Un des problèmes majeurs rencontrés en traduction automatique (et plus généralement en traitement automatique multi-domaine du langage naturel) est celui de la surgénération d'interprétations profondes des énoncés lors de l'analyse. Le système dont nous exposons la conception et l'implémentation, et que nous avons nomme syvac (système de validation de la cohérence), est destiné à réduire la surgénération d'interprétations sémantiques des énoncés générés par des analyseurs utilisés en traduction automatique, en éliminant celles qui sont incohérentes par rapport aux connaissances de base, générales et sur le domaine traité par le texte, dont on dispose. A cet effet, nous munissons les mots et les concepts d'un certain nombre de relations conceptuelles potentielles qui décrivent la faculté qu'ont les concepts mis en jeu à s'associer au sein d'une interprétation donnée. Nous montrons enfin qu'en vérifiant la cohérence de plusieurs interprétations d'un énoncé analysé, avec les informations disponibles sur le domaine (relations potentielles et quelques règles de raisonnements simples), syvac arrive à déterminer celles qui ont le plus de chances d'avoir un sens, sans obligatoirement donner une description fine de ce sens. L'implémentation est réalisée en nexpertobjet, ce qui permet une représentation objet des connaissances avec héritage multiple des propriétés, d'une part, et l'emploi d'un moteur d'inférences à base de règles, de l'autre