Les règles de traitement individualisées (RTI) sont des règles de décision qui permettent d'identifier le traitement optimal en fonction des caractéristiques du patient. En général, la RTI optimale est définie comme étant la règle qui maximise l'espérance de la valeur contrefactuelle de la variable réponse. Dans ce cas, l'effect causal visé est l'effet total de l'exposition qui passe par tous les chemins causals menant à l'issu, y compris les chemins indirects qui incluent des variables médiatrices. L'emploi de méthodes de médiation dans une analyse RTI présente donc plusieurs avantages potentiels, tels qu'une meilleure interprétabilité et la possibilité de cibler des chemins causaux spécifiques. À cette fin, nous développons des estimateurs bayésiens semi-paramétriques et non paramétriques des effets conditionnels directs et indirects pour les analyses de médiation multiple; par la suite, ces estimateurs sont utilisés pour l'estimation de la RTI optimale. Nos méthodes sont illustrées avec une application à l'attribution optimale de reins provenant de donneurs avec hépatite C.