Cet article prolonge le travail de HARDING (1984) pour construire des estimations du recrutement par la méthode du maximum de vraisemblance. Il intègre deux nouvelles préoccupations. La première a trait à l'utilisation possible de la moyenne logarithmique historique comme un point de référence, jouant statistiquement le rôle de pôle pour un rétrécisseur. Si les recrutements sont considérés comme issus d'une loi lognormale et mutuellement indépendants, cela peut justifier l'utilisation de la droite de régression classique, prédisant les recrutements par les indices d'abondance ! La seconde voie correspond à la prise en compte simultanée d'un ensemble d'indices, correspondant par exemple aux p.u.e. de plusieurs flottilles ou navires de recherches. Un logiciel FORTRAN a été écrit, opérationnel au s1ege du CIEM à Copenhague. La réunion 1987 du groupe de travail "Méthodes" avait ainsi permis des comparaisons avec la technique des moyennes pondérées de SHEPHERD, qui sur les exemples traités paraissait préférable au maximum de vraisemblance. Une comparaison des deux approches est ainsi conduite, tandis qu'une généralisation de la méthode de SHEPHERD pour inclure la moyenne historique est proposee.

Following HARDING (1984-) maximum likelihood techniques are used to estimate recruitment through abundance indices. The first new point in this paper corresponds to the possible use of the historical average recruitment as a shrinkage pole. Under specific assumptions this can lead to the usual regression line where on past data recruitment is explained by the abundance index (e.g. I.Y.F.S.). The second point is related to the possibility of taking into account several abundance indices, corresponding for example to several fleets or research vessels. A maximum likelihood multicalibration technique is suggested. It corresponds to a software which has been implemented in ICES head quarter. Previous comparisons (Method Working Group, 1987) suggests that on real data such a mu! ticalibration could perform less efficiently than the weighted mean method developped by SHEPHERD ( 1987). Somne theoretical considerations are developped that could explain the discrepancies between the two approaches.