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index e04d238df57d1273adfbfca786d61184f9ead0a4..36d847149e7c5b20be2cb48ceb59cc9648a8f3e9 100644
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@@ -13,19 +13,20 @@ Annexes A et B du mémoire de Lala, M.(2017). Consulter les annexes D et E. Pour
 Bras, M., Vieu, L., Joret, M., Pépin-Boutin, A., Poujade, C. & Roze, C. (2021). Vers un corpus de textes d’élèves annoté en relations de discours. *Langue française*, 211, 115-129. https://doi-org.gorgone.univ-toulouse.fr/10.3917/lf.211.0115  
 - Article lié à ToNy:  
 Muller, P., Braud, C., & Morey, M. (2019). ToNy: Contextual embeddings for accurate multilingual discourse segmentation of full documents. In *Proceedings of the Workshop on Discourse Relation Parsing and Treebanking* 2019 (pp. 115-124). Association for Computational Linguistics.
+- Article lié à DISCUT:
+Morteza Kamaladdini Ezzabady, Philippe Muller, and Chloé Braud. 2021. Multi-lingual Discourse Segmentation and Connective Identification: MELODI at Disrpt2021. In *Proceedings of the 2nd Shared Task on Discourse Relation Parsing and Treebanking* (DISRPT 2021), pages 22–32, Punta Cana, Dominican Republic. Association for Computational Linguistics.
 
 ### Autre références : Rappel/Approfondissement
 - Manuel d'annotation RST DT :  
 Carlson, L., & Marcu, D. (2001). Discourse tagging reference manual. *ISI Technical Report ISI-TR-545*, 54(2001), 56. https://www.isi.edu/~marcu/discourse/tagging-ref-manual.pdf 
 - Séminaire Chloé Braud (Thématiques actuelles de la recherche en TAL):  
-AnDiAMO: Analyzing Discourse Automatically, with Multiple Objectives. http://w3.erss.univ-tlse2.fr/UETAL/2022-2023/SeminaireBraud.pdf
+AnDiAMO: Analyzing Discourse Automatically, with Multiple Objectives. http://w3.erss.univ-tlse2.fr/UETAL/2023-2024/Braud.pdf
 
 
 ## Déroulé du TP
 
 - Rappels théoriques : discours, segmentation discursive, relations discursives...
 - Présentation : campagne DISRPT, modèles de segmentation état de l'art (Discut, DiscoDisco).
-- (?) Présentation de Leïla Fabre en lien avec son mémoire de M1 *La segmentation dans les écrits scolaires.* 
 - Analyse de données segmentées en différentes langues (chinois, français, anglais..) différences entres gold et prédictions, données issues de DISRPT 2021. 
 - Utilisation d’un modèle pré-entrainé (ToNy) sur de nouvelles données, en utilisant données ECALM (français)
     - Transformation du format conll-12 de ECALM au format conll de DISRPT pouvant être pris en entrée de DisCut.