Cet article présente le corpus de données associé à la première campagne évaluation LongEval dans le cadre de CLEF 2023. L’objectif de cette évaluation est d’étudier comment les systèmes de recherche d’informations réagissent à l’évolution des données qu’ils manipulent (notamment les documents et les requêtes). Nous détaillons les objectifs de la tâche, le processus d’acquisition des données et les mesures d’évaluation utilisées.

La recherche de passages consiste à extraire uniquement des passages pertinents par rapport à une requête utilisateur plutôt qu’un ensemble de documents entiers. Cette récupération de passages est souvent handicapée par le manque d’informations complémentaires concernant le contexte de la recherche initiée par l’utilisateur. Des études montrent que l’ajout d’informations contextuelles par l’utilisateur peut améliorer les performances des systèmes de recherche de passages. Nous confirmons ces observations dans cet article, et nous introduisons également une méthode d’enrichissement de la requête à partir d’informations contextuelles issues de documents encyclopédiques. Nous menons des expérimentations en utilisant la collection et les méthodes d’évaluation proposées par la campagne INEX. Les résultats obtenus montrent que l’ajout d’informations contextuelles permet d’améliorer significativement les performances de notre système de recherche de passages. Nous observons également que notre approche automatique obtient les meilleurs résultats parmi les différentes approches que nous évaluons.