L'appariement d'entités nommées consiste à regrouper les différentes formes sous lesquelles apparaît une entité. Pour cela, des mesures de similarité textuelle sont généralement utilisées. Nous proposons de combiner plusieurs mesures afin d'améliorer les performances de la tâche d'appariement. À l'aide d'expériences menées sur deux corpus, nous montrons la pertinence de l'apprentissage supervisé dans ce but, particulièrement avec l'algorithme C4.5.