Hackathon (appel) : Les LLMs au défi du temps, d’une langue à l’autre

English version: Automated Timeline Extraction from a Multilingual Corpus (Hackathon)

中文版：駭客松: 從多語種語料庫自動提取時間軸（徵求參與）

Lord, Lord, what a change had come over her! the softness of motherhood; its egotism too. Last time they met, Peter remembered, had been among the cauliflowers in the moonlight, the leaves “like rough bronze” she had said, with her literary turn; and she had picked a rose. She had marched him up and down that awful night, after the scene by the fountain; he was to catch the midnight train. Heavens, he had wept!

Quels sont les événements évoqués dans ce passage de Mrs Dalloway de Virginia Woolf (1925) ? Dans quel ordre les placer sur une frise chronologique ? Est-il possible de les dater ? De déduire leur durée ? De mesurer la durée qui les sépare ? Représenterait-on ce court paragraphe selon la structure suivante ?

Telles sont les question que soulèvent nombre de textes de type narratif — au sens large, soit des textes qui évoquent des événements liés par des relations causales ou un simplement enchaînement temporel — comme l’attestent plusieurs publications parues depuis 2023 et consacrées aux capacités de raisonnement temporel des grands modèles de langue génératifs (LLMs).

Le consortium Huma-Num distam+, en collaboration avec l’antenne du CEFC et le BFT à Taipei, proposent un hackathon en vue d’explorer ces questions.

Le principe du hackathon consiste à réunir plusieurs équipes pour explorer ces questions, établir un benchmark, identifier et tester des pistes pour obtenir de meilleurs résultats.

Les questions :

Le raisonnement temporel se heurte à plusieurs types de questions :

1. Représentation et structuration :

• 1.1. Quelle structure retenir pour enregistrer les événements et les données temporelles associées (nous ne nous interrogerons pas sur la définition de l’événement) ?
• 1.2. Comment enregistrer l’ordre des événements ? Comment enregistrer la distance temporelle qui sépare deux événements ?
• 1.3. Comment représenter la temporalité associée à un événement (quand a lieu et combien de temps dure un événement) ?
• 1.4. Comment gérer l’incertitude inhérente au vocabulaire temporel (périodes vs moments) ?

2. Ordonner dans le temps :

• 2.1. Quelles sont les stratégies disponibles pour ordonner les événements dans le temps ?
• 2.2. Quelles sont celles qui sont les plus performantes ?
• 2.3. Sur quelles chaînes de traitement s’appuient ces stratégies ?
• 2.4. Comment obtenir une mesure aussi fine que possible du temps qui sépare les événements enregistrés ?

3. Datation :

• 3.1. Quels résultats obtient-on pour la datation des événements évoqués dans un texte ?
• 3.2. Les performances sont-elles similaires quand on sort des référentiels de temps établis en Europe occidentale ?
• 3.3. La datation contribue-t-elle à affiner ou confirmer la chronologie ?
• 3.4. Existe-t-il des marges d’amélioration ? Quelles pistes envisager ?

4. Langues et cultures moins documentées :

• 4.1. Les textes historiques présentent-ils des défis spécifiques pour les questions posées ?
• 4.2. Quelle est l’échelle de performance des différents modèles utilisés selon la langue des textes analysés ?
• 4.3. Quelles stratégies développer pour consolider les performances pour les corpus qui posent le plus de difficultés ?

5. Complexité et longueur :

• 5.1. Qu’est qui caractérise les textes pour lesquels les chaînes de traitement testées pendant le hackathon fonctionnent moins bien ?
• 5.2. Faut-il traiter séparément des textes longs ou des textes dont la densité temporelle apparaît particulièrement élevée dans une phase de pré-traitement ?
• 5.3. Quelles stratégies pourrait-on envisager pour dépasser les limites identifiées ?

Le corpus :

Le hackathon est adossé un corpus constitué au cours de l’été 2026 via cet appel. Il réunit des textes en prose qui évoquent des événements et les situent dans le temps les uns par rapport aux autres, soit de manière explicite (par la mention de dates par exemple), soit de manière implicite (par le biais de liens cause-conséquence par exemple).

Partant de l’hypothèse que les capacités de raisonnement temporel varient selon le type de texte (sa longueur, son style, la densité temporelle qu’il convient) et la langue (langue historique ou contemporaine, nature de la langue), le corpus est volontairement varié. Il mêle trois langues principales (anglais, chinois et français) et leurs variantes dans le temps. Il réunit des textes d’origines et de longueurs variées (textes littéraires, historiques, journalistiques, etc.).

Objectifs :

Objectifs scientifiques

L’objectif du hackathon est de :

• faire un état des lieux de la recherche sur le raisonnement temporel des LLMs (une bibliographie sera établie et partagée le 14 septembre 2026)
• évaluer les différentes méthodes jusqu’ici proposées en les appliquant au corpus multilingue et publier le benchmark ainsi établi
• proposer une structure pour enregistrer les éléments temporels extraits d’un texte
• identifier les faiblesses et les caractéristiques des textes qui font obstacle au raisonnement temporel
• proposer des stratégies pour surmonter les obstacles, en tester autant que possible
• rédiger, si les résultats le justifient, un article qui synthétisera les résultats obtenus.

Livrables

• dataset trilingue annoté pour le raisonnement temporel
• modèle de structure des données temporelles extraites
• benchmark sur les méthodes de raisonnement temporel et leur efficacité selon les corpus
• résultats d’une expérience d’extraction d’informations temporelles (article à finaliser après le hackathon pour une revue ou une conférence spécialisée en études computationnelles et/ou en TAL) si des résultats prometteurs sont obtenus pendant le hackathon collaboratif.

