Cet article propose de valoriser les jaugeages volants dans un cadre de rĂ©gionalisation de dĂ©bits caractĂ©ristiques dâĂ©tiage. La variable examinĂ©e est le dĂ©bit mensuel minimal annuel de frĂ©quence quinquennale sĂšche (QMNA5). Le jeu de donnĂ©es est formĂ© de 133 stations hydromĂ©triques rĂ©parties dans le bassin Seine-Normandie.La mĂ©thode dite « des jaugeages Ă©pisodiques » calcule le QMNA5 en un site cible (peu jaugĂ©) en multipliant la valeur de QMNA5 dâune station hydromĂ©trique voisine par un coefficient k. Ce coefficient k est obtenu Ă partir dâobservations concomitantes au site cible et Ă la station dâappui. Une Ă©tude de sensibilitĂ© Ă la stratĂ©gie de collecte des jaugeages et au degrĂ© de similitude entre le site cible et la station de rĂ©fĂ©rence montre une faible sensibilitĂ© au nombre de jaugeages volants (le risque dâerreur importante est cependant plus Ă©levĂ© avec peu de donnĂ©es). En outre, il semble prĂ©fĂ©rable dâeffectuer les mesures en pĂ©riode dâĂ©tiage, de rechercher une station dâappui sur le mĂȘme linĂ©aire et de calculer k selon le rapport des moyennes des dĂ©bits synchrones. Cette mĂ©thode a Ă©tĂ© comparĂ©e Ă des mĂ©thodes dâinterpolation classiques (rĂ©gression et deux variantes du krigeage). Leur performance a Ă©tĂ© apprĂ©ciĂ©e par validation croisĂ©e sur le jeu de donnĂ©es en considĂ©rant tour Ă tour chaque station comme peu jaugĂ©e. Les mĂ©thodes gĂ©ostatistiques, Ă©quivalentes en matiĂšre dâefficience, sont plus fiables quâune rĂ©gression linĂ©aire exploitant des donnĂ©es climatologiques, mais sont surpassĂ©es par la mĂ©thode des jaugeages volants. Enfin, la mĂ©thode des jaugeages Ă©pisodiques a Ă©tĂ© intĂ©grĂ©e dans un cadre gĂ©ostatistique pour extrapoler les valeurs obtenues aux sites peu jaugĂ©s. La validation croisĂ©e opĂ©rĂ©e montre que lâexploitation des jaugeages Ă©pisodiques, mĂȘme en nombre rĂ©duit dans une mĂ©thode rĂ©gionale, permet donc de mieux apprĂ©cier les valeurs de QMNA5.A general framework for improving the use of sporadic measurement data to estimate low flow characteristics is presented. The variable studied is QMNA5, the annual minimum monthly flow with a return period of 5 years. The dataset consists of 133 gauging stations of the Seine-Normandy basin.The method using the sporadic measurement data provides estimates of QMNA5 at a poorly gauged site by multiplying QMNA5 computed at a nearby gauging station by a scale coefficient k. The value of k is obtained through synchronous measurements recorded at the poorly-gauged site and at the nearby station. A sensitivity analysis of the data collection strategy and of the similarity of the two sites indicated a weak sensitivity to the number of sporadic measurement data. However, the risk of a large bias is obviously higher when few measurements are involved. In addition, we recommend collecting measurements during the low flow period, choosing the donor site upstream or downstream from the poorly gauged site, and computing k as the ratio of the average of the synchronous discharges.This method was compared to three regionalization procedures: regression analysis and two variants o...