À travers le temps et en présence des avancements de la technologie, l'utilisation de cette technologie afin de créer et de maintenir des communautés en ligne est devenue une occurrence journalière. Avec l'augmentation de l'utilisation de ces technologies, une tendance négative peut aussi se faire identifier; il y a une quantité croissante d'utilisateurs ayant des objectifs négatifs qui créent du contenu illicite ou nuisible à ces communautés. Afin de protéger ces communautés, il devient donc nécessaire de modérer les communications des communautés. Bien qu'il serait possible d'engager une équipe de modérateurs, cette équipe devrait constamment grandir afin de pouvoir modérer l'entièreté du contenu. Afin de résoudre ce problème, plusieurs se tournent vers des techniques de modération automatique. Deux exemples de techniques sont les "whitelists" et les "blacklists". Malheureusement, les utilisateurs néfastes peuvent facilement contourner ces techniques à l'aide de techniques subversives. Une des techniques populaires est l'utilisation de substitution où un utilisateur remplace un mot par un équivalent phonétique, ou une combinaison visuellement semblable au mot original. À travers ce mémoire, nous offrons une nouvelle technique de normalisation faisant usage de la phonétique à l'intérieur d'un normalisateur de texte. Ce normalisateur recrée la prononciation et infère le mot réel à partir de cette normalisation, l'objectif étant de retirer les signes de subversion. Une fois normalisé, un message peut ensuite être passé aux systèmes de classification. / Over time, the presence of online communities and the use of electronic means of communication have and keep becoming more prevalent. With this increase, the presence of users making use of those means to spread and create harmful, or sometimes known as toxic, content has also increased. In order to protect those communities, the need for moderation becomes a critical matter. While it could be possible to hire a team of moderators, this team would have to be ever-growing, and as such, most turn to automatic means of detection as a step in their moderation process. Examples of such automatic means would be the use of methods such as blacklists and whitelists, but those methods can easily be subverted by harmful users. A common subversion technique is the substitution of a complete word by a phonetically similar word, or combination of letters that resembles the intended word. This thesis aims to offer a novel approach to moderation specifically targeting phonetic substitutions by creating a normalizer capable of identifying how a word should be read and inferring the obfuscated word, nullifying the effects of subversion. Once normalized phonetically, the messages are then sent to existing means of classification for automatic moderation.