Résumé Les auteurs explorent un modèle semi-paramétrique plus général pour le ratio des densités de deux échantillons basé sur deux groupes de données censurées à droite. Ils proposent un estimateur semi-paramétrique au maximum de vraisemblance pour les paramètres de dimensions finies et infinies du modèle et utilisent l'algorithme EM pour le calculer. À l'aide de la théorie des processus empiriques, les auteurs établissent la convergence uniforme et la normalité asymptotique de l'estimateur proposé. De plus, ils emploient une statistique de type Kolmogorov-Smirnov pour évaluer la validité du modèle et un test au rapport de vraisemblance pour examiner l'effet du traitement entre les deux groupes. Les auteurs procèdent à des simulations afin d'évaluer la performance de l'estimateur proposé sur des échantillons de taille finie, et de le comparer aux autres approches connues. Finalement, ils illustrent la mise en œuvre de leur méthode à l'aide de données réelles. La revue canadienne de statistique 44: 58-81; 2016 © 2015 Société statistique du Canada [ABSTRACT FROM AUTHOR]