Cet article propose une nouvelle méthode intégrant des modèles linguistiques à grande échelle (MLH) et des connaissances d'experts afin de surmonter les limites des jugements d'experts subjectifs ou de la simple analyse bibliographique pour évaluer la nouveauté des articles universitaires. Nous nous concentrons plus particulièrement sur la nouveauté méthodologique des articles et développons une technique permettant d'affiner un modèle linguistique pré-entraîné (MLH) à l'aide de phrases liées à la nouveauté extraites de rapports d'évaluation par les pairs et de synthèses méthodologiques utilisant des LMH. Grâce à un nouveau module de fusion textuelle basé sur l'attention parcimonieuse, nous intégrons efficacement les LMH et les connaissances d'experts, et vérifions la supériorité de la méthode proposée par des expériences comparatives avec différents modèles de référence.