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Avec le développement du numérique, des quantités très importantes de documents composés de texte et d'images sont échangés, ce qui nécessite le développement de modèles permettant d'exploiter efficacement ces informations multimédias. Dans le contexte de la recherche d'information, un modèle possible consiste à représenter séparément les informations textuelles et visuelles et à combiner linéairement les scores issus de chaque représentation. Cette approche nécessite le paramétrage de poids afin d'équilibrer la contribution de chaque modalité. Le but de cet article est de présenter une nouvelle méthode permettant d'apprendre ces poids, basée sur l'analyse linéaire discriminante de Fisher (ALD). Des expérimentations réalisées sur la collection ImageCLEF montrent que l'apprentissage des poids grâce à l'ALD est pertinent et que la combinaison des scores correspondante améliore significativement les résultats par rapport à l'utilisation d'une seule modalité.