Le modèle linéaire est très fréquemment utilisé en statistique et particulièrement dans les secteurs de l'assurance, de la banque et du marketing. Il permet de déterminer les variables explicatives qui interviennent dans le risque mesuré chez les assurés et dans les choix effectués par la clientèle. Le problème considéré dans cet article apparaît lorsque ces variables sont liées statistiquement, par exemple le revenu et la catégorie socioprofessionnelle. Les estimations données par le critère des moindres carrés ordinaires deviennent alors instables et peuvent prendre des valeurs en contradiction avec les valeurs réelles. Il existe de nombreuses méthodes adaptées à ce type de données. Nous proposons ici d'évaluer l'efficacité de la régression bornée en procédant par simulation. Les résultats sont clairs : le gain en précision et en stabilité des coefficients de régression est impressionnant.