@inproceedings{Jeyafreeda-Andrew-Potier-Garcelon-Burgun-Vincent:CORIA-TALN-2026:2026,
    author = "Jeyafreeda Andrew, Judith and Potier, Juliette and Garcelon, Nicolas and Burgun, Anita and Vincent, Marc",
    title = "Utilisation de mod\`eles de langue de grande taille pour l{\textquoteright}extraction de relations temporelles dans les comptes rendus cliniques p\'ediatriques",
    booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2026. Actes des 33\`eme Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles.  Volume 2 : articles d\'ej\`a publi\'es",
    month = "6",
    year = "2026",
    address = "Nantes, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "53-54",
    note = "",
    abstract = "Objectifs {\textemdash} \'Evaluer l{\textquoteright}utilisation de mod\`eles de langue de grande taille (LLM) pour extraire des relations temporelles \`a partir de comptes rendus cliniques p\'ediatriques dans le domaine des maladies rares, en vue d{\textquoteright}automatiser la construction de frises chronologiques patient.

M\'ethodes {\textemdash} Nous avons d\'evelopp\'e un cadre d{\textquoteright}extraction de relations temporelles appliqu\'e \`a 25 comptes rendus cliniques issus d{\textquoteright}un h\^opital p\'ediatrique sp\'ecialis\'e. Trois LLM ont \'et\'e test\'es en environnement s\'ecuris\'e, en utilisant un sch\'ema de few-shot prompting.

R\'esultats {\textemdash} Les approches binaires surpassent nettement les approches multi-classes, avec des F1 atteignant 0,70 pour les relations les plus simples, tandis que les relations complexes restent difficiles (F1 : 0,03{\textendash}0,40). Mistral 22B obtient les meilleures performances globales, bien que la sup\'eriorit\'e varie selon le type de relation.

Discussion {\textemdash} La forte am\'elioration observ\'ee lors du passage \`a une classification binaire montre que la formulation de la t\^ache influence fortement l{\textquoteright}efficacit\'e des LLM dans les domaines cliniques sp\'ecialis\'es. Notre approche few-shot permet d{\textquoteright}extraire des relations temporelles \`a partir de textes cliniques p\'ediatriques en fran\c{c}ais tout en respectant les contraintes de confidentialit\'e gr\^ace \`a un d\'eploiement local.

Conclusion {\textemdash} L{\textquoteright}approche propos\'ee montre des performances prometteuses en environnement s\'ecuris\'e. Elle permet de partager des techniques reproductibles sans exposer de donn\'ees sensibles, ouvrant la voie \`a de nouvelles avanc\'ees en TAL appliqu\'e aux textes cliniques sous fortes contraintes de gouvernance des donn\'ees.",
    keywords = "extraction de relations temporelles, mod\`eles de langue de grande taille, TAL clinique, maladies rares p\'ediatriques, few-shot prompting, rapports cliniques en fran\c{c}ais",
    url = "72.pdf"
}