Les participants seront crédités en s’appuyant sur le système [CRediT de NISO](https://credit.niso.org/). Les corpus utilisés seront systématiquement cités et documentés.

Calendrier :

• Lancement de l’appel : 13 juin 2026
• Date butoir de manifestation d’intérêt : 17 août 2026 (21 juillet 2026)
• Retour de l’organisatrice : 31 juillet 2026
• Mise à disposition des ressources documentaires et du corpus : 14 septembre 2026
• Tenue du hackathon : du 21 au 24 septembre 2026 (cf. infra pour plus de précisions)

Les lieux où se déroulera le hackathon :

• Campus Condorcet (Aubervilliers)
• Academia Sinica (Taipei)

Déroulement du hackathon :

21 septembre (en ligne, Paris à 10h, Taipei à 16h) : présentation du hackathon et mise en place d’une stratégie, définition des premières tâches

22 septembre :

• – Taipei commence le travail
• – session de partage (15h ou 16h à Taipei : synthèse des avancées et des obstacles, révision des objectifs
• – Paris prend le relais

23 septembre :

• – Taipei commence le travail
• – session de partage (15h ou 16h à Taipei : synthèse des avancées et des obstacles, révision des objectifs
• – Paris prend le relais

24 septembre :

• – Travail en commun pendant 4 heures (à partir de 14h à Taipei et de 8h à Paris) : résultats (livrables, évaluations, écrits) mis en forme
• – Clôture

Appels :

Appel à corpus

Nous appelons toutes les équipes et individus qui souhaitent signaler ou partager un corpus pour qu’ils serve au hackathon à nous contacter. Le corpus doit être dans une variante de l’anglais, du français ou du chinois. Les textes doivent inclure une dimension narrative (récits, articles, compte-rendus). L’ensemble des sources seront citées dans les livrables du hackathon.

Appel à participation

Nous appelons toutes les personnes qui s’intéressent au traitement automatique de la langue (TAL) et aux études computationnelles que ce hackathon intéresse à se signaler. Nous ne sommes pas en mesure de proposer de financement pour le déplacement ni le logement à Paris ou Taipei. Le hackathon se fera exclusivement en présentiel (en dehors de la session en ligne le 21 septembre). La langue de travail principale sera l’anglais, quoique le français et le chinois soient également présents.

Modalités de réponse à l’appel

Adresse du message

• Écrire à : marie.bizais@cnrs.fr
• L’objet du message commencera par “LLM Temporal Reasoning”

Contenu du message

– Pour un corpus, merci d’indiquer : le nombre de textes, leur source, leur langue, leur date de production (pour connaître à quel état de la langue on a affaire), leur longueur moyenne (nombre de mots et nombre de caractères pour le français et l’anglais, nombre de caractères pour le chinois)

– Pour une participation au hackathon, merci d’indiquer : nom, prénom, statut (si doctorant-e en précisant qui est son/sa directeur-rice), institution de rattachement, niveau de formation ou d’expérience en TAL, motivations

Références :

Lande Dmytro and Strashnoy Leonard. LLM Reconstructions of the Text Narrative With and Without the Time Markers (October 26, 2024). Available: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5000687

Pattaraphon Kenny Wongchamcharoen and Paul Glasserman. Do Large Language Models (LLMs) Understand Chronology? (2025). Available: https://arxiv.org/abs/2511.14214

SUN Feifei et al. Benchmarking Temporal Reasoning: Can Large Language Models Navigate Time When Stories Refuse to Follow a Straight Line? First Workshop on Foundations of Reasoning in Language Models (2025). Available: https://openreview.net/forum?id=jogKc4OluB

Jin, Ming et al. Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models. International Conference on Learning Representations (2024). Available: https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2024/file/680b2a8135b9c71278a09cafb605869e-Paper-Conference.pdf

Yeager, S., (2023) “Time Maps: Theory and Method”, Journal of Cultural Analytics 8(3). https://doi.org/10.22148/001c.87937

Zhang et al., Narrative-of-Thought: Improving Temporal Reasoning of Large Language Models via Recounted Narratives, Findings (2024). Available: https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.963/

Les parties prenantes :

Le consortium Huma-Num distam+ (Digital Studies: Africa, Asia, and the Middle East), hébergé au sein de l’UAR 2999 (CNRS), promeut et explore les méthodes computationnelles au sein de la recherche en études aréales en France. Sollicité par l’antenne du CEFC à Taipei, il a conçu ce projet de hackathon.

Le CEFC (Centre d’études français sur la Chine contemporaine), établissement public de recherche sous la cotutelle du ministère des Affaires étrangères et européennes (MAEE) et du CNRS, étudie les mutations politiques, économiques, sociales et culturelles de la Chine Populaire, de Taiwan, de Hong Kong et de Macao. Son antenne à Taipei, en collaboration avec le BFT, est à l’initiative du projet de hackathon.

Le BFT (Bureau français de Taipei) constitue l’espace de représentation institutionnelle de la France à Taipei. Il soutient la collaboration franco-taiwanaise, y compris dans le domaine de la recherche, comme l’illustre son soutien à l’organisation de cet événement.

Crédits image: "Ecrire une courte histoire : images séquentielles (CP)", Eklablog, url : https://quelleclasse.eklablog.com/ecrire-une-courte-histoire-images-sequentielles-cp-a212344067

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