  This paper is based on our personal notes for the short course we gave on
January 5, 2017 at Institut Henri Poincar\'e, after an invitation of the SFdS.
Our purpose is to give an overview of the method of $\rho$-estimation and of
the optimality and robustness properties of the estimators built according to
this procedure. This method can be viewed as the sequel of a long series of
researches which were devoted to the construction of estimators with good
properties in various statistical frameworks. We shall emphasize the connection
between the $\rho$-estimators and the previous ones, in particular the maximum
likelihood estimator, and we shall show, via some typical examples, that the
$\rho$-estimators perform better from various points of view.
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  Cet article est fond\'e sur les notes du mini-cours que nous avons donn\'e le
5 janvier 2017 \`a l'Institut Henri Poincar\'e \`a l'occasion d'une journ\'ee
organis\'ee par la SFdS et consacr\'ee \`a la Statistique Math\'ematique. Il
vise \`a donner un aper\c{c}u de la m\'ethode de $\rho$-estimation ainsi que
des propri\'et\'es d'optimalit\'e et de robustesse des estimateurs construits
selon cette proc\'edure. Cette m\'ethode s'inscrit dans une longue lign\'ee de
recherches dont l'objectif a \'et\'e de produire des estimateurs poss\'edant de
bonnes propri\'et\'es pour un ensemble de cadres statistiques aussi vaste que
possible. Nous mettrons en lumi\`ere les liens forts qui existent entre les
$\rho$-estimateurs et ces pr\'ed\'ecesseurs, notamment les estimateurs du
maximum de vraisemblance, mais montrerons \'egalement, au travers d'exemples
choisis, que les $\rho$-estimateurs les surpassent sur bien des aspects.
