Les modèles de transmission du Sida et de diffusion de l'épidémie font appel à des variables décrivant les comportements sexuels, comme le nombre de partenaires et la fréquence des rapports. Il est donc important de rassembler des informations sur ces variables, et d'évaluer leur degré d'exactitude. On s'intéresse ici aux données sur la fréquence des rapports collectée dans l'enquête de 1992 sur les comportements sexuels en France (ACSF). La fréquence déclarée pour les quatre dernières semaines est semblable pour les hommes et les femmes (respectivement 8,0 et 7,1); elle diminue quand l'âge (après 25 ans) ou la durée d'union s'élève, passant par exemple de 13 par mois au cours de la première année de la vie de couple à moins de 8 après 15 ans. Ces résultats confirment ceux d'enquêtes antérieures, comme l'enquête Simon de 1970. Cette fréquence des quatre dernières semaines est ensuite comparée à la fréquence "habituelle", pour les monopartenaires. La cohérence est très forte, montrant que les répondants ne font guère de différence entre les deux questions. La fréquence déclarée peut aussi être rapprochée de l'ancienneté du dernier rapport. L'inverse de la fréquence, en effet, donne une estimation de l'intervalle entre deux rapports (pour chaque individu), qui constitue un intervalle "fermé"; l'ancienneté du dernier rapport constitue, elle, un intervalle "ouvert". Les conditions de comparabilité de ces deux mesures sont discutées. Sous l'hypothèse que la probabilité d'avoir un rapport est approximativement constante d'un jour à l'autre pour un même individu, on montre que les deux types d'intervalles ont la même espérance mathématique; les données de l'enquête sont en parfait accord avec ce modèle, ce qui permet de conclure que les deux questions donnent des réponses cohérentes. Avec l'hypothèse supplémentaire d'une répartition lognormale des probabilités journalières de rapport des divers individus, il est possible d'estimer la distribution complète des intervalles. Il reste que l'ensemble des informations recueillies pourraient souffrir d'un même type de biais (tendance à la "normalisation" des comportements déclarés), résultant en une surestimation de la cohérence des données et, peut-être, de la fréquence habituelle des rapports.