Une base de données croisant variables et sujets issues d'observations présente souvent des vides dus, par exemple, à des absences de réponse ou à l'impossibilité matérielle de la recueillir. Or, pour en effectuer un traitement, il est essentiel de disposer d'un tableau complet. L'analyse statistique implicative, entre autres méthodes d'analyse de données, à l'oeuvre au moyen du logiciel de traitement C.H.I.C. (Couturier et Gras., 2005), impose que les vides soient comblés. Se pose alors le problème de déterminer quelle valeur la plus vraisemblable attribuer à la variable non observée sur tel sujet ou, de façon symétrique, quelle valeur attribuer à un sujet sur une variable donnée et muette sur lui. Nous présentons ici une méthode qui, au vu du comportement de réponse observé par le sujet sur d'autres variables, intimement liées à la variable muette, permet de pallier la carence locale. Un exemple numérique illustre l'usage de cette méthode sur un tableau incomplet.