Nous étudions une version tronquée de l'estimateur de la densité par méthode d'ondelettes qui consiste à introduire un niveau d'analyse multirésolution adaptatif  . Nous décrivons d'abord le comportement asymptotique de  . Nous montrons alors que l'estimateur basé sur   atteint une vitesse suroptimale au sens de l'erreur quadratique intégrée sur un sous-ensemble dense de  . De plus, cet estimateur atteint une vitesse quasi-optimale si la densité inconnue   appartient à l'espace de Sobolev  , où  , et a un support compact. Pour citer cet article : J.-B. Aubin, A. Massiani, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 337 (2003).

We present a data-driven version of the wavelet density estimator, where the traditional multiresolution analysis level   is replaced by an adaptative multiresolution analysis level  . First, we describe the limiting behavior of  . Next, we show that the estimator based on   reaches a superoptimal rate for the mean square error on a dense subset of  . We finally state that this estimator reaches quasioptimal rate of convergence when the unknown density   belongs to a Sobolev class  , where  , and has compact support. To cite this article: J.-B. Aubin, A. Massiani, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 337 (2003).