Smoothing and occupation measures of stochastic processes

Cet article est une revision d'un certain nombre de problemes statistiques concernant les processus aleatoires a un parametre continu. En general, on suppose que l'observable est une regularisation de la trajectoire du processus, obtenue par convolution avec un noyau deterministe. La plupart des resultats ici exposes est connue et presentee sans demonstration. Les enonces des theoremes contiennent des approximations de la mesure d'occupation, au premier et deuxieme ordre, basees sur des fonctionnelles definies sur les regularisees des trajectoires. On considere diverses classes de processus, a savoir, le processus de Wiener, les processus gaussiens, les semi-martingales continues et les processus de Levy. Nous avons inclus les details de certaines applications statistiques.