La reconnaissance d'entités nommées est une tâche de traitement automatique du langage naturel bien étudiée et utile dans de nombreuses applications. Dernièrement, les modèles neuronaux permettent de la résoudre avec de très bonnes performances. Cependant, les jeux de données permettant l'entraînement et l'évaluation de ces modèles se concentrent sur un nombre restreint de domaines et types de documents (articles journalistiques, internet). Or, les performances d'un modèle entraîné sur un domaine ciblé sont en général moindres dans un autre : ceux moins couverts sont donc pénalisés. Pour tenter de remédier à ce problème, cet article propose d'utiliser une technique d'augmentation de données permettant d'adapter un corpus annoté en entités nommées d'un domaine source à un domaine cible où les types de noms rencontrés peuvent être différents. Nous l'appliquons dans le cadre de la littérature de fantasy, où nous montrons qu'elle peut apporter des gains de performance.