Je présenterai une méthode originale pour détecter en corpus spécialisé des couples de termes morphologiquement liés et prédire le lien sémantique qui les unit dans le domaine étudié. Ces liens sémantiques, modélisés à l'aide de fonctions lexicales, permettent ainsi de structurer une terminologie du domaine. La méthode exposée repose sur une technique d'apprentissage artificiel par analogie qui permet de confronter efficacement des couples de mots inconnus à des exemples de couples de termes dont le lien sémantique est connu. Elle tire également parti d'un système d'extraction de termes qui permet d'éviter la détection de liens non pertinents dans le domaine.
Cette approche est évaluée dans le domaine de l'informatique ; les résultats montrent que l'approche simple que nous proposons est très performante. Deux expériences sont notamment menées, l'une utilisant des exemples issus du domaine (tirés du DiCoInfo), l'autre, des exemples tirés d'une base généraliste (le DiCo). La comparaison des résultats de chacune d'elles permet ainsi d'évaluer quantitativement l'intérêt de telles ressources généralistes pour ce type de tâches.