diff --git a/Lectures/.gitkeep b/Lectures/.gitkeep
deleted file mode 100644
index e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391..0000000000000000000000000000000000000000
diff --git a/Lectures/Bras.et.al2021.pdf b/Lectures/Bras.et.al2021.pdf
deleted file mode 100644
index 0fd331c217ef06910a6548d0c64034ec4c67ed53..0000000000000000000000000000000000000000
Binary files a/Lectures/Bras.et.al2021.pdf and /dev/null differ
diff --git a/README.md b/README.md
index 9d289fc06ad3ad9c0261113ff62b7b234ef82951..33c51949b4aa21d8695fa9a1aad483e71fb53fc0 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -7,25 +7,25 @@ laura.riviere@irit.fr
 ## Lectures 
 
 A lire avant le TP:
-* Partie du manuel d'annotation de Mathilde 
-* (manuel d'annotation RST DT ?)
+* 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 
 
 
 ## 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.[Mémoire] 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 
-- Regarder des données segmentées en différentes langues en leur présentant des gold / pred qu’on a 
-- Utilisation d’un modèle sur de nouvelles données, en utilisant données ECALM
-    - soit texte brut soit texte tokenisé → plutôt les données en format conll de ECALM, cf ci-dessous 
-    - → les étudiants doivent passer ces données en format DISRPT ⇒ supprimer les 2 premières colonnes et déplacer lemme peut-être 
-    - → en sortie recoller les infos enlevées 
+- 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 
+- 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)
+    - 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 
-- fine tuning en utilisant les nouvelles données et évaluation sur les nouvelles données 
+- Évaluation de l’annotation automatique
+- 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