# Apport des LLMs dans l'extraction de connaissances à partir de textes non structurés pour peupler une base de cas sur la restauration d'hydrosystèmes

Fethi Ghazouani, Franco Giustozzi, Florence Le Ber

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Fethi Ghazouani, Franco Giustozzi, Florence Le Ber. Apport des LLMs dans l'extraction de connaissances à partir de textes non structurés pour peupler une base de cas sur la restauration d'hydrosystèmes. Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2026, Anglet, France. pp.441-448. hal-05494087

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# Apport des LLMs dans l'extraction de connaissances à partir de textes non structurés pour peupler une base de cas sur la restauration d'hydrosystèmes

Fethi Ghazouani*, Franco Giustozzi*, Florence Le Ber*

*Université de Strasbourg, Engees, INSA, CNRS, ICube UMR 7357, 67000 Strasbourg
fghazouani@unistra.fr, franco.giustozzi@insa-strasbourg.fr, florence.leber@engees.unistra.fr

**Résumé.** Ce travail s’intéresse à la constitution d’une base de cas à partir de textes non structurés, dans l’objectif de construire un système de raisonnement à partir de cas dans le domaine de la restauration d’hydrosystèmes. Les retours d’expériences dans ce domaine sont peu nombreux, souvent sous la forme de textes non structurés, présentant une information fragmentée, implicite et parfois incohérente. Nous proposons d’utiliser des grands modèles de langage (LLMs) pour extraire automatiquement des connaissances à partir de ces textes, en exploitant une ontologie du domaine et une structure de cas. Différents prompts et différents modèles sont étudiés. Les résultats montrent que les LLMs peuvent extraire efficacement des connaissances structurées, facilitant ainsi la création d’une base de cas à destination des gestionnaires de futurs projets de restauration. L’article original est paru à ICCBR 2025.

## 1 Introduction

La restauration d'hydrosystèmes est un enjeu majeur pour la préservation des ressources en eau. La réglementation oblige ainsi les gestionnaires de barrages hydroélectriques à entreprendre des actions de restauration des cours d'eau qu'ils exploitent. Néanmoins, l'évaluation de ces actions et le choix des bonnes pratiques restent un défi, dans la mesure où les retours d'expériences sont peu nombreux et souvent incomplets. Dans l'objectif de structurer et de permettre l'exploitation de ces retours d'expériences, nous proposons de constituer un système d'aide à la décision reposant sur le modèle du raisonnement à partir de cas (RàpC) : dans ce modèle les expériences passées (représentées par des cas, i.e. des paires problème-solution) sont exploitées pour trouver des solutions à des problèmes nouveaux, dits problèmes cibles (Aamodt et Plaza, 1994). Les cas sont stockés dans une base de cas dans laquelle le moteur de raisonnement recherche les cas les plus similaires au problème cible. Une base de cas riche et bien structurée est donc une nécessité pour assurer l'efficacité et la pertinence du raisonnement.

Dans ce but, nous avons développé une ontologie et un modèle de cas, qu'il s'agit de peupler à partir des retours d'expériences disponibles. Or ces ressources se présentent sous la forme de textes hétérogènes, mal structurés et souvent incomplets. L'extraction d'informations à partir de tels textes est une tâche complexe. Dans cet article, nous nous intéressons à l'apport
des grands modèles de langue (LLMs) pour le peuplement de la base de cas. La difficulté est que l'information nécessaire à l'instanciation d'un cas comporte de nombreux faits s'étendant sur plusieurs phrases d'un texte, réduisant l'efficacité des LLMs.

L'article original est paru à ICCBR 2025 (Ghazouani et al., 2025). Dans la suite du présent article, nous en résumons les principaux apports. Nous présentons un état de l'art sur l'extrac- tion d'informations à partir de textes non structurés (section 2), puis décrivons les données et les expériences réalisées (section 3). La section 4 présente et discute les résultats obtenus. La dernière section est une conclusion.

