Les modèles de langue préentraînés (PLM) constituent aujourd’hui de facto l’épine dorsale de la plupart des systèmes de traitement automatique des langues. Dans cet article, nous présentons Jargon, une famille de PLMs pour des domaines spécialisés du français, en nous focalisant sur trois domaines : la parole transcrite, le domaine clinique / biomédical, et le domaine juridique. Nous utilisons une architecture de transformeur basée sur des méthodes computationnellement efficaces(LinFormer) puisque ces domaines impliquent souvent le traitement de longs documents. Nous évaluons et comparons nos modèles à des modèles de l’état de l’art sur un ensemble varié de tâches et de corpus d’évaluation, dont certains sont introduits dans notre article. Nous rassemblons les jeux de données dans un nouveau référentiel d’évaluation en langue française pour ces trois domaines. Nous comparons également diverses configurations d’entraînement : préentraînement prolongé en apprentissage autosupervisé sur les données spécialisées, préentraînement à partir de zéro, ainsi que préentraînement mono et multi-domaines. Nos expérimentations approfondies dans des domaines spécialisés montrent qu’il est possible d’atteindre des performances compétitives en aval, même lors d’un préentraînement avec le mécanisme d’attention approximatif de LinFormer. Pour une reproductibilité totale, nous publions les modèles et les données de préentraînement, ainsi que les corpus utilisés.

We describe the current state of benchmarking for French language biomedical natural language processing (NLP). We note two important criteria in biomedical benchmarking: first, that a biomedical benchmark clearly simulate a specific use cases, in order to offer a useful evaluation of a biomedical model’s real life applicability. Second: that a biomedical benchmark be created in collaboration with biomedical professionals. We note that many biomedical benchmarks, particularly in French, do not adhere to these criteria; however, we highlight other biomedical benchmarks which adhere better to those criteria. Furthermore, we evaluate some of the most common French biomedical benchmarks on an array of models and empirically support the necessity of domain-specific and language-specific pre-training for natural language understanding (NLU) tasks. We show that some popular French biomedical language models perform poorly and/or inconsistently on important biomedical tasks. Finally, we advocate for an increase in publicly available, clinically targeted French biomedical NLU benchmarks.