En dépit des multiples ressources à leur disposition, les apprenants en langue étrangère ont souvent du mal à trouver une réponse à des questions de ce genre. Nous essayons de démontrer que ni l'intuition des enseignants, ni les dictionnaires de tous ordres ne parviennent à distinguer clairement les différences entre almost et nearly. Or, une synonymie parfaite est rare, voire inexistante. Comment donc élèves et enseignants pourraient-ils trouver un certain ordre dans le chaos (pour ne pas dire le désordre) que représente une langue ? Les TIC et la linguistique de corpus permettent aujourd'hui d'observer la langue dans son utilisation. Nous prenons almost et nearly (voir aussi Kjellmer 2003) comme exemples afin de montrer que des enseignants et des apprenants, même des non spécialistes, peuvent avoir recours à de grands corpus libres d'accès pour découvrir par eux-mêmes comment fonctionne une langue. Cet article s'appuie principalement sur l'interface VIEW du British National Corpus pour comparer la fréquence, la répartition selon les genres de texte et les collocations de almost et nearly. Il est relativement facile de repérer des différences mais on peut se demander si tout cela serait utile à des non spécialistes. Bien qu'il n'y ait eu pour l'instant qu'un petit nombre d'études empiriques portant sur cette question (voir Boulton 2006, 2007), il y a de bonnes raisons théoriques de penser que l'apprentissage à partir de corpus (data-driven learning selon Johns 1991a, 1991b) peut promouvoir l'autonomisation de l'apprenant et accroître ses chances de développer une culture langagière (cf. Gremmo 1995), surtout à un niveau d'études universitaires.