Le domaine de la correction des erreurs grammaticales (GEC) a produit divers systèmes pour traiter des phénomènes ciblés ou l'édition de texte générale. Nous proposons une méthode automatique pour combiner des systèmes en boîte noire. Notre méthode détecte automatiquement la force d'un système ou d'une combinaison de plusieurs systèmes par type d'erreur, améliorant ainsi la précision et le rappel tout en optimisant directement le score $F$F. Nous montrons une amélioration constante par rapport au meilleur système autonome dans toutes les configurations testées. Cette approche surpasse également l'agrégation moyenne de différents modèles RNN avec des initialisations aléatoires.De plus, nous analysons l'utilisation de BERT pour la GEC, rapportant des résultats prometteurs à cet égard. Nous présentons également un correcteur orthographique créé pour cette tâche, qui surpasse les correcteurs orthographiques standards testés dans le cadre de la vérification orthographique.Ce document décrit une soumission de système à la tâche commune du Building Educational Applications 2019 : Correction des Erreurs Grammaticales.L'utilisation de notre approche pour combiner les sorties des meilleurs systèmes de la tâche commune BEA 2019 permet actuellement d'obtenir le score le plus élevé signalé dans la phase ouverte de la tâche commune BEA 2019, améliorant le F0.5 de 3,7 points par rapport au meilleur résultat signalé.