Les études observationnelles, en l’absence de biais de sélection, présentent l’avantage de refléter la pratique en situation réelle et d’être moins contraignantes (contrainte éthique, faisabilité) que les essais cliniques randomisés. Les scores de propension sont de plus en plus souvent utilisés dans les études observationnelles afin de corriger les biais de confusion (14 occurrences anglophones Pubmed dans le titre ou l’abstract en 2000, 448 en 2010 et 3 388 en 2018). Cette méthode permet de se rapprocher d’une interprétation causale des effets observés comme il serait possible de le faire dans un essai clinique randomisé. Peu d’articles décrivent leurs conditions d’utilisation et d’interprétation induisant des défauts dans leur mise en oeuvre, leur interprétation et leur présentation dans les articles. Nous proposons dans cet article une synthèse pragmatique, à l’usage du clinicien, présentant les avantages et limitations associés à l’utilisation des scores de propension lors d’inférences causales. Notre objectif est de donner aux cliniciens les clés de compréhension et d’interprétation des scores de propensions. Nous développerons tout au long de cet article un exemple fictif fondé sur des données simulées. Nous présenterons la création d’un score de propension, son utilisation selon quatre méthodes (appariement, stratification, pondération inverse et ajustement), sa validation ainsi que des règles pour présenter les résultats issus de cette méthode dans un article scientifique afin de garantir les règles de reproductibilité des résultats.