Thèse : Typologies des parcours de recherche d'information sur le Web : étude des variations thématiques dans les sessions complexes

Lecture préparatoire : Dosso, C., Moreno, J. G., Chevalier, A., and Tamine, L. (2021). CoST: An Annotated Data Collection for Complex Search. Proceedings of the International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2021). [PDF]

Thèse : Vers une typologie des chaînes de référence à la lumière de corpus annotés diversifiés

Lecture préparatoire : Schnedecker, C. (2019). De l’intérêt de la notion de chaîne de référence par rapport à celles d’anaphore et de coréférence. Cahiers de praxématique, 72. [En ligne]

Combinaison et évaluation de LLMs appliqués aux données patient

Lecture préparatoire : Ullah, E., Parwani, A., Baig, M. M., & Singh, R. (2024). Challenges and barriers of using large language models (LLM) such as ChatGPT for diagnostic medicine with a focus on digital pathology - a recent scoping review. Diagnostic pathology, 19(1), 43. [En ligne]

Annotation non-directive de corpus pour révéler des perspectives individuelles : le cas de la charge mentale

Lecture préparatoire : Le Gonidec, N., Dubois, C., Fenzy, C., & Galy, E. (2023). Identification des facteurs de charge mentale de travail des conseillers en centre d’appels à l’aide d’entretiens semi-directifs. Psychologie du Travail et des Organisations, 29(3), 183-195. [En ligne]

Thèse : Approches du dysfonctionnement technique dans les REX d'Ariane 5 : de l'analyse linguistique outillée de son expression vers la modélisation TRIZ du problème

Explorer la concurrence affixale en utilisant des modèles neuronaux et des classifieurs

Lecture préparatoire : Guzmán Naranjo, M. & Bonami, O. (2023). A distributional assessment of rivalry in word formation. Word Structure, Volume 16 Issue 1, Page 87-114, ISSN 1750-1245. [PDF]

Analyzing and Improving Temporal Knowledge and Reasoning Capabilities of Large Language Models

Lecture préparatoire : Piryani, B., Abdallah, A., Mozafari, J., Anand, A. and Jatowt A. (2025). It’s High Time: A Survey of Temporal Question Answering. arXiv:2505.20243 [PDF]

Impact des données multilingues sur les performances des LLMs

Lecture préparatoire : Guo, Y., Conia, S., Zhou, Z., Li, M., Potdar, S., & Xiao, H. (2024). Do large language models have an English accent? Evaluating and improving the naturalness of multilingual LLMs. arXiv preprint arXiv:2410.15956. [PDF]

Linguistique outillée pour langues peu dotées

Lecture préparatoire : Soria, C., Mariani, J., and Zoli, C. (2013). Dwarfs sitting on the giants' shoulders—how LTs for regional and minority languages can benefit from piggybacking major languages. In Proceedings of XVII FEL Conference, pages 73-79. [PDF]

Du corpus brut au graphe lexico-sémantique : méthodes pour implémenter un GraphRAG industriel

Lecture préparatoire : Pan, S., Luo, L., Wang, Y., Chen, C., Wang, J., & Wu, X. (2024). Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs : A Roadmap. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 36(7), 3580‑3599 [PDF]

Analyses outillées du vocabulaire de la famille

Lecture préparatoire : Huyghe, R., Wauquier, M. (2020). What’s in an agent? A distributional semantics approach to agent nouns in French. Morphology, 30, 185-218. [PDF]