La circulation de l’information est de plus en plus rapide. Les applications comme WhatsApp ou Twitter permettent d’échanger des informations sur des évènements de façon quasi instantanée. Il s’agit de ressources précieuses desquelles peuvent être extraites des informations sur des événements (temps, localisation ou entité concernée). Nous nous centrons ici sur l’aspect localisation qui a de nombreuses applications aussi bien dans le cadre d’outils géospatialisés que pour des recommandations personnalisées. Dans le contexte de microblogs, les outils développés en traitement du langage naturel ne sont pas suffisants compte tenu de la forme des messages; par exemple les tweets ne sont pas linguistiquement corrects. Par ailleurs, le nombre important de messages à traiter est également un challenge. Dans ce article, nous présentons un modèle pour prédire si un microblog (tweet) contient une localisation ou non et nous montrons que cette prédiction améliore l’efficacité de l’extraction de localisations des tweets.