Nous proposons deux stratégies discriminantes d'intégration des mots composés dans un processus réel d'analyse syntaxique: (i) pré-segmentation lexicale avant analyse, (ii) post-segmentation lexicale après analyse au moyen d'un réordonnanceur. Le segmenteur de l'approche (i) se fonde sur un modèle CRF et permet d'obtenir un reconnaisseur de mots composés {\em état-de-l'art}. Le réordonnanceur de l'approche (ii) repose sur un modèle MaxEnt intégrant des traits dédiés aux mots composés. Nous montrons que les deux approches permettent de combler jusqu'à 18\% de l'écart entre un analyseur {\em baseline} et un analyseur avec segmentation parfaite et jusqu'à 25\% pour la reconnaissance des mots composés.