Ce travail est une étude qui s'inscrit dans le cadre de la création d'un lexique complet d'une grammaire catégorielle de dépendance du français (CDG) et s'inscrit aussi dans le cadre de l'analyse mixte stochastique-déterministe des grammaires de dépendances de grande envergure. En particulier, nous élaborons des algorithmes pour améliorer le lexique de base de la CDG du français. Nous résolvons plusieurs problèmes pour l'analyse avec cette grammaire à savoir l'absence de solution proposée par l'analyseur pour certaines phrases. Nous présentons un algorithme proto-déverb qui permet de compléter le lexique de la CDG du français en plaçant les déverbaux dans les classes lexicales qui correspondent à leurs cadres de sous-catégorisation déduits de ceux des verbes correspondants. Le second problème auquel nous nous intéressons provient du fait que l'analyseur de CDG donne actuellement toutes les solutions compatibles avec une CDG. Nous proposons une approche de filtrage qui consiste à utiliser un étiqueteur morphosyntaxique pour choisir les classes grammaticales les plus probables des unités lexicales. Notre approche permet de réduire de manière significative le taux d'ambiguïtés fallacieuses de la CDG. Notre étude conclue que la qualité de cette solution est basée principalement sur la compatibilité entre les unités lexicales qui sont définies par les étiqueteurs morpho-syntaxiques et la grammaire de dépendance.