La microscopie sans lentille, également connue sous le nom d'holographie numérique en ligne, est une méthode d'imagerie quantitative en 3D utilisée dans divers domaines, notamment la microfluidique et l'imagerie biomédicale. Pour estimer la taille et la position 3D d'objets microscopiques à partir d'hologrammes, il a été démontré que les méthodes du maximum de vraisemblance surpassent les approches traditionnelles basées sur la restitution d'image 3D suivie d'une analyse d'image 3D. Cependant, la présence d'autres objets (autre que l'objet d'intérêt) peut biaiser l'estimation au sens du maximum de vraisemblance. En utilisant des vidéos d'hologrammes expérimentaux, nous montrons que l'utilisation d'une procédure d'estimation robuste, à la place du maximum de vraisemblance classique, réduit ce biais. Nous proposons également un critère basé sur l'intersection des intervalles de confiance afin de définir automatiquement le niveau permettant de différencier les inliers et les outliers. Nous montrons que ce critère réalise un compromis biais / variance. Nous montrons également que l'analyse conjointe d'une séquence d'hologrammes en utilisant cette procédure robuste améliore encore la précision de l'estimation.