Notre étude se situe dans le domaine de la recherche d'informations. Certains modèles classiques comme le modèle vectoriel permettent de classer les documents par ordre de pertinence alors que d'autres, qui n'offrent pas cette possibilité de classement, possèdent des fonctionnalités particulières comme repérer les documents où les termes de la requête apparaissent proches les uns des autres. Cette dernière idée ayant conduit à des améliorations des résultats, nous formulons l'hypothèse que plus les occurrences des termes d'une requête se retrouvent proches dans un document, plus ce document doit être positionné en tête de la liste de réponses retournées par un système. Par ailleurs, les méthodes de recherche de passages permettent de sélectionner les passages répondant à la requête et définissent ainsi une proximité au niveau du passage. Après avoir rappelé les principaux modèles de recherche d'informations ainsi que les approches qui traitent de la proximité entre les termes nous présentons notre modèle de proximité qui utilise la logique floue. Nous avons expérimenté notre modèle et nous comparons les résultats obtenus par rapport à ceux d'une méthode de recherche de passages.