Cet article présente une nouvelle méthode pour mettre en œuvre un algorithme forward-backward multi-niveau. En utilisant l’enveloppe de Moreau pour construire la correction apportée par les modèles grossiers, facilement calculable lorsque l’on connait sous forme explicite l’opérateur proximal des fonctions considérées, nous reformulons les algorithmes proximaux multi-niveaux précédemment introduits dans la littérature sous une forme plus simple, tout en en conservant les performances. Nous montrons la convergence des itérées vers un minimum dans le cas convexe, résultat fondamental pour des problèmes mal posés. Nous validons l’approche sur des problèmes de restauration d’image de grande taille.