  We solve the problem of constructing an asymptotic global confidence region
for the means and the covariance matrices of the reproduction distributions
involved in a supercritical multitype branching process. Our approach is based
on a central limit theorem associated with a quadratic law of large numbers
performed by the maximum likelihood or the multidimensional Lotka--Nagaev
estimator of the reproduction law means. The extension of this approach to the
least squares estimator of the mean matrix is also briefly discussed. On
r\'{e}sout le probl\`{e}me de construction d'une r\'{e}gion de confiance
asymptotique et globale pour les moyennes et les matrices de covariance des
lois de reproduction d'un processus de branchement multitype et supercritique.
Notre approche est bas\'{e}e sur un th\'{e}or\`{e}me de limite centrale
associ\'{e} \`{a} une loi forte quadratique v\'{e}rifi\'{e}e par l'estimateur
du maximum de vraisemblance ou l'estimateur multidimensionnel de Lotka--Nagaev
des moyennes des lois de reproduction. L'extension de cette approche \`{a}
l'estimateur des moindres carr\'{e}s de la matrice des moyennes est aussi
bri\`{e}vement comment\'{e}e.
