Les modèles polynomiaux inverses constituent une classe de modèles dont l'estimation peut être considérée comme faiblement non linéaire. Plusieurs approches permettent de linéariser ce problème afin d'aboutir à un estimateur explicite. Nous proposons de formaliser ces approches au sein d'une famille d'estimateurs par moindres carrés pondérés. Sur la base de leur étude théorique, nous proposons un nouvel estimateur aux performances améliorées. Enfin, nous explorons le comportement de cet estimateur par des simulations d'un problème concret d'identification d'un modèle de débit sanguin cérébral.