Lorsque les données sont censurées par intervalle (type II), la fonction de survie est couramment estimée par la méthode non paramétrique de Peto-Turnbull ou par celle de Groeneboom & Wellner. Ces méthodes sont basées sur une partition de l'axe des temps puis sur la maximisation de la vraisemblance via un algorithme itératif. La méthode de Peto-Turnbull suppose qu'en dehors de certains intervalles fermés de la partition l'estimation de la fonction de survie est constante. La méthode de Groeneboom & Wellner relaxe cette hypothèse mais requiert l'estimation d'un plus grand nombre de paramètres. Après un rappel sur ces méthodes, nous nous intéressons à la comparaison des fonctions de survie entre deux groupes. Nous rappelons l'extension du test du logrank aux données censurées par intervalle basée sur la méthode de Groeneboom & Wellner, déjà décrite dans la littérature. Puis nous proposons l'extension du test du logrank basée sur la méthode de Peto-Turnbull. Dans les deux cas, la statistique de test repose sur les estimations du nombre d'événements et du nombre de sujets à risque. Dans le cas de la généralisation via la méthode de Groeneboom & Wellner, on estime ces quantités à chaque pseudo-temps d'événement. Dans le cas de la généralisation via la méthode de Peto-Turnbull, on les estime pour chaque intervalle fermé de la partition de l'axe des temps sur lequel la fonction de survie n'est pas constante. Ces méthodes sont appliquées à des données issues d'un essai contrôlé randomisé en neurologie vasculaire.