Dans cet exposé, nous discutons et construisons une famille d'estimateurs robustes quand la variable d'intérêt est 
censurée aléatoirement à droite. En utilisant les données synthétiques nous définissons un nouvel estimateur. 
Sous des conditions classiques et en utilisant la tuerie des VC-classes, nous établissons la convergence uniforme 
avec vitesse et la normalité asymptotique. Des cas particuliers seront étudiés et nous montrons sur des données
 simulées la qualité du nouvel estimateur dans différents cas (de censures, de tailles d'échantillons de modèles
 de régression).