Pour générer des textes aussi naturels que possible, un système de GAT doit être doté de ressources lexicales riches. Si on veut avoir un maximum de flexibilité dans les réalisations, il nous faut avoir accès aux différentes propriétés de combinatoire des unités lexicales d’une langue donnée. Puisque les verbes contrôlent généralement la structure d'une phrase et qu’ils ont une combinatoire souvent capricieuse, nous avons concentré nos efforts sur cette classe. Ce travail porte donc sur l’intégration de VerbNet, un dictionnaire riche de verbes de l’anglais et de leur régime, à GenDR, un réalisateur profond basé sur la théorie Sens-Texte. Nous avons ainsi intégré 274 cadres syntaxiques pour 6 393 verbes de l’anglais. Nous discuterons de l'implémentation et de l'évaluation de ce travail.