Cet article propose une exploration empirique de l'utilisation des réseaux de neurones convolutifs au niveau des caractères (ConvNets) pour la classification de texte. Nous avons construit plusieurs jeux de données à grande échelle afin de démontrer que les réseaux de neurones convolutifs au niveau des caractères peuvent atteindre des résultats d'état de l'art ou compétitifs. Des comparaisons sont également présentées avec des modèles traditionnels tels que le sac de mots, les n-grammes et leurs variantes TFIDF, ainsi qu'avec des modèles d'apprentissage profond comme les ConvNets basés sur les mots et les réseaux neuronaux récurrents.