Je présenterai une méthode de traduction automatique statistique basée sur des segments non-continus, c'est-à-dire des segments de texte comportant des ``blancs''. Je proposerai une méthode pour produire de tels segments à partir de corpus alignés au niveau des mots. Je présenterai également un modèle de traduction statistique capable de tenir compte de tels segments, de même qu'une méthode d'apprentissage des paramètres du modèle visant à maximiser l'exactitude des traductions produites, telle que mesurée avec la métrique NIST. Les traductions optimales sont produites par le biais d'une recherche en faisceau. Je présenterai finalement des résultats expérimentaux, qui démontrent comment la méthode proposée permet une meilleure généralisation à partir des données d'entraînement.