L'essor du traitement automatique des langues (TAL) se vit dans un monde où l'on produit de plus en plus de contenus en ligne. En particulier sur les réseaux sociaux, les textes publiés par les internautes sont remplis de phénomènes « non standards » tels que les fautes d'orthographe, l'argot, les marques d'expressivité, etc. Ainsi, les modèles de TAL, en grande partie entraînés sur des données « standards », voient leur performance diminuer lorsqu'ils sont appliqués aux contenus générés par les utilisateurs (CGU). L'une des approches pour atténuer cette dégradation est la normalisation lexicale : les mots non standards sont remplacés par leurs formes standards. Dans cet article, nous réalisons un état de l'art de la normalisation lexicale des CGU, ainsi qu'une étude expérimentale préliminaire pour montrer les avantages et les difficultés de cette tâche.