Les réseaux neuronaux séquence-à-séquence ont récemment connu un grand succès dans la synthèse abstraite, notamment grâce au fine-tuning de grands modèles linguistiques pré-entraînés sur des jeux de données spécifiques. Ces modèles sont généralement décodés à l’aide d’une recherche en faisceau (beam search) afin de produire un résumé unique. Toutefois, l’espace de recherche est très vaste, et la biais d’exposition associé à cette méthode de décodage n’est pas optimale. Dans cet article, nous montrons qu’il est possible d’entraîner directement un modèle de deuxième étape, chargé de ré-évaluer un ensemble de candidats de résumé. Notre modèle SummaReranker, basé sur une approche de mélange d’experts, apprend à sélectionner un candidat de meilleure qualité, améliorant ainsi de manière cohérente les performances du modèle de base. En utilisant comme base PEGASUS, nous améliorons les scores ROUGE de 5,44 % sur CNN-DailyMail (47,16 ROUGE-1), de 1,31 % sur XSum (48,12 ROUGE-1) et de 9,34 % sur Reddit TIFU (29,83 ROUGE-1), atteignant ainsi un nouveau record d’état de l’art. Le code source et les points de contrôle seront disponibles à l’adresse suivante : https://github.com/ntunlp/SummaReranker.