Dans la littérature, de nombreux travaux traitent de méthodes d'alignement d'ontologies. Ils utilisent, pour la plupart, des relations basées sur des mesures de similarité qui ont la particularité d'être symétriques. Cependant, peu de travaux évaluent l'intérêt d'utiliser des mesures d'appariement asymétriques dans le but d'enrichir l'alignement produit. Ainsi, nous proposons dans ce papier une méthode d'alignement extensionnelle et asymétrique basée sur la découverte des implications significatives entre deux ontologies. Notre approche, basée sur le modèle probabiliste d'écart à l'indépendance appelé intensité d'implication, est divisée en deux parties consécutives : (1) l'extraction, à partir du corpus textuel associé à l'ontologie, et l'association des termes aux concepts; (2) la découverte et sélection des implications génératrices les plus significatives entre les concepts. La méthode proposée est évaluée sur deux jeux de données réels portant respectivement sur des profils d'entreprises et sur des catalogues de cours d'universités. Les résultats obtenus montrent que l'on peut trouver des relations pertinentes qui sont ignorées par un alignement basé seulement sur des mesures de similarité.