\color{cyan}
\begin{verbatim}
REPRISE DU PLAN DU CHAPITRE DU 21/08

Objectifs du stage et préliminaires
- Hypothèses et objectifs du stage
- Challenge RAG@EvalLLM
    Reprendre rapidement pour faire écho aux objectifs de façon plus claire
- Construction du dataset (ou simplement Dataset ?)
- Adaptation du modèle RAG4HistoricalNewspapers (ou simplement _Système_ ou _Modèle_ ?)
\end{verbatim}
\color{black}

\section{Challenge RAG@EvalLLM}
    \begin{verbatim}
- Le sujet de l'extraction d'informatoin et lu RAG est d'actualité 
- Présentation du Challenge RAG@EvalLLM
    - La tâche
        - Identification des documents pertinents pour une question (phrase 
parfois complexe ou suite de mots clés) 
        - questions fournies au dernier moment
        - pas de gold
    - Les données
        - pdf à traiter sans structure normée du contenu
        - majoritairement en français sauf quelques uns en anglais
        - peuvent contenir des images
    \end{verbatim}

    Le sujet de l'extraction d'information et du RAG est d'actualité au sein de la recherche en machine learning à l'international. Son application au français et son évaluation anime les recherches en France. À l'occasion de l'atelier EvalLLM2026 qui portait sur l'évaluation des modèles génératifs et du RAG, ont été organisé deux challenges. L'un d'entre eux portait sur le RAG. La première tâche était une tâche d'extraction d'information et la seconde tâche portait sur l'attribution de sources (à partir d'une question, d'extraits de documents et d'une réponse, associer à chaque fragment de la réponse un document d'où l'information est issue). Ce challenge mettant à disposition une grande quantité de documents en français spécifiques à un domaine (la défense) et un protocole d'évaluation des résultats, je me suis inscrite à la première tâche pour donner un cadre à la construction du modèle et du protocole d'amélioration. 
    
    La tâche d'extraction d'information demandait de répondre à des requêtes sous la forme d'une ou plusieurs questions complexes ou d'une suite de mots clés sans séparateur à l'aide d'une base de documents et fournir les pages des documents utilisés pour répondre ainsi que leur rang de pertinence. La base de documents contenait en grande partie des PDF contenant parfois des images. Les documents avaient diverses origines, ne suivaient pas structure commune particulière et étaient en majorité en français (quelques documents en anglais ou disponibles dans les deux langues).
    Le format des entrées et des sorties était fourni à l'avance.Les documents étaient accessibles dès l'inscription mais les questions n'étaient communiquées que durant les trois jours de test (à l'exception des cinq questions présentes dans l'exemple de format des données). Aucun dataset étiqueté n'était fourni.

\section{Construction d'un dataset adapté}
    \begin{verbatim}
À REPRENDRE
Base de données:        
- Paires 
- liste des champs et justification
Choix pour datasets
- Dataset avec des paires question-document (questions différentes et 
différents pdf, taille des documents, répartition positif/négatif)
- Dataset avec une seule question (construction à partir de 3 pdf) 
[description du dataset dans les expés et les specs]
    - motivation (reprendre l'expé présentée par MechIR, faciliter la création)
    - limites (biais, diversité ~> généralisabilité)
=> Placer le nom des outils utilisés (PyMuPDF4LLM et langchain.text_splitter.MarkdownSplitter)

---

- Le format de dataset visé
  - tous les dérouler V0, V1 et format V2 (à chaque fois: format
  ce qui manque, les modifications proposées)
    \end{verbatim}

    Les données fournies par le challenge étant brutes, un premier traitement a été effectué. Les PDf ont été converti au format Markdown à l'aide de PyMuPDF4LLM \cite{artifex_software_pymupdf4llm_2026} pour les stocker dans base de donnée. Ce format est lisible pour l'humain et est souvent utilisé en entrée et sortie des grands modèles de langue. Les images n'ont pas été conservées car nous ne nous intéressons pas au traitement de données multi-modales. Ce pourrais être une perspective d'évolution dans le conception du modèle. \md{hors sujet?} Les textes récupérés sont découpés en page et en chunk plus petits pour les pages contenant plus de 500 tokens.

    La construction de la base de donnée a nécessité plusieurs itérations. Les différentes versions sont toutes au format CSV avec des champs d'identification de la question (identifiant) et de l'extrait (nom du fichier, identifiant, numéro de page, numéro de chunk dans le document), la question et l'extrait du document. Pour la base de donnée du modèle et son utilisation, les questions et les documents sont fournis dans deux fichiers CSV distincts pour toutes les versions. La base est mise sous forme de paires (produit cartésien) pour l'utilisation de MechIR et l'application de l'activation patching.

    La première base de donnée est une base naïve avec toutes les questions et tous les extraits des documents fournis. Pour effectuer les manipulations avec MechIR, il faut manipuler le produit cartésien des questions et des extraits, soit une base de plus de 27 million d'entrées, surdimensionnée pour l'utilisation. De plus, du fait du produit cartésien, la majorité des documents ne sont pas pertinents pour la question. La base de donnée n'est pas équilibrée. Cela rend l'utilisation de MechIR et de l'activation patching moins accessible car plus difficile à interpréter. Dans un premier temps, la base de donnée a été échantillonnée pour ne garder qu'une petite partie mais la base de donnée obtenue n'est toujours pas équilibrée. 

