La génération automatique de texte (GAT) est le champs de recherche du TAL dont l'objectif est de générer une forme linguistique sémantiquement et syntaxiquement correcte à partir d'une représentation formelle d'un contenu. Nous proposons une nouvelle architecture de système de GAT à trois niveaux exploitant les connaissances contenues dans un corpus de grande taille. Dans un premier temps, en modélisant finement les contenus syntaxiques, sémantiques et les dépendances de chacune des phrases contenues dans un grand corpus, nous construisons un modèle de construction de phrases pour une ou plusieurs langues. Dans un second temps, nous utilisons des méthodes de similarité pour identifier dans ce modèle de phrases, celle ou celles qui pourraient servir de support à la représentation d'un contenu formel. Finalement, nous transformons les phrases sélectionnées pour exprimer de manière syntaxiquement et sémantiquement correcte l'intention de communication.