This paper introduces FrenchMedMCQA, the first publicly available Multiple-Choice Question Answering (MCQA) dataset in French for medical domain. It is composed of 3,105 questions taken from real exams of the French medical specialization diploma in pharmacy, mixing single and multiple answers. Each instance of the dataset contains an identifier, a question, five possible answers and their manual correction(s). We also propose first baseline models to automatically process this MCQA task in order to report on the current performances and to highlight the difficulty of the task. A detailed analysis of the results showed that it is necessary to have representations adapted to the medical domain or to the MCQA task: in our case, English specialized models yielded better results than generic French ones, even though FrenchMedMCQA is in French. Corpus, models and tools are available online.

La quantité de données de santé informatisées ne cesse de croître et ouvre de nouvelles possibilités pour la recherche scientifique. L’accès à ces données passe très souvent par l’utilisation d’entrepôts de données biomédicales, déployés pour cet usage. Parmi les données stockées dans ces entrepôts, on peut trouver des données textuelles, en plus ou moins grande quantité. Le traitement automatique de la langue (TAL) est le domaine de prédilection pour l’exploitation des données textuelles. Cet article propose une revue de la littérature qui s’intéresse, à travers les publications sur PubMed, ACL Anthology et Google Scholar, à l’interaction entre deux thématiques : les entrepôts de données biomédicales et le traitement automatique des langues. Cette revue montre que l’intérêt pour les données de santé et les entrepôts de données biomédicales est en constante croissance dans la littérature. Elle montre également que le TAL devient peu à peu un outil indispensable afin d’exploiter au mieux les entrepôts de données biomédicales.