Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.