La recherche de liens entre objets fréquents a été popularisée par les méthodes d'extraction de règles d'association. Dans le cas de séquences d'événements, les méthodes de fouille permettent d'extraire des sous-séquences qui peuvent ensuite être exprimées sous la forme de règles d'association séquentielle entre événements. Cette utilisation de la fouille de séquences pour la recherche de liens entre des événements pose deux problèmes. Premièrement, le critère principal utilisé pour sélectionner les sous-séquences d'événements est la fréquence, or les occurrences de certains événements peuvent être fortement liées entre elles même lorsqu'elles sont peu fréquentes. Deuxièmement, les mesures actuelles utilisées pour caractériser les règles d'association ne tiennent pas compte du caractère temporel des données, comme l'importance du timing des événements ou le problème des données censurées. Dans cet article, nous proposons une méthode pour rechercher des liens significatifs entre des événements à l'aide de modèles de durée. Les règles d'association sont construites à partir des motifs séquentiels observés dans un ensemble de séquences. L'influence sur le risque que l'événement « conclusion » se produise après le ou les événements « prémisse » est estimée à l'aide d'un modèle semi-paramétrique à risques proportionnels. Outre la présentation de la méthode, l'article propose une comparaison avec d'autres mesures d'association