La campagne d'évaluation ConLL Shared Task soumet chaque année à la communauté du TAL une tâche d'apprentissage automatique à résoudre. En 2011, la campagne portait sur la détection de mentions co-référentes dans des documents ainsi que sur la mise en relation de ces mentions. Après une description rapide des diverses propositions de méthodes de résolution élaborées depuis une dizaine d'années, nous étudierons les modalités pratique de la tâche CoNLL 2011 et les particularités du corpus d'évaluation proposé. Puis nous présenterons le système de détection de chaînes de co-références Poly-Co, développé au laboratoire GIGL de l'École Polytechnique de Montréal depuis 2009 et commenterons les résultats qu'il a obtenu lors de cette campagne. Nous examinerons ensuite les performances des différentes familles de autres systèmes déployés et comparerons les avantages et inconvénients des méthodes proposées. Nous discuterons en particulier de la pertinence des différentes approches (statistiques, hybrides, à base de règles) et de leur efficacité. Nous conclurons en envisageant ce que pourrait être un détecteur de co-références hybride robuste tirant parti des enseignements de cette campagne d'évaluation.