Divers estimateurs par calage sont utilisés dans les enquêtes par sondage, l’inférence causale, l’intégration des données et l’analyse des données manquantes. Ces estimateurs corrigent les différences entre les caractéristiques observées de l’échantillon et les contrôles connus de la population. Les caractéristiques peuvent être des moyennes ou des moments supérieurs des variables, des fonctions des variables observées et des paramètres inconnus, ou des paramètres estimés à partir de modèles de régression. Toutefois, ces méthodes de calibrage supposent que des contrôles fiables de la population sont disponibles. Dans cet exposé, nous considérons l’étalonnage d’une variable de réponse partiellement observée à l’aide de variables auxiliaires partiellement observées dont les contrôles de population sont sujets à l’incertitude. Nous proposons un estimateur qui ajuste les covariables auxiliaires observées, qui peuvent ne pas être complètement alignées avec la variable de réponse observée, et nous montrons comment l’estimateur change en fonction de la précision des contrôles de population estimés.