RÉSUMÉ . Nous démontrons que l'utilisation d'une ontologie normée selon le domaine d'application permet d'améliorer significativement la Classification automatique de textes (CAT). Nous utilisons le Extensible Business Reporting Language (XBRL) pour définir une ontologie normée et comparons la performance d'un engin de CAT (IBM Classification Module v.8.6) face à 2 autres listes de concepts, soient simple et hiérarchique. Notre échantillon de nouvelles financières est tiré du Reuters Corpus Volume 1 (RCV1), où 2 experts en finance nous aident à coder 1 000 des 45 000 nouvelles portant sur les fusions et acquisitions. Nous rapportons le rappel, la précision, la mesure F, et en plus une mesure dite hiérarchique ajustée pour la pertinence de classification au niveau des classes parents, ainsi qu'une mesure plus détaillée évaluant l'amélioration de la classification au niveau de chaque texte.