Cet article décrit la participation de CTRL au défi Target Sense Verification of the Words in Context (WiC-TSV) organisé dans le cadre de SemDeep6. Notre stratégie repose sur un schéma d’annotation simplifié des mots cibles, destiné à être classifié ultérieurement par des modèles neuronaux pré-entraînés bien établis. En particulier, l’utilisation d’un marqueur permet d’intégrer des informations de position, afin d’aider les modèles à identifier correctement le mot à désambiguiser. Les résultats obtenus sur le défi montrent que notre approche surpasse celle des autres participants (+11,4 points de précision) ainsi que les modèles de référence robustes (+1,7 point de précision).