## 2 État de l'art

Nous nous focalisons sur les approches d'extraction de connaissances (KE) à partir de textes mal structurés pour le peuplement de graphes de connaissances (KG) ou de bases de connaissances (KB). Selon (Sahbi et al., 2024), les méthodes existantes peuvent être classées en deux catégories : les méthodes sémantiques et les méthodes d'IA générative. La première catégorie cherche à identifier et à structurer des concepts et des relations d'un domaine de connaissances. Ces méthodes exploitent généralement des techniques de traitement du langage naturel (Kumar et al., 2022; Sambandam et al., 2023; Smith et al., 2022) ou des algorithmes à base de règles (Alec, 2023; Makki et al., 2009; Sakor et al., 2023). Elles requièrent une supervision experte ou le développement de règles spécifiques à chaque application.

La seconde catégorie de méthodes exploite les grands modèles de langue pour générer des instances, des propriétés ou des assertions. Le potentiel des LLMs a déjà été exploré pour différentes tâches de KE dans différentes applications (Xu et al., 2024). Plusieurs études ont montré que les LLMs peuvent généraliser efficacement après apprentissage et fine-tuning sur la tâche de KE (Cabot et Navigli, 2021; Huang et al., 2021; Yan et al., 2021), mais aussi extraire des connaissance en utilisant uniquement des exemples et des instructions dans des scénarios "few-shot" et "zero-shot" (Ghanem et Cruz, 2024; Gillani et al., 2024; Iga et Silaghi, 2024). De plus, les LLMs peuvent modéliser la connaissance extraite dans un format standard en captant des dépendances au moyen de prompts spécifiques.

En général, les tâches de KE générative permettent d'extraire des triplets structurés au for- mat ( sujet – prédicat – objet ). Polat et al. (2025) ont utilisé plusieurs techniques d'ingénierie de prompts pour extraire des triplets à partir de textes. Ces triplets étaient ensuite évalués au regard d'une ontologie du domaine. Ghanem et Cruz (2024) explore la construction de graphes de connaissances à partir de textes mal structurés, en évaluant différentes approches, dont le Zero-Shot Prompting (ZSP), Few-Shot Prompting (FSP) et Fine-Tuning (FT), appliqués aux LLMs. Iga et Silaghi (2024) ont évalué les LLMs en fonction de leur efficacité pour extraire des connaissances à partir de textes, en particulier pour construire des graphes de connais- sances. Les auteurs soulignent le rôle crucial de l'ontologie du domaine pour l'orientation de l'extraction des connaissances et la structuration des graphes de connaissances.

Nous nous appuyons sur ces travaux pour construire une expérimentation afin d'évaluer l'apport des LLMs dans le peuplement de la base de cas sur la restauration d'hydrosystèmes. La particularité de notre proposition tient à ce domaine très spécifique, aux ressources textuelles rares et complexes et donc a priori peu prises en compte par les LLMs et, à notre connaissance, non traitées dans l'état de l'art.
# 3 Enrichir la base de cas avec des LLMs

Le système construit est constitué d'une représentation structurée du domaine sous la forme d'une ontologie, au niveau conceptuel, et d'une base de cas, où sont représentés les individus. L'ontologie représente les principaux concepts du domaine, sur les cours d'eau, les aménagements, la faune et la flore aquatique, les différentes mesures de restauration, leurs conditions de mise en œuvre et leur évaluation. Ces concepts ont été choisis à partir de différents documents décrivant des opérations de restauration (Schmitt et Beisel, 2015). Cette ontologie supporte ainsi la description des cas enregistrés dans la base de cas (voir figure 1).

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIG. 1 – *Structure des cas sur la restauration d'hydrosystèmes et un exemple*</figcaption></figure>

L'enrichissement de la base de cas associée est alors considérée comme une tâche d'extrac-
tion de connaissances générative, visant à identifier et à structurer les entités et leurs relations
sous forme de triplets, comme par exemple "un barrage B situé sur une rivière R". L'ontologie
permet de guider l'identification et la structuration des informations pertinentes. Le processus
d'extraction de triplets est le suivant : le LLM traite une entrée (prompt) qui comprend une
description de la tâche à effectuer (TD), l'ontologie (O) et le texte à traiter (IT). De plus, un
ensemble facultatif d'exemples (EX) peut être fourni pour illustrer le processus d'extraction à
partir de divers textes d'entrée, afin d'améliorer la capacité du modèle à générer des triplets
précis et pertinents dans leur contexte. Trois types de prompts sont généralement utilisés : 1)
zero-shot, qui donne la description de la tâche (TD) et le texte à traiter (IT); 2) one-shot où un
exemple (EX) est ajouté; 3) few-shots où plusieurs exemples sont inclus dans le prompt.

