@inproceedings{Ammar-Khodja-Bechet-Brabant-Nasr-Lecorve:CORIA-TALN:2025,
    author = "Ammar Khodja, Hichem and Bechet, Frederic and Brabant, Quentin and Nasr, Alexis and Lecorv\'e, Gw\'enol\'e",
    title = "Connaissances factuelles dans les mod\`eles de langue : robustesse et anomalies face \`a des variations simples du contexte temporel",
    booktitle = "Actes de CORIA-TALN-RJCRI-RECITAL 2025. Actes des 32\`eme Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN),  volume 1 : articles scientifiques originaux",
    month = "6",
    year = "2025",
    address = "Marseille, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "167-195",
    note = "",
    abstract = "Ce papier explore la robustesse des mod\`eles de langue (ML) face aux variations du contexte temporel dans les connaissances factuelles. Il examine si les ML peuvent associer correctement un contexte temporel \`a un fait pass\'e valide sur une p\'eriode de temps d\'elimit\'ee, en leur demandant de diff\'erencier les contextes corrects des contextes incorrects. La capacit\'e de distinction des ML est analys\'ee sur deux dimensions : la distance du contexte incorrect par rapport \`a la p\'eriode de validit\'e et la granularit\'e du contexte. Pour cela, un jeu de donn\'ees, TimeStress, est introduit, permettant de tester 18 ML vari\'es. Les r\'esultats r\'ev\`elent que le meilleur ML n'atteint une distinction parfaite que pour 11\\% des faits \'etudi\'es, avec des erreurs critiques qu'un humain ne ferait pas. Ces travaux soulignent les limites des ML actuels en mati\`ere de repr\'esentation temporelle.",
    keywords = "Mod\`eles de langue, Factualit\'e, Temporalit\'e, Sondage des connaissances.",
    url = "https://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2025/119.pdf"
}