On considère les réseaux de Jackson avec perte comportant des files finies et infinies, et l'on s'intéresse à l'efficacité des techniques d'échantillonnage de leur distribution stationnaire exacte. Nous démontrons que la simulation parfaite est possible même si la chaîne de Markov sous-jacente a un espace d'états potentiellement infini. L'idée principale est d'utiliser un réseau de Jackson aux files infinies (qui admet une distribution de forme-produit) pour borner les conditions initiales à considérer dans l'algorithme de simulation parfaite. Nous donnons également des bornes sur le temps d'échantillonnage de ce nouvel algorithme dans le cas des réseaux acycliques, ainsi que pour des réseaux hyperstables. Ces bornes prouvent que le nouvel algorithme est considérablement plus efficace que les échantillonneurs parfaits acuels, même dans le cas où toutes les files sont finies. Nous illustrons cette efficacité par des expériences numériques. Enfin, nous généralisons notre approche au cas des réseaux non-monotones comme les réseaux aux clients négatifs.