RÉSUMÉ. Ce papier présente une approche multi-vue pour la traduction de termes de spécial-ité, basée sur un lexique bilingue et un corpus comparable. Nous proposons d'étudier dif-férents niveaux de représentation pour un terme : le contexte, le thème et la graphie. Ces trois approches sont tout d'abord étudiées individuellement, puis combinées afin de sélection-ner les meilleures traductions. Des expériences menées sur la traduction de termes médicaux du français vers l'anglais montrent une amélioration de l'approche classique par contexte, at-teignant une précision de 80,4% de bonnes traductions au rang 1. ABSTRACT. This paper presents a multi-view approach for term translation spotting, based on a bilingual lexicon and comparable corpora. We propose to study different levels of representation for a term: the context, the theme and the orthography. These three approaches are studied individually and combined in order to rank translation candidates. We focus our task on French-English medical terms. Experiments on our new model show a significant improvement of the classical context-based approach, with a precision score of 80.4% for the first ranked translation candidates.