Il arrive qu'une méthode d'estimation ne soit pas directement offerte par les logiciels statistiques usuels ou immédiatement disponibles ou que sa programmation dans les environnements définis par ces logiciels soit trop lourde pour être envisagée. Il se peut encore que l'on veuille contrôler les résultats d'un logiciel ou d'un programme ad hoc sur des exemples tests de taille raisonnable. L'objet de cet article est de décrire, sous forme d'exemples, comment le logiciel d'optimisation non linéaire GINO peut être utilisé dans un contexte statistique pour obtenir des estimations variées.