diff --git "a/Documents/Annexes_A_et_B_M\303\251moire_M2_LiCoCo_MATHILDE_LALA.pdf" "b/Documents/Annexes_A_et_B_M\303\251moire_M2_LiCoCo_MATHILDE_LALA.pdf"
new file mode 100644
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Binary files /dev/null and "b/Documents/Annexes_A_et_B_M\303\251moire_M2_LiCoCo_MATHILDE_LALA.pdf" differ
diff --git "a/Documents/Annexes_C_D_et_E_M\303\251moire_M2LiCoCo_MATHILDE_LALA.pdf" "b/Documents/Annexes_C_D_et_E_M\303\251moire_M2LiCoCo_MATHILDE_LALA.pdf"
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6259b138ec4dfbdbdf6d7801bbd6da815fb16828
Binary files /dev/null and "b/Documents/Annexes_C_D_et_E_M\303\251moire_M2LiCoCo_MATHILDE_LALA.pdf" differ
diff --git a/README.md b/README.md
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--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,35 +1,43 @@
-# Master LiTL - TP segmentation 
+# Master LiTL - Tutoriel Segmentation Discursive
 
 laura.riviere@irit.fr
 
 3 séances de 2h
 
-## Lectures 
+## Lectures :
+### À lire avant le TP
 
-A lire avant le TP:
-* Partie du manuel d'annotation de Mathilde Lala [] (Pour un peu de contexte, mémoire de Lala, Mathilde(2017) 	Outils linguistiques pour l'analyse de la cohérence et de la cohésion dans les textes d'enfants.  https://dante.univ-tlse2.fr/s/fr/item/4500)
-* 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 	 
-* Manuel d'annotation RST DT : Marcu, D., Carlson, L. (1999) Discourse Tagging Reference Manual https://www.isi.edu/~marcu/discourse/tagging-ref-manual.pdf 
+- Adaptation du manuel ANNODIS aux écrits scolaires:  
+Annexes A et B du mémoire de Lala, M.(2017). Consulter les annexes D et E. Pour aller plus loin, vous pouvez lire le manuscrit du mémoire : *Outils linguistiques pour l'analyse de la cohérence et de la cohésion dans les textes d'enfants.*  https://dante.univ-tlse2.fr/s/fr/item/4500)  
+- Article lié au projet E-CALM:  
+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.
 
+### 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
 
-## Déroulé du TP 
 
-- Présentation : discourse, segmentation discursive, campagne DISRPT, modèles de segmentation état de l'art (Discut, DiscoDisco)
-- une présentation de Leïla ? Mémoire de M2 de M Lala sur l'adaptation du manuel ANNODIS aux écrits scolaires : Lala, Mathilde 	(2017) 	Outils linguistiques pour l'analyse de la cohérence et de la cohésion dans les textes d'enfants.
-[Ref à venir] présentation de son mémoire / retour d’expérience par Leïla Fabre : par ex. son travail d’annotation manuelle (avec manuel d’Annodis adapté aux écrits scolaires), classification des erreurs 
+## 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, multilingue ?) sur de nouvelles données, en utilisant données ECALM (français)
+- 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.
     - Prédictions automatiques avec Tony via DisCut.
     - Recollage des métadata de départ.
-    - (passage par STANZA / TRANKIT)
 - Évaluation de l’annotation automatique
-- Ré annotation manuelle (binomes, accord inter ou categorisations des difficutés)
+- Ré-annotation manuelle (binomes, accord inter ou categorisations des difficutés)
 - Fine-tuning en utilisant les nouvelles données annotées et évaluation des nouvelles prédictions automatiques.
 
 ## Evaluation
 
-(chacun ou par 2 ?)
+(Binômes ?)
 Rédaction d’un compte-rendu sur:
 - Prise en main de DisCut
 - Expérience d’annotation