Ce document se concentre sur le transfert de style basé sur des textes non parallèles. Il s'agit d'un cas particulier d'une vaste famille de problèmes comprenant la traduction automatique, la déchiffrement et la modification de l'opinion. Le défi principal est de séparer le contenu d'autres aspects tels que le style. Nous supposons qu'il existe une distribution latente du contenu partagée entre différents corpus textuels, et nous proposons une méthode qui utilise un alignement raffiné des représentations latentes pour effectuer le transfert de style. Les phrases transférées d'un style devraient correspondre aux phrases exemplaires de l'autre style au niveau de la population. Nous démontrons l'efficacité de cette méthode d'alignement croisé sur trois tâches : la modification de l'opinion, le déchiffrement des ciphers par substitution de mots (word substitution ciphers) et la restitution de l'ordre des mots.