Une gestion précise des populations de poissons exploitées est essentielle pour assurer leur pérennité. L'utilisation de l'ADN environnemental (ADNe) démontre un grand potentiel comme outil complémentaire dans l'estimation des populations exploitées de poissons, mais peu d'exemples appliqués dans un contexte de pêche récréative ont été documentés. Dans cette étude, nous avons collecté 600 échantillons provenant de 30 lacs au Québec (Canada) afin de documenter la relation entre les statistiques d'exploitation d'Omble de fontaine(Salvelinus fontinalis) et la concentration d'ADNe des lacs. Une sélection de modèles linéaires mixtes avec les statistiques d'exploitation et des paramètres environnementaux a été utilisée afin de trouver le meilleur modèle prédictif pour la concentration d'ADNe. Nous avons trouvé une forte corrélation avec la densité moyenne de poissons des années d'échantillonnages et des années précédentes (poisson récolté/ha, R² = 0.76), ce qui soutient la tendance observée dans la littérature. Nous avons observé des niveaux très similaires de corrélations avec les statistiques d'exploitations provenant de la même année ou d'années différentes de celle d'échantillonnage d'ADNe. Nous avons également trouvé une différence prononcée dans la quantité d'ADNe des lacs entre 2019 et 2020. Nous supposons que les principaux facteurs responsables de cette différence sont occasionnés par la variation interannuelle incluant la température de l'eau et par la variation comportementale des poissons. Ces résultats supportent l'utilité de l'ADNe comme un outil quantitatif pour des populations de poissons exploitées. / Accurate management of exploited fish populations is essential to ensure their long-term sustainability. The use of eDNA as a tool for providing information on population relative abundance offers much potential although few examples in a fishery context have been documented. In this study, we collected 600 water samples from 30 lakes in Québec (Canada) to document the relationship between brook charr (Salvelinus fontinalis) angling data and their lake's eDNA concentration. Model selection with angling data and environmental parameters were used to find the best predictive model for eDNA concentration. We found a strong correlation between the average fish density from current and previous years (fish harvested/ha, adj. R² = 0.76) with the mean eDNA concentration among lakes, supporting the growing trends in the literature. We observed very similar levels of correlation either when eDNA and angling data were from the same year or different years. We also found a pronounced inter-year difference in lakes' eDNA quantity measured in 2019 and 2020. We hypothesize that the main drivers for this difference were inter-seasonal variation including water temperature and associated variation in fish behavior. These results support the usefulness of eDNA as a quantitative tool for exploited fish populations.