Dans ce travail, nous avons testé le modèle de prompt zero-shot sous deux formes (voir figure 2). Le zero-shot simple inclut les trois éléments, la tâche TD avec l'ontologie O et le texte IT; le zero-shot avec schéma donne en plus un schéma Turtle à suivre pour structurer
Peuplement d'une base de cas à l'aide de LLMs

les informations extraites. Nous testons également le modèle de prompt one-shot, qui est dé-

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>(a) Prompt zero-shot simple</figcaption></figure>

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>(b) Prompt zero-shot avec schéma (A) : description de la tâche, (B) : schéma</figcaption></figure>

<caption>FIG. 2 – Prompts zero-shot</caption>

composé en deux étapes. Un premier prompt contient la description de la tâche, l'ontologie, le texte à traiter et un exemple annoté avec les informations extraites. Un deuxième prompt ajoute des instructions pour convertir les informations extraites au format Turtle. Les données sont stockées dans un fichier csv, où chaque ligne décrit une opération de restauration, avec des éléments clés, tels que le contexte et le type d'intervention. Pour l'extraction, nous avons utilisé des modèles open-source récents, *Mistral :7b v0.3*, *Qwen :7b v2*, *Qwen :14b v2.5*, *Llama :3b v3* et *LLaMA :8b v3*, qui permettent la reproductibilité et une intégration facilitée dans un flux de traitement. Tous les LLMs choisis ont été mis en œuvre localement avec le serveur Ollama<fnref n="1" />. Les résultats sont évalués en calculant la précision (P), le rappel (R) et la F-mesure (F1). La comparaison des résultats à la vérité terrain est faite manuellement.

<footnote n="1">1. https://ollama.com/</footnote>
<table><caption>TAB. 1 – Prompt zero-shot simple vs. prompt zero-shot avec schéma</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="4">zero-shot simple</th><th colspan="4">zero-shot avec schéma</th></tr><tr><th>P</th><th>R</th><th>F1</th><th>Time</th><th>P</th><th>R</th><th>F1</th><th>Time</th></tr></thead><tbody><tr><td>Mistral :7b</td><td>0.53</td><td>0.54</td><td>0.53</td><td>42s</td><td>0.75</td><td>0.90</td><td>0.82</td><td>46s</td></tr><tr><td>Llama :8b</td><td>0.60</td><td>0.61</td><td>0.60</td><td>41s</td><td>0.84</td><td>0.90</td><td>0.87</td><td>44s</td></tr><tr><td>Llama :3b</td><td>0.21</td><td>0.27</td><td>0.23</td><td><strong>24s</strong></td><td>0.73</td><td>0.85</td><td>0.78</td><td><strong>25s</strong></td></tr><tr><td>Qwen :7b</td><td>0.45</td><td>0.43</td><td>0.43</td><td>36s</td><td>0.77</td><td>0.89</td><td>0.82</td><td>37s</td></tr><tr><td>Qwen :14b</td><td>0.75</td><td>0.68</td><td>0.71</td><td>1mn 16s</td><td><strong>0.89</strong></td><td><strong>0.94</strong></td><td><strong>0.91</strong></td><td>1mn 27s</td></tr></tbody></table>

