Les solveurs de contraintes actuels mettent à disposition des utilisateurs des algorithmes efficaces pour traiter les problèmes de satisfaction et d'optimisation combinatoires. Ceux-ci sont inadaptées à de nouveaux usages, comme celui du tirage aléatoire de solutions. Nous proposons ici un algorithme pour tirer des solutions aléatoirement, se basant sur l'ajout de contraintes tables générées aléatoirement, sans modifier le modèle du problème. Nous avons implémenté cette méthode de résolution en utilisant un solveur de contraintes existant. Nos expériences montrent que cet algorithme est une amélioration par rapport à une stratégie de branchement aléatoire en terme de qualité de l'aléatoire du tirage.