Le 1er chapitre présente une série de 50 ans sur les hauts revenus chiliens basée sur des données fiscales et comptes nationaux. L’étude contredit les enquêtes, selon lesquelles les inégalités diminuent les 25 dernières années. Au contraire, elles changent de direction à partir de 2000. Le Chili est parmi les pays les plus inégalitaires de l’OCDE et l’Amérique latine. Le 2ème chapitre mesure la sous-estimation des revenus factoriels dans les données distributives. Les ménages ne reçoivent que 50% des revenus du capital brut, par opposition aux firmes. L’hétérogénéité des taux de réponse et autres problèmes font que les enquêtes ne capturent que 20% de ceux-ci, contre 70% du revenu du travail. Cela sous-estime l’inégalité,dont les estimations deviennent insensibles à la "capital share" et sa distribution. Je formalise à partir d’identités comptables pour ensuite calculer des effets marginaux et contributions aux variations d’inégalité. Le 3ème chapitre présente une méthode pour ajuster les enquêtes. Celles-ci capturent souvent mal le sommet de la distribution. La méthode présente plusieurs avantages par rapport aux options précédentes : elle est compatible avec les méthodes de calibration standard ; elle a des fondements probabilistes explicites et préserve la continuité des fonctions de densité ; elle offre une option pour surmonter les limites des supports d’enquête bornées; et elle préserve la structure de micro données en préservant la représentativité des variables sociodémographiques. Notre procédure est illustrée par des applications dans cinq pays, couvrant à la fois des contextes développés et moins développés. / The 1st chapter presents historical series of Chilean top income shares over a period of half a century, mostly using data from tax statistics and national accounts. The study contradicts evidence based on survey data, according to which inequality has fallen constantly over the past 25 years. Rather, it changes direction, increasing from around the year 2000. Chile ranks as one of the most unequal countries among both OECD and Latin American countries over the whole period of study. The 2nd chapter measures the underestimation of factor income in distributive data. I find that households receive only half of national gross capital income,as opposed to corporations. Due to heterogeneous non-response and misreporting, Surveys only capture 20% of it, vs. 70% of labor income. This understates inequality estimates, which become insensitive to the capital share and its distribution. I formalize this system based on accounting identities. I then compute marginal effects and contributions to changes in fractile shares. The 3rd chapter, presents a method to adjust surveys. These generally fail to capturethe top of the income distribution. It has several advantages over previous ones: it is consistent with standard survey calibration methods; it has explicit probabilistic foundations and preserves the continuity of density functions; it provides an option to overcome the limitations of bounded survey-supports; and it preserves the microdata structure of the survey.