Les systèmes de partage de fichiers pair-à-pair (SPF P2P) représentent actuellement la plus importante part du trafic sur Internet. L'amélioration de la performance des mécanismes de recherche dans ces systèmes génère de nombreux travaux tant académiques qu'industriels. Dans un réseau P2P, les n{\oe}uds sont connectés à un sous-ensemble d'autres n{\oe}uds du système avec lesquels ils peuvent communiquer directement. Au sein d'un SPF, chaque n{\oe}ud possède un ensemble de fichiers qu'il met à disposition des autres n{\oe}uds (\emph{cache}). Connecter entre eux les n{\oe}uds ayant des centres d'intérêts similaires dans le contexte d'une application donnée permet d'améliorer l'efficacité de la recherche. La plupart des approches proposées se contentent de comparer le contenu des caches de n{\oe}uds pour déterminer une proximité d'intérêt. Nous proposons dans cet article \textsc{ProxSem}, une mesure de proximité affinée prenant également en compte la générosité des n{\oe}uds et la popularité des fichiers, facteurs identifiés comme ayant un impact sur la proximité sémantique et la répartition de charge. Nous avons évalué \textsc{ProxSem} par simulation sur une trace réelle d'un SPF P2P (eDonkey) et les résultats obtenus montrent l'efficacité de cette approche. Alors que la générosité des noeuds peut être aisément évaluée localement, la popularité des fichiers nécessite une connaissance globale du système. Nous proposons également un algorithme épidémique obtenant de manière décentralisée une approximation de la popularité des fichiers.