En psychologie tout comme en traitement automatique des langues, les normes qui portent sur des proprietes semantiques des mots, comme le degre d’abstraction, l’imagerie ou la polarite, sont importantes. Ces normes ont systematiquement ete obtenues en demandant a des juges d’evaluer les mots sur des echelles, allant par exemple de tres concret a tres abstrait. Ce mode de recolte etant lent et couteux, des methodes de construction automatique ont vu le jour. Elles peuvent etre divisees en deux types: celles qui se basent sur des ressources linguistiques et celles qui se basent sur des corpus. Notre objectif est de comparer, pour une meme methode d’accroissement de normes lexicales basee sur les similarites entre les mots, l’utilisation d’un corpus et d’une ressource lexicale (WordNet) pour estimer ces similarites. Nous montrons que les similarites calculees a partir d’informations sur les cooccurrences des mots dans les textes sont plus efficaces, et ce pour 4 des 5 normes etendues. Nous montrons egalement que le choix du corpus influence peu les resultats, du moins pour des corpus generaux.