La correction de données textuelles obtenues par reconnaissance optique de caractères (OCR) pour atteindre une qualité éditoriale reste aujourd'hui une tâche coûteuse, car elle implique toujours une intervention humaine. La détection et la correction automatiques d'erreurs à l'aide de modèles statistiques ne permettent de traiter de façon utile que les erreurs relevant de la langue générale. C'est pourtant dans certaines entités nommées que résident les erreurs les plus nombreuses, surtout dans des données telles que des corpus de brevets ou des textes juridiques. Dans cet article, nous proposons une architecture d'identification et de correction par règles d'un large éventail d'entités nommées (non compris les noms propres). Nous montrons que notre architecture permet d'atteindre un bon rappel et une excellente précision en correction, ce qui permet de traiter des fautes difficiles à traiter par les approches statistiques usuelles.
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