Cette étude s’intéresse à la prédiction de la complexité lexicale. Nous explorons des méthodesd’apprentissage profond afin d’évaluer la complexité d’un mot en se basant sur son contexte. Plusspécifiquement, nous examinons comment utiliser des modèles de langue pré-entraînés pour encoderle mot cible et son contexte, en les combinant avec des caractéristiques supplémentaires basées sur lafréquence. Notre approche obtient de meilleurs résultats que les meilleurs systèmes de SemEval-2021(Shardlow et al., 2021). Enfin, nous menons une étude comparative avec ChatGPT afin d’évaluer sonpotentiel pour prédire la complexité lexicale en comparaison avec un modèle dédié à cette tâche.