Nous commencerons notre exposé par introduire une nouvelle approche d'estimation dans le contexte de la théorie des valeurs extrêmes, appelée "folding". Celle-ci a ete developpee par You et al. (2010) dans un cadre univarie. Elle consiste en une " transformation des données initiales" et a été initialement introduite dans un contexte de "perfect sampling"(Corcoran et Schneider, 2003). Cette nouvelle approche a permis d'améliorer de façon significative l'estimation de quantiles extrêmes en adaptant la méthode pic au delà d'un seuil (POT). Notre objectif dans cet exposé sera donc double : dans un premier temps, nous étendrons le concept de folding dans le cas multivarié ; dans un second temps, nous appliquerons cette extension du folding à un problème d'estimation classique en théorie des extrêmes multivariés, à savoir l'estimation de la mesure de probabilité spectrale S. Nous illustrerons, par le biais de simulations et sur des données réelles nos résultats.