Dans ce papier nous présentons une étude comparative des méthodes de plongements lexicaux pour le français sur la tâche de Reconnaissance d’entités nommées (REN). L’objectif est de comparer la performance de chaque méthode sur la même tâche et sous les mêmes conditions de travail. Nous utilisons comme corpus d’étude la proportion française du corpus WikiNER. Il s’agit d’un corpus de 3,5 millions tokens avec 4 types d’entités. 10 types de plongements lexicaux sont étudiés, y compris les plongements non-contextuels, des contextuels et éventuellement ceux à base de transformer. Pour chaque plongement, nous entraînons un BiLSTM-CRF comme classifieur. Pour les modèles à base de transformer, nous comparons également leur performance sous un autre cas d’usage: fine-tuning.