Nous étudions le problème de sélection de portefeuille moyenne-variance lorsque l'attitude ambiguë et l'ambiguïté du modèle d'un décideur sont toutes deux présentes. Nous considérons un critère « alpha-maxmin » qui décrit le mélange d'aversion à l'ambiguïté et d'attitude de recherche d'ambiguïté du décideur. L'incertitude entourant l'information partielle sur la distribution sous-jacente des rendements des actifs est capturée par l'ensemble d'ambiguïtés de Gelbrich, caractérisé par une moyenne de référence et une matrice de variance-covariance. Les distributions extrêmes de l'ensemble d'ambiguïté associée aux valeurs minimales et maximales du portefeuille moyenne-variance sont obtenues de façon analytique. En fonction du coefficient d'aversion au risque alpha, le portefeuille optimal peut être obtenu par programmation convexe ou par programmation par différence de fonctions convexes. Un exemple numérique illustre la frontière d'efficacité du portefeuille et la sensibilité de la frontière à l'incertitude du modèle.