Cet article propose d’illustrer la mise en œuvre de méthodes d’estimation non paramétriques, introduites dans le cadre de modèles multi-états markoviens avec censure, pour construire des lois d’expérience applicables en présence de plusieurs évènements concurrents. Cette situation se présente en pratique en assurance dépendance lorsqu’il est nécessaire de distinguer les lois d’incidence par pathologie. Aussi, plutôt que d’appliquer des techniques utilisées usuellement par les praticiens et consistant à observer marginalement chaque cause d’entrée en dépendance, l’approche décrite permet d’estimer globalement l’ensemble des lois d’entrée par cause et de correctement appréhender l’interdépendance entre chacune d’elle. Ce travail fournit une comparaison des résultats obtenus par ces deux approches au niveau de la provision à constituer afin de pouvoir justifier d’une approche marginale, plus simple à mettre en œuvre en pratique.