@inproceedings{Imed-Eddine-Ghebriout-Guibon-Laurenceau-Chocron-Cerisara-Vincent-Lerner:CORIA-TALN-2026:2026,
    author = {Imed Eddine Ghebriout, Mohamed and Guibon, Ga\"el and Laurenceau, Thomas and Chocron, Richard and Cerisara, Christophe and Vincent, Emmanuel and Lerner, Ivan},
    title = "S\^URE : Supervision du Triage aux Urgences par Raisonnement \'Etap\'e",
    booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2026. Actes des 33\`eme Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles.  Volume 1 : articles scientifiques originaux",
    month = "6",
    year = "2026",
    address = "Nantes, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "524-543",
    note = "",
    abstract = "Les services d'urgences exigent des d\'ecisions rapides et fiables dans des contextes cliniques incertains. Bien que les grands mod\`eles de raisonnement obtiennent de bons r\'esultats sur des benchmarks m\'edicaux, leur usage en conditions r\'eelles reste limit\'e par la faible fiabilit\'e de leurs trajectoires de raisonnement. Nous proposons S\^URE, une m\'ethode de supervision du raisonnement clinique pour pr\'edire le degr\'e de gravit\'e \`a partir de l'anamn\`ese uniquement. Notre approche repose sur un mod\`ele de r\'ecompense de processus, S\^URE-PRM, entra{\^\i}n\'e \`a partir d'annotations automatiques produites par un juge ouvert \'evaluant ind\'ependamment chaque \'etape du raisonnement. S\^URE-PRM sert ensuite \`a s\'electionner les trajectoires les plus coh\'erentes pour sp\'ecialiser un mod\`ele de triage, S\^URE-LLM. \'Evalu\'ee sur des donn\'ees r\'eelles d'urgences afin de pr\'edire le besoin r\'eel de soins urgents dans les 48 heures. S\^URE am\'eliore les performances des approches directes tout en apportant une meilleure interpr\'etabilit\'e clinique.",
    keywords = "Triage aux Urgence, Mod\`eles de R\'ecompense  Processus, Fiabilit\'e de la CoT",
    url = "94.pdf"
}