Dans ce travail, nous étudions l’apport d’un modèle de langage pour améliorer les performances des systèmes de reconnaissance de l’écriture manuscrite en-ligne. Pour cela, nous avons exploré des modèles basés sur des approches statistiques construits par apprentissage sur des corpus écrits. Deux types de modèles ont été étudiés : les modèles n-grammes et ceux de type n-classes. En vue de l’intégration dans un système de faible capacité (engin nomade), un modèle n-classe combinant critères syntaxiques et contextuels a été défini, il a permis d’obtenir des résultats surpassant ceux donnés avec un modèle beaucoup plus lourd de type n-gramme. Les résultats présentés ici montrent qu’il est possible de prendre en compte les spécificités d’un langage en vue de reconnaître l’écriture manuscrite avec des modèles de taille tout à fait raisonnable.