Les mesures de confiance au niveau mot (Word Confidence Estimation-WCE) pour la traduction auto-matique (TA) ou pour la reconnaissance automatique de la parole (RAP) attribuent un score de confiance à chaque mot dans une hypothèse de transcription ou de traduction. Dans le passé, l'estimation de ces mesures a le plus souvent été traitée séparément dans des contextes RAP ou TA. Nous proposons ici une estimation conjointe de la confiance associée à un mot dans une hypothèse de traduction automatique de la parole (TAP). Cette estimation fait appel à des paramètres issus aussi bien des systèmes de transcription de la parole (RAP) que des systèmes de traduction automatique (TA). En plus de la construction de ces estimateurs de confiance robustes pour la TAP, nous utilisons les informations de confiance pour re-décoder nos graphes d'hypothèses de traduction. Les expérimentations réalisées montrent que l'utilisation de ces mesures de confiance au cours d'une seconde passe de décodage permettent d'obtenir une amélioration significative des performances de traduction (évaluées avec la métrique BLEU-gains de deux points par rapport à notre système de traduc-tion de parole de référence). Ces expériences sont faites pour une tâche de TAP (français-anglais) pour laquelle un corpus a été spécialement conçu (ce corpus, mis à la disposition de la communauté TALN, est aussi décrit en détail dans l'article). Abstract. Word Confidence Estimation (WCE) for machine translation (MT) or automatic speech recognition (ASR) assigns a confidence score to each word in the MT or ASR hypothesis. In the past, this task has been treated separately in ASR or MT contexts and we propose here a joint estimation of word confidence for a spoken language translation (SLT) task involving both ASR and MT. We build robust word confidence estimators for SLT, based on joint ASR and MT features. Using these word confidence measures to re-decode the spoken language translation graph leads to a significant BLEU improvement (2 points) compared to the SLT baseline. These experiments are done for a French-English SLT task for which a corpus was specifically designed (this corpus being made available to the NLP community). Mots-clés : Mesures de confiance, traduction automatique de la parole, paramètres joints, re-décodage de graphe.