Si les performances techniques du traitement automatique des langues ont crû ces dernières années, il est important d'étudier comment il contribue à une tâche d'aide à la décision qui aide un spécialiste en exploitant le contenu de textes. Dans ce contexte, le domaine spécialisé limite les données d'entraînement disponibles en-domaine et donne de l'importance à la terminologie et aux connaissances a priori ; et typiquement des données structurées sont aussi à prendre en compte. PREDHIC explore des directions de recherche associées dans les méthodes neuronales de représentation et classification de textes et évalue leur impact sur une tâche et des données réelles, dans un cadre multicentrique : l'estimation du risque de réhospitalisation et de décès de patients insuffisants cardiaques, une question d'un grand intérêt clinique. Il associe des spécialistes de TAL de deux équipes d'informatique à des spécialistes de l'information médicale et de l'insuffisance cardiaque de deux hôpitaux.