We are interested in finding out the best way to smooth noisy data using cubic B-splines. Two small parameters are involved: the noise level ϵ, and the splines path h. The error in maximum norm between the actual data and the smoothed noisy ones is proved to be an  , which leads to the choice of a splining path  . Error estimates on the derivatives are also provided, and a splining protocol is derived from them, which ensures an   maximum norm error on the p-th derivatives. To cite this article: S. Chaabane et al., C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 346 (2008).

On s’intéresse à déterminer la meilleure façon de lisser des données bruitées en utilisant des B-splines cubiques. Nous prouvons que l’erreur en norme   entre les données exactes et les données lissées est en  , où ϵ désigne le niveau du bruit et h le pas du lissage, ce qui nous amène à choisir  . Des estimations d’erreur sur les dérivées d’ordre p sont aussi démontrées en choisissant un pas  . Pour citer cet article : S. Chaabane et al., C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 346 (2008).