Devant des collections massives et hétérogènes de données, les systèmes de RI doivent désormais pouvoir appréhender des comportements d'utilisateurs aussi variés qu'imprévisibles. L'objectif de notre travail est d'évaluer la façon dont un même utilisateur verbalise un besoin informationnel à travers un énoncé de type « expression libre » (appelé langage naturel) et un énoncé de type mots-clés (appelé langage de requêtes). Pour cela, nous nous situons dans un contexte applicatif, à savoir des demandes de remboursement des utilisateurs d'un moteur de recherche dédié à des études économiques en français. Nous avons recueilli via ce moteur, les deux types d'énoncés sur 5 années consécutives totalisant un corpus de 1398 demandes en langage naturel et de 3427 requêtes. Nous avons alors comparé l'expression en tant que tel du besoin informationnel et mis en avant ce qu'apportait, en termes d'informations et de précisions, le recours à l'un ou l'autre du langage utilisé. / With the massive and heterogeneous web document collections, IR system must analyze the behaviors of users which are unpredictable and varied. The approach described in this thesis provides a comparison of the verbalizations for both natural language and web query for the same information need by the same user. For this, we used data collected (i.e. users' complaints in natural language and web queries) through a search engine dedicated to economic reports in French over 5 consecutive years totaling a corpus of 1398 natural language requests and 3427 web queries. Then, we compared the expression of the information need and highlighted the contributions in terms of information and clarification, the use of either language used.