    Pour résoudre le problème de l'équilibre, la seconde base de donnée est construite artificiellement à partir des extraits et des questions précédentes. Pour chacune des 26 questions, un extrait pertinent et un extrait non pertinent ont été choisis. La base de donnée obtenue est équilibrée, étiquetée et de taille très raisonnable. Pour autant, la diversité des mots utilisés et des sujets abordés rend difficile la construction d'une perturbation qui impacte la sortie sans dénaturer les documents.

    La troisième base de donnée a été construite à partir d'une seule question. Ainsi, les extraits pertinents partagent un plus grand nombre de mots sur lesquels il est possible de s'appuyer pour construire des perturbations. Pour maintenir l'équilibre, les extraits sont pour moitié non pertinents. Le choix des extraits est fait à partir de trois PDF : un pour les extraits pertinents et deux our les extraits non pertinents. 
    

\section{Adaptation du modèle RAG4HistoricalNewspapers}
    \begin{verbatim}
- Choix de ce modèle : traite des données en FR
- Suppression de la partie WebSearch (hors sujet)
- Suppression de la première extraction sur la base des titres 
(incompatible avec le format des données du challenge)
- Montée en version des librairies pour la compatibilité avec les outils 
- Reprise du reranking (mettre au propre la photo du schema sur l'ardoise)
    \end{verbatim}

    Pour répondre au challenge, nous avions besoin d'une architecture RAG complète fonctionnelle avec un extracteur sur lequel appliquer l'activation patching. Le stage ne portant pas sur la conception d'une architecture, nous avons repris et simplifié l'architecture proposée par \cite{tran_retrieval_2024} pour l'adapter à la première tâche du challenge RAG. Le choix de cette architecture est motivé par la disponibilité du code source et le fait qu'elle est déjà adapté aux documents en français.

    Les données du challenge n'étant pas au format (titre, document), la première extraction a été supprimée. Pour la même raison, le reclassement des textes extraits a été revu : la composante du TF-IDF est appliquée sur les extraits au lieu des titres (voir Figure~\ref{fig:rerank_rag4X}). Le module de récupération de document sur le web n'étant pas compatible avec le challenge, il a aussi été écarté. 

    \begin{figure}
        \centering
        \includegraphics[width=0.8\textwidth]{images/rerank_RAG4X-comparaison.drawio.png}
        \caption{Calcul du score de pertinence pour le reclassement des extraits de RAG4historicalNewspapers à gauche et de notre version simplifiée à droite}
        \label{fig:rerank_rag4X}
    \end{figure}

    L'architecture obtenue est illustrée par la Figure~\ref{fig:ArchiRAG4def}.

    \begin{figure}
        \includegraphics[width=\textwidth]{images/RAGHN-perso.drawio.png}
        \caption{Version simplifiée de RAG4HistoricalNewspapers utilisée pour le challenge}
        \label{fig:ArchiRAG4def}
    \end{figure}

    \md{Est-il pertinent de mentionner le montée en version des librairies dans cette partie ?}

    
\section{Objectifs du stage}
    \md{Ne serait-ce pas plus pertinent au début du chapitre suivant ?}

%     \color{gray}
%     \subsection{Localisation de la langue de spécialité dans un modèle}
%         \begin{verbatim}
% - Définition de langue de spécialité
% - Formalisation de l'objectif
%         \end{verbatim}

%     \subsection{Intégration des travaux dans l'explicabilité post-hoc des modèles d'extraction d'information}
%         \begin{verbatim}
% - Cartographie de modèle d'extraction d'information
% - Analyse des éléments identifiés par le modèle lors du passage d'un document
%         \end{verbatim}
%     \color{black}




\paragraph{La langue de spécialité} correspond à l'ensemble du vocabulaire et des tournures spécifiques à un domaine d'expertise \cite{cabre_terminologie_1998}. Si la façon de s'exprimer ne change que de façon limité, certains mots ont parfois un sens différent (exemple: \textit{noeuds} en deep learning) et certaines façons de s'exprimer sont inhabituelles en dehors du domaine (ex: codes de rédaction d'une preuve mathématique). Chaque domaine dispose de sa langue de spécialité qui est incluse dans la langue générale et en intersection avec la langue commune.

\paragraph{Hypothèses} Considérant que l'activation patching permet de localiser les composants et noeuds d'un modèle sensibles à une perturbation, on s'intéresse aux hypothèses suivantes:

\begin{description}
    \item[H1 : ] Dans les modèles de langue, une langue de spécialité repose sur certains composants du modèle.
    \item[H2 : ] Ces composants peuvent être cartographiés à l'aide de l'activation patching.
\end{description}

\paragraph{Objectifs} Ce stage vise à appliquer l'activation patching à la localisation du vocabulaire spécifique de la langue de spécialité (vocabulaire de spécialité) du domaine de la défense. L'objectif est de proposer une méthodologie, un cadre de mise en pratique de l'activation patching pour la localisation du vocabulaire de spécialité à l'aide de l'outil MechIR ainsi qu'une application au cas de la langue de spécialité de la défense sur le modèle mE5-small.

\paragraph{Intégration dans l'explicabilité post-hoc des modèles d'extraction d'infomation et des systèmes RAG} La possibilité de localiser le vocabulaire de spécialité ouvre la voie à la localisation de concepts et/ou domaines precis dans un modèle de langue. Il devient alors possible de cartographier ces modèles. Ces cartographies pourraient à terme être utilisées pour expliquer le raisonnement, les éléments pris en compte dans l'entrée et dans les documents extraits au sein d'un système RAG ou RA-LLM. \md{Est-il pertinent d'évoquer le fond du projet de IJ-CVL?}
