This article presents a series of methods allowing correcting customer complaints containing spelling errors. These methods are evaluated using two scores built on the BLEU method, on a test corpus of 1,000 complaints manually corrected by eight different people. The method which gets the best results is a solution based on the Hunspell open-source spell checker to which is added some specific EDF vocabulary. This method uses contexts (bigram and trigram) learned on a corpus of 100,000

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... s for choosing the best solution among candidates proposed by Hunspell and ends with a phase of words substitution (in particular the replacement of shortened forms). Résumé Cet article présente une série de méthodes permettant de corriger des réclamations clients contenant des erreurs rédactionnelles. Ces méthodes sont évaluées, à l'aide de deux scores construits sur la méthode BLEU, sur un corpus de test constitué de 1000 réclamations corrigées manuellement par huit personnes. La méthode qui obtient les meilleurs résultats est une solution qui s'appuie sur le correcteur open-source Hunspell auquel est ajouté du vocabulaire EDF, qui utilise des contextes (bigrammes et trigrammes) appris sur un corpus de 100 000 réclamations pour choisir la meilleure solution parmi les candidats proposés par Hunspell et qui finit par une phase de substitution de mots (notamment pour remplacer les formes abrégées).