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Ce travail étudie la méthode de quasi-réversibilité itérée pour le problème d'assimilation de données associé au Laplacien. Nous nous concentrons sur sa discrétisation par éléments finis et établissons une estimation de convergence qui fait explicitement apparaître la dépendance vis-à-vis des paramètres critiques : le nombre d'itérations, les paramètres de régularisation et de discrétisation, ainsi que l'amplitude du bruit. Notre analyse fournit un cadre permettant de choisir ces paramètres afin de garantir la convergence en présence de données bruitées.