Un nouvel algorithme de régression ordonnée, appelé régression à fenêtre mobile (Moving Window Regression, MWR), est proposé dans cet article. Premièrement, nous introduisons le concept de rang relatif ($\rho$ρ-rang), qui est un nouveau schéma de représentation d'ordre pour les instances d'entrée et de référence. Deuxièmement, nous développons des régresseurs relatifs globaux et locaux ($\rho$ρ-régresseurs) pour prédire les $\rho$ρ-rangs sur l'ensemble du domaine et dans des plages de rang spécifiques, respectivement. Troisièmement, nous affinons itérativement une estimation initiale du rang en sélectionnant deux instances de référence pour former une fenêtre de recherche, puis en estimant le $\rho$ρ-rang au sein de cette fenêtre. Les résultats expérimentaux étendus montrent que l'algorithme proposé atteint des performances de pointe sur divers ensembles de données de référence pour l'estimation de l'âge facial et la classification d'images historiques en couleur. Le code source est disponible à l'adresse suivante : https://github.com/nhshin-mcl/MWR.