Les registres de langue sont un trait stylistique marquant dans l’appréciation d’un texte ou d’un discours. Cependant, il sont encore peu étudiés en traitement automatique des langues. Dans cet article, nous présentons une approche semi-supervisée permettant la construction conjointe d’un corpus de textes étiquetés en registres et d’un classifieur associé. Cette approche s’appuie sur un ensemble initial et restreint de données expertes. Via une collecte automatique et massive de pages web, l’approche procède par itérations en alternant l’apprentissage d’un classifieur intermédiaire et l’annotation de nouveaux textes pour augmenter le corpus étiqueté. Nous appliquons cette approche aux registres familier, courant et soutenu. À l’issue du processus de construction, le corpus étiqueté regroupe 800 000 textes et le classifieur, un réseau de neurones, présente un taux de bonne classification de 87 %.