Les modèles BERT employés en domaine spécialisé semblent tous découler d’une stratégie assez simple : utiliser le modèle BERT originel comme initialisation puis poursuivre l’entraînement de celuici sur un corpus spécialisé. Il est clair que cette approche aboutit à des modèles plutôt performants (e.g. BioBERT (Lee et al., 2020), SciBERT (Beltagy et al., 2019), BlueBERT (Peng et al., 2019)). Cependant, il paraît raisonnable de penser qu’entraîner un modèle directement sur un corpus spécialisé, en employant un vocabulaire spécialisé, puisse aboutir à des plongements mieux adaptés au domaine et donc faire progresser les performances. Afin de tester cette hypothèse, nous entraînons des modèles BERT à partir de zéro en testant différentes configurations mêlant corpus généraux et corpus médicaux et biomédicaux. Sur la base d’évaluations menées sur quatre tâches différentes, nous constatons que le corpus de départ influence peu la performance d’un modèle BERT lorsque celui-ci est ré-entraîné sur un corpus médical.