Nous présentons dans cet article une nouvelle manière d'aborder le problème de l'acquisition automatique de paires de mots en relation de traduction à partir de corpus comparables. Nous décrivons tout d'abord les approches standard et par similarité interlangue traditionnellement dédiées à cette tâche. Nous ré-interprétons ensuite la méthode par similarité interlangue et motivons un nouveau modèle pour reformuler cette approche inspirée par les métamoteurs de recherche d'information. Les résultats empiriques que nous obtenons montrent que les performances de notre modèle sont toujours supérieures à celles obtenues avec l'approche par similarité interlangue, mais aussi comme étant compétitives par rapport à l'approche standard.