International audiencePhonetizing is a crucial step to process oral documents. In this paper, a new word-based phonetization approach is proposed ; it is automatic, simple, portable and efficient. It relies on machine learning ; thus, the system is built from examples of words with their pho- netic representations. More precisely, it makes the most of a technique inferring rewriting rules initially developed for transliteration and translation. In order to evaluate the performances of this approach, we used several datasets from the Pronalsyl Pascal challenge, including different languages. The obtained results equal or outperform those of the best known systems.La phonétisation est une étape essentielle pour le traitement de l'oral. Dans cet article, nous décrivons un système automatique de phonétisation de mots isolés qui est simple, portable et performant. Il repose sur une approche par apprentissage ; le système est donc construit à partir d'exemples de mots et de leur représentation phonétique. Nous utili- sons pour cela une technique d'inférence de règles de réécriture initialement développée pour la translittération et la traduction. Pour évaluer les performances de notre approche, nous avons utilisé plusieurs jeux de données couvrant différentes langues et divers alphabets phonétiques, tirés du challenge Pascal Pronalsyl. Les très bons résultats obtenus égalent ou dépassent ceux des meilleurs systèmes de l'état de l'art
