L'estimation des paramètres dans les modèles statistiques non linéaires est généralement effectuée par une méthode de moindres carrés non linéaires ou de maximum de vraisemblance en employant de l'optimisation numérique. Les erreurs-types sont alors souvent déduites en employant des dérivées numériques. Une étude empirique dans le contexte de modélisation de séries temporelles au moyen de plusieurs logiciels statistiques révèle que ces erreurs-types ne sont pas très précises, correctes parfois seulement à 2 ou 3 chiffres significatifs. Une investigation complémentaire sur des modèles encore plus simples détermine la raison
principale de ce manque de précision. On fournit plusieurs suggestions aux développeurs de logiciels statistiques dans le but d'améliorer leurs produits. Cette communication s'inscrit dans une suite de travaux de quelques auteurs qui mettent en gardent les utilisateurs trop confiants dans la pertinence de leurs résultats.