L'exposé rend compte du cheminement adopté pour gérer différents types de "bruit" dans des corpus de données textuelles, tels que des erreurs d'étiquetage morphosyntaxique automatique, des erreurs de transcription automatique de la parole, ou encore une analyse portant sur des informations éparses et variables. Les nouvelles possibilités d'annotation semi-automatique des corpus offrent une voie séduisante pour corriger et affiner ses données, mais une réflexion préalable est nécessaire pour que cette annotation soit fructueuse. Finalement, en pratique, il s'agit peut-être moins de chercher à éliminer tout bruit, que d'apprivoiser le bruit : apprendre à oeuvrer avec lui à toutes les étapes du travail de recherche.