@inproceedings{Belmadani-El-Khettari-Favre-Dufour:CORIA-TALN-2026:2026,
    author = "Belmadani, Ikram and El Khettari, Oumaima and Favre, Benoit and Dufour, Richard",
    title = "MedInjection-FR : Exploration du r\^ole du type donn\'ees dans l'ajustement par instructions biom\'edicales en fran\c{c}ais",
    booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2026. Actes de l'atelier TAL@Sant\'e",
    month = "6",
    year = "2026",
    address = "Nantes, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "35-39",
    note = "",
    abstract = "L'ajustement par instructions est essentiel pour adapter les grands mod\`eles de langue aux domaines sp\'ecialis\'es. En m\'edecine, la raret\'e des ressources en fran\c{c}ais freine cette adaptation. Nous pr\'esentons MedInjection-FR, un jeu de donn\'ees de 571{\textbackslash},436 paires instruction-r\'eponse combinant trois sources: donn\'ees natives, synth\'etiques et traduites. Une \'etude contr\^ol\'ee sur Qwen-4B-Instruct montre que les donn\'ees natives offrent les meilleures performances isol\'ees, tandis que les configurations mixtes apportent des b\'en\'efices compl\'ementaires. L'\'evaluation par LLM-as-a-judge corr\`ele mieux avec l'expertise humaine que les m\'etriques automatiques, tout en restant sensible \`a la verbosit\'e.",
    keywords = "Grands mod\`eles de langue, ajustement par instructions, provenance des donn\'ees",
    url = "2.pdf"
}