# 4 Résultats et discussion

Les tableaux 1 et 2 présentent les résultats obtenus avec les différents modèles sur un jeu de données comportant 15 textes, 10 en français extraits de (Schmitt et Beisel, 2015), 5 en anglais extraits de (USFS, 2024). Tous ces textes portent sur des opérations de restauration impliquant la création de passes à poissons<fnref n="2" />. Le tableau 1 compare le prompt zero-shot simple avec un prompt zero-shot utilisant un schéma, tandis que le tableau 2 compare le prompt zero-shot simple avec un prompt one-shot. Le tableau 1 montre l'effet bénéfique d'intégrer le schéma Turtle pour guider l'extraction des informations : les trois mesures augmentent pour tous les modèles par rapport au prompt simple. De plus le modèle les plus récents se montrent plus performants. Ainsi, *Qwen :14b* obtient une précision de 0.89, un rappel de 0.94, et une F-mesure de 0.91, mais son temps d'exécution moyen reste relativement élevé à 1 minute et 27 secondes. Sa grande taille (14 milliards de paramètres) lui permet de mieux capturer l'information contextuelle associée au prompt, conduisant ainsi à une extraction plus précise des triplets, tout en réduisant les hallucinations et les omissions. Par contraste, le modèle *Llama :3B*, beaucoup plus petit (3 milliards de paramètres), obtient des résultats moins bons, surtout pour le zero-shot simple, mais son temps d'exécution est réduit (25 secondes).

Le tableau 2 montre que le prompt one-shot permet aussi d'améliorer la performance des modèles, par comparaison au prompt zero-shot simple : l'exemple fourni aide le modèle à réa-liser la tâche d'extraction et à rédiger le résultat en respectant le format attendu. Avec cette procédure, le modèle *Qwen :14b* reste le meilleur, obtenant une F-mesure de 0.90, proche du résultat obtenu avec le prompt zero-shot avec schéma, mais son temps d'exécution augmente à 2 minutes et 21 secondes. Ce tableau montre aussi une dégradation de la performance des modèles *Qwen :7b*, *Mistral :7b* et *Llama :8b* par rapport au prompt zero-shot avec schéma (ta-bleau 2). Cette dégradation peut être reliée au nombre limité de paramètres de ces architectures, ne leur permettant pas de capturer le contexte complet (O+TD+IT+EX) du prompt one-shot. Toutefois, *Llama :8b*, qui a 8 milliards de paramètres, montre une certaine robustesse, tout en gardant un temps d'exécution raisonnable (58 secondes). Enfin, si le modèle *Llama :3b* montre une amélioration par rapport au prompt zero-shot simple, sa performance est dégradée par rap-port au prompt zero-shot avec schéma : cela montre la difficulté pour ce petit modèle d'intégrer et d'exploiter l'exemple fourni. Toutefois, il garde l'avantage d'être plus rapide que les autres modèles (43 secondes).

<footnote n="2">2. Les textes et les codes sont accessibles sous https://github.com/fghazouani/LLM-Ontology-Population</footnote>
<table><caption>TAB. 2 – Prompt zero-shot simple vs. prompt one-shot</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="4">zero-shot simple</th><th colspan="4">one-shot</th></tr><tr><th>P</th><th>R</th><th>F1</th><th>Time</th><th>P</th><th>R</th><th>F1</th><th>Time</th></tr></thead><tbody><tr><td>Mistral :7b</td><td>0.53</td><td>0.54</td><td>0.53</td><td>42s</td><td>0.74</td><td>0.77</td><td>0.69</td><td>1mn 32s</td></tr><tr><td>Llama :8b</td><td>0.60</td><td>0.61</td><td>0.60</td><td>41s</td><td>0.83</td><td>0.75</td><td>0.78</td><td>58s</td></tr><tr><td>Llama :3b</td><td>0.21</td><td>0.27</td><td>0.23</td><td><b>24s</b></td><td>0.69</td><td>0.70</td><td>0.69</td><td><b>43s</b></td></tr><tr><td>Qwen :7b</td><td>0.45</td><td>0.43</td><td>0.43</td><td>36s</td><td>0.69</td><td>0.65</td><td>0.66</td><td>1mn 40s</td></tr><tr><td>Qwen :14b</td><td>0.75</td><td>0.68</td><td>0.71</td><td>1mn 16s</td><td><b>0.93</b></td><td><b>0.89</b></td><td><b>0.90</b></td><td>2mn 21s</td></tr></tbody></table>

L'analyse qualitative permet d'expliquer en partie ces résultats. Dans le cas du zero-shot, les petits modèles produisent souvent des triplets mal structurés ou incomplets, faute de pouvoir exploiter correctement la structure de l'ontologie. Les plus gros modèles exhibent davantage de triplets bien structurés, car ils peuvent établir les correspondances entre les concepts de l'ontologie et les entités textuelles. Néanmoins ces modèles produisent parfois des hallucinations ou omettent des informations, dans le cas où celles-ci sont implicites. Dans les configurations zero-shot avec schéma et one-shot, ces défauts sont réduits pour tous les modèles. Les gros modèles produisent les triplets les plus cohérents et les plus précis sur le plan sémantique, avec une réduction notable des hallucinations et des assertions erronées.

