La reproductibilité des résultats et la robustesse des outils constituent des enjeux critiques en traitement automatique des langues, en particulier parce que le TAL commence à fournir des méthodes et outils mûrs qui sont de plus en plus utilisés dans d'autres domaines, comme le domaine médical. L'objectif des compétitions en TAL est de fournir des corpus et les données de référence qui permettent aux chercheurs de développer des outils et de les tester ensuite. Un tel contexte permet également d'avoir une première comparaison entre les méthodes et approches utilisées par les participants du défi, dans des conditions expérimentales parfaitement identiques.L'édition 2019 du défi fouille de textes (DEFT 2019, https://deft.limsi.fr/2019/) a porté sur l'analyse de cas cliniques rédigés en français. Trois tâches ont été proposées autour de la recherche d'information et de l'extraction d'information, en s'inspirant de tâches réelles et utiles pour le domaine médical. La particularité de cette édition concerne ainsi le domaine traité (médical) et les documents utilisés (des cas cliniques). C'est la première fois qu'une compétition a lieu sur des textes cliniques en français. Les cas cliniques décrivent les situations cliniques de patients, réels ou fictifs. Ils sont publiés dans différentes sources de données (scientifique, didactique, associatif, juridique, etc.), de manière anonymisée. L'utilité des cas consiste à présenter des situations cliniques typiques ou rares, notamment à des fins pédagogiques. Le corpus de cas cliniques utilisé lors de la campagne DEFT 2019 se compose de cas librement accessibles en ligne.Lors du déroulement de la campagne, l'accès aux données d'entraînement a été possible dès le 18 février, tandis que la phase de test s'est déroulée du 9 au 15 mai, sur une période de trois jours définie par chacun des participants. Huit équipes se sont inscrites et ont participé jusqu'au bout. Nous comptons cinq équipes académiques (LGI2P