Les systèmes de question réponse sont considérés comme la prochaine génération des moteurs de recherche. Notre article s'intéresse à la première étape d'un tel processus qui consiste à rechercher des passages pertinents possédant des réponses. Une telle tâche peut se révéler difficile en raison de la complexité des données traitées, des fichiers logs dans notre cas. Notre contribution repose sur un double enrichissement de requêtes primitives en utilisant une méthode d'apprentissage fondée sur la notion de "monde lexical", des connaissances morpho-syntaxiques et une nouvelle fonction de pondération des termes. Cette fonction originale a pour objectif d'attribuer un poids élevé aux termes susceptibles d'être corrélés au contexte de réponse. Les expérimentations menées sur des données réelles montrent que notre protocole d'enrichissement des requêtes permet d'extraire les passages pertinents par rapport aux questions.