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This work concerns the variational assimilation of lagrangian data in river hydraulics, for the identification of parameters in a numerical model relying on the shallow water equations. We propose to take into account Lagrangian data such as trajectories of particles transported on the surface of the flow, in addition to classical eulerian observations which are sometimes not sufficient. The advantages of this approach to improve the identification of parameters are demonstrated through a series of numerical experiments using synthetic data as well as real data from an open channel flow where trajectories are extracted from a video., Ce travail porte sur l'assimilation variationnelle de données lagrangiennes en hydraulique fluviale, pour l'identification de paramètres dans un modèle numérique de rivière basé sur les équations de Saint-Venant, mise oeuvre dans le logiciel Dassflow. Nous proposons de prendre en compte des observations de nature Lagrangienne, comme des trajectoires de particules transportées à la surface de l'écoulement, en plus des observations classiquement disponibles, parfois insuffisantes. L'intérêt de cette approche pour améliorer l'identification de certains paramètres est mis en évidence à travers une série d'expériences numériques utilisant soit des données synthétiques, soit des données réelles issues d'un écoulement en canal, où des trajectoires sont extraites d'une séquence vidéo.