L’approche par variable instrumentale (IV) est une méthode largement utilisée pour estimer l’effet moyen du traitement (ATE) en présence de facteurs de confusion non mesurés. Les méthodes existantes pour les variables instrumentales continues reposent souvent sur la modélisation par équations structurelles, qui impose des hypothèses paramétriques fortes et peut produire des estimations biaisées, en particulier pour les résultats binaires. Dans ce travail, nous proposons une nouvelle identification non paramétrique de l’ATE à l’aide d’une IV continue dans le cadre des résultats potentiels. Pour l’estimation, nous supposons un modèle linéaire partiel pour la relation du traitement IV. Dans le cadre de ce modèle, nous développons un estimateur limité, localement efficace, et doté d’une robustesse multiple. Notamment, notre estimateur reste cohérent même si le modèle linéaire partiel est mal spécifié. Nous démontrons la performance de l’estimateur proposé à l’aide d’études de simulation. Enfin, nous appliquons les estimateurs proposés pour estimer l’effet causal de l’obésité sur le taux de mortalité à deux ans des patients atteints de cancer du poumon non à petites cellules.