Les plans d'expérience efficients et les procédures d'inférence appropriées pour ceux‐ci revêtent toujours de l'intérêt pour les chercheurs. Les auteurs proposent un plan d'expérience biaisé, à savoir un plan dont l’échantillonnage dépend du résultat pour des données de survie censurées à droite sous un modèle à risques additifs. Ils développent un estimateur pondéré du pseudo‐score pour les paramètres de régression du plan proposé et en déterminent les propriétés asymptotiques. Ils offrent également quelques suggestions pour l'application de leur méthode en évaluant son efficacité relative par rapport à un échantillon aléatoire simple, et en déterminent l'attribution optimale des sous‐échantillons pour le plan proposé. À l'aide de simulations, ils montrent que leur plan est plus puissant que d'autres plans existants et que les estimateurs proposés sont plus efficaces que d'autres. Les auteurs utilisent leur méthode pour l'analyse d'une étude du NIEHS sur l'incidence de cancers et la mortalité associée chez les travailleurs de mine d'uranium, afin d’étudier les risques de cancer liés à l'exposition au radon. La revue canadienne de statistique xx: 1–18; 2015 © 2015 Société statistique du Canada