Cet article présente les systèmes développés par l’équipe LIA-LS2N dans le cadre de la campagne d’évaluation DEFT 2022 (Grouin & Illouz, 2022). Nous avons participé à la première tâche impliquant la correction automatique de copies d’étudiants à partir de références existantes. Nous proposons trois systèmes de classification reposant sur des caractéristiques extraites de plongements de mots contextuels issus d’un modèle BERT (CamemBERT). Nos approches reposent sur les concepts suivants : extraction de mesures de similarité entre les plongements de mots, attention croisée bidirectionnelle entre les plongements et fine-tuning (affinage) des plongements de mots. Les soumissions finales comprenaient deux systèmes fusionnés combinant l’attention croisée bidirectionnelle avec nos classificateurs basés sur BERT et celui sur les mesures de similarité. Notre meilleure soumission obtient une précision de 72,6 % en combinant le classifieur basé sur un modèle CamemBERT affiné et le mécanisme d’attention croisée bidirectionnelle. Ces résultats sont proches de ceux obtenus par le meilleur système de cette édition (75,6 %).

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.