La recherche conversationnelle est une tâche qui vise à retrouver des documents à partir de la questioncourante de l'utilisateur ainsi que l'historique complet de la conversation. La plupart des méthodesantérieures sont basées sur une approche multi-étapes reposant sur une reformulation de la question.Cette étape de reformulation est critique, car elle peut conduire à un classement sous-optimal des do-cuments. D'autres approches ont essayé d'ordonner directement les documents, mais s'appuient pourla plupart sur un jeu de données contenant des pseudo-labels. Dans ce travail, nous proposons une tech-nique d'apprentissage à la fois “légère” et innovante pour un modèle contextualisé d'ordonnancementbasé sur SPLADE. En s'appuyant sur les représentations parcimonieuses de SPLADE, nous montronsque notre modèle, lorsqu'il est combiné avec le modèle de ré-ordonnancement T5Mono, obtient desrésultats qui sont compétitifs avec ceux obtenus par les participants des campagnes d'évaluation TRECCAsT 2020 et 2021. Le code source est disponible sur https://github.com/anonymous.