'une majorit�� d'accidents pourraient ��tre ��vit��s gr��ce �� l'utilisation de syst��mes d'aide �� la conduite. Dans ce cadre, les communications inter-v��hiculaire sont une technologie particuli��rement prometteuse. Le partage d'informations entre les v��hicules via des liens sans fil permet �� chaque v��hicule de percevoir son environnement au-del�� des limites de champ de vision de ses capteurs embarqu��s. Il en r��sulte une repr��sentation de l'environnement plus ��tendue dans l'espace et dans le temps, ce qui am��liore la compr��hension de situation et permet d'anticiper le danger. Cette th��se aborde le probl��me de l'estimation du risque sous un angle nouveau : elle propose une structure de raisonnement pour analyser les sc��nes routi��res et le risque de collision �� un niveau s��mantique, contrairement aux approches classiques qui raisonnent au niveau des trajectoires. Le risque est calcul�� en estimant les intentions des conducteurs et en d��tectant les conflits, sans avoir �� pr��dire les trajectoires futures des v��hicules. Plus pr��cis��ment, la d��tection des situations dangereuses est bas��e sur la comparaison entre ce que les conducteurs ont l'intention de faire et ce que les conducteurs devraient faire d'apr��s les r��gles de la circulation. Ce raisonnement est r��alis�� de mani��re probabiliste afin de prendre en compte les incertitudes sur les mesures capteur et les ambig��it��s sur l'interpr��tation de la sc��ne. En th��orie ce raisonnement peut ��tre appliqu�� �� tout type de sc��ne routi��re ; dans cette th��se nous pr��sentons son application aux intersections. Le mod��le propos�� prend en compte l'influence que la man��uvre d'un v��hicule exerce sur la man��uvre des autres v��hicules. Il incorpore aussi des informations sur l'influence de la g��om��trie et topologie de l'intersection sur le comportement d'un v��hicule. L'approche propos��e a ��t�� valid��e par des tests en environnement r��el avec des v��hicules communicants, ainsi qu'en simulation. Les r��sultats montrent que l'algorithme est capable de d��tecter les situations dangereuses et qu'il est compatible avec des applications s��curitaires temps-r��el.