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Discussion et perspectives 158Tout d’abord, la classification a posteriori peut être définie suivant la probabilitéa posteriori maximum ou être simulée suivant cette probabilité (Roy, 2003).Ces stratégies ne tiennent pas compte de l’incertitude sur la classification et il estdonc préférable d’utiliser une analyse pondéree par les probabilités a posteriori ensuivant la méthode proposée par Lin et al. (2002a) et Lin et al. (2004) mais unetelle méthode est plus difficile à mettre en oeuvre. Ils proposent en effet d’évaluersi, a posteriori, après stratification sur les classes, il reste une dépendance entre ledélai d’événement et la trajectoire des marqueurs. Ils font pour cela G copies desdonnées, correspondant aux G classes latentes, et pondèrent chaque donnée par laprobabilité a posteriori d’appartenir à la classe conditionnellement au marqueur età l’événement. Puis, ils estiment un modèle de survie pour le délai d’événement,stratifié sur la classe latente, en incluant en variable explicative une ou plusieursfonctions des marqueurs en plus des variables explicatives habituelles. L’hypothèsed’indépendance conditionnelle est alors rejetée si les paramètres associés aux marqueurssont significativement différents de 0.Une autre différence est qu’après classification, certains auteurs réalisent uneanalyse sur l’ensemble de l’échantillon en ajustant sur les classes (Lin et al., 2002a ;Lin et al., 2004) tandis que d’autres réalisent une analyse séparément dans chaqueclasse (Guo et al., 2006 ; Roy, 2003).Enfin la principale difficulté réside dans le choix de la fonction des marqueurs àintroduire comme variable explicative dans le modèle de survie. Quand cela est possible,il est souhaitable d’utiliser les valeurs observées (Guo et al., 2006 ; Roy, 2003).Lin et al. (2004) utilisent la dernière valeur observée du marqueur mais cela est difficiledans notre application en raison du taux important de données manquantes etdonc de l’irrégularité des mesures. Une autre stratégie consiste à utiliser l’espérancedu marqueur (ou dans notre application, du processus latent) estimé à partir dumodèle conjoint à classes latentes. Lin et al. (2002a) introduisent ainsi l’espérancemarginale E(Y i (t)) = ∑ Gg=1 ˆπy,T igE(Y i(t)|c ig = 1) dans le modèle de survie ajusté surles classes a posteriori. Ce choix est cependant discutable, et il nous semble que