diff --git a/data/xml/2024.jeptalnrecital.xml b/data/xml/2024.jeptalnrecital.xml
index c0c3e492d4..a62f303d8e 100644
--- a/data/xml/2024.jeptalnrecital.xml
+++ b/data/xml/2024.jeptalnrecital.xml
@@ -1190,7 +1190,7 @@
       <bibkey>hunter-etal-2024-meeting</bibkey>
     </paper>
     <paper id="36">
-      <title><fixed-case>MODEL</fixed-case>: Large Language Models for Spontaneous <fixed-case>F</fixed-case>rench Dialogue</title>
+      <title><fixed-case>C</fixed-case>laire: Large Language Models for Spontaneous <fixed-case>F</fixed-case>rench Dialogue</title>
       <author><first>Jérôme</first><last>Louradour</last></author>
       <author><first>Julie</first><last>Hunter</last></author>
       <author><first>Ismaïl</first><last>Harrando</last></author>
@@ -1200,7 +1200,7 @@
       <pages>530–548</pages>
       <abstract>Nous présentons la famille de modèles Claire, une collection de modèles de langage conçus pour améliorer les tâches nécessitant la compréhension des conversations parlées, tel que le résumé de réunions. Nos modèles résultent de la poursuite du pré-entraînement de deux modèles de base exclusivement sur des transcriptions de conversations et des pièces de théâtre. Aussi nous nous concentrons sur les données en français afin de contrebalancer l’accent mis sur l’anglais dans la plupart des corpus d’apprentissage. Cet article décrit le corpus utilisé, l’entraînement des modèles ainsi que leur évaluation. Les modèles, les données et le code qui en résultent sont publiés sous licences ouvertes, et partagés sur Hugging Face et GitHub.</abstract>
       <url hash="33f15bac">2024.jeptalnrecital-taln.36</url>
-      <bibkey>louradour-etal-2024-model</bibkey>
+      <bibkey>louradour-etal-2024-claire</bibkey>
     </paper>
     <paper id="37">
       <title>Modéliser la facilité d’écoute en <fixed-case>FLE</fixed-case> : vaut-il mieux lire la transcription ou écouter le signal vocal ?</title>