Abstract:The authors consider the construction of intrinsic estimators for the Pickands dependence function of an extreme-value copula. They show how an arbitrary initial estimator can be modified to satisfy the required shape constraints. Their solution consists in projecting this estimator in the space of Pickands functions, which forms a closed and convex subset of a Hilbert space. As the solution is not explicit, they replace this functional parameter space by a sieve of finite-dimensional subsets. They establish the asymptotic distribution of the projection estimator and its finite-dimensional approximations, from which they conclude that the projected estimator is at least as efficient as the initial one. Estimation par projection de la fonction de dépendance de PickandsRésumé : Les auteurs s'intéressentà la construction d'estimateurs intrinsèques de la fonction de dépendan-ce de Pickands d'une copule des valeurs extrêmes. Ils montrent comment un estimateur initial quelconque peutêtre modifié pour satisfaire les contraintes de forme voulues. Leur solution consisteà projeter cet estimateur dans l'espace des fonctions de Pickands, qui forme un sous-ensemble convexe fermé d'un espace de Hilbert. Comme la solution n'est pas explicite, ils remplacent cet espace paramétrique fonctionnel par une succession d'approximations de dimension finie. Ilsétablissent la distribution asymptotique de la projection de l'estimateur et de ses approximations de dimension finie, ce qui leur permet de conclure que l'estimateur projeté est au moins aussi efficace que l'estimateur initial.