Dans cette recherche, nous abordons le problème de le recherche de services qui répondent à des besoins des utilisateurs exprimés sous forme de requête en texte libre. Notre objectif est de résoudre les problèmes qui affectent l'efficacité des modèles de recherche d'information existant lorsqu'ils sont appliqués à la recherche de services dans un corpus rassemblant des descriptions standard de ces services. Ces problèmes sont issus du fait que les descriptions des services sont brèves. En effet, les fournisseurs de services n'utilisent que quelques termes pour décrire les services souhaités. Ainsi, lorsque ces descriptions sont différentes des phrases dans les requêtes ce qui diminue l'efficacité des modèles classiques qui dépendent de traits observables au lieu de traits sémantiques latents du texte. Nous avons adapté une famille de modèles de recherche d'information (IR) dans le but de contribuer à accroître l'efficacité acquise avec les modèles existant concernant la découverte de services. En outre, nous avons mené des expériences systématiques afin de comparer notre famille de modèles IR avec ceux de l'état de l'art portant sur la découverte de service. Des résultats des expériences, nous concluons que notre modèle basé sur l'extension des requêtes via un thésaurus co-occurrence est plus efficace en terme des mesures classiques utilisées en IR que tous les modèles étudiés dans cette recherche. Par conséquent, nous avons mis en place ce modèle dans S3niffer, qui est un moteur de recherche de service basé sur leur description standard.