En résumé, les résultats montrent que les très grands modèles tels que *Qwen :14b*, excellent à extraire de façon précise les triplets, quelque soit le prompt, mais avec un temps d'exécution croissant. L'intégration d'un schéma dans le prompt zero-shot aide le modèle à se focaliser sur le contexte donné, limitant ainsi les hallucinations, les erreurs de formatage (sorties mal structurées) et les erreurs sémantiques (entités erronées ou absentes). Cette amélioration est due au schéma, qui inclut la plupart des triplets cibles, assurant l'alignement des sorties avec le format voulu. De même, le prompt one-shot, en fournissant un exemple, permet de guider le modèle tant dans la structure que dans le contenu de ses sorties. Il faut souligner que l'intégration efficace de ces informations contextuelles nécessite des modèles de grande taille. Par ailleurs, les résultats sont meilleurs sur les textes en anglais que sur les textes en français (non montré), ce qui peut s'expliquer par la prééminence de l'anglais dans l'apprentissage de ces modèles. Enfin, la performance des modèles avec le prompt one-shot est sensible à la qualité des exemples fournis. En effet, des expérimentations préliminaires ont montré des fluctuations dans les résultats, selon la clarté de l'exemple ainsi que sa cohérence avec l'ontologie et avec la tâche d'extraction.

# 5 Conclusion

Cet article met en exergue l'intérêt des LLMs dans l'extraction de connaissances à partir de textes non structurés pour le peuplement d'une base de cas, structurée par une ontologie. Les textes traités sont des retours d'expériences sur des opérations de restauration d'hydro-systèmes. La base de cas est le support d'un système de RàPC, permettant de retrouver et d'adapter ces expériences passées pour renseigner la prise de décision dans de nouveaux projets de restauration. Le peuplement de la base de cas à partir de textes non structurés pose de
nombreux défis, du fait des informations implicites et inconsistantes contenues dans les textes, qui utilisent aussi des terminologies variables. Pour traiter ces défis, nous proposons d'utiliser des LLMs dans une tâche d'extraction générative de connaissances permettant de peupler la base de cas. Nos résultats montrent que les LLMs peuvent extraire des triplets de façon précise et complète facilitant l'instanciation automatique de la base de cas.

Dans la suite du travail, nous expérimenterons les fine-tuning pour améliorer la tâche d'extraction. Même si les résultats déjà obtenus sont positifs, le fine-tuning permettrait d'améliorer la robustesse des modèles vis-à-vis du format et de la langue des textes ainsi que vis-à-vis de l'écriture du prompt. Nous envisageons aussi de considérer des stratégies alternatives, comme les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) (Wiratunga et al., 2024), qui contournent l'étape d'extraction et de structuration de l'information, et fournissent directement des paires problèmes cibles-solutions.

**Remerciements.** Ce travail est financé par l'ANR (ANR-22-FAI2-0006-02 TETRA). Il a bénéficié des discussions avec Jean-Nicolas Beisel (LIVE UMR 7362, ENGEES Strasbourg).

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Summary

This work focuses on building a case-base from unstructured texts with the aim of forming the foundation for a CBR framework in the domain of hydro-ecosystem restoration. Experiences in this domain are rare, often reported in unstructured texts, with fragmented, somtimes inconsistent, and implicit information. Therefore, we propose leveraging large language models (LLMs) to extract knowledge from unstructured texts, relying on a domain ontology and a structured case-base. Various prompting configurations and various models are tested. The results demonstrate that LLMs can effectively extract structured knowledge, facilitating the creation of a case-base for future restoration projects. The original paper was published at ICCBR 2025.