Les systèmes de dialogue orientés-but : état de l'art et perspectives d'amélioration
Léon-Paul Schaub, Cyndel Vaudapiviz
Résumé : La gestion et la sélection des informations pertinentes pour un tour de parole donné restent un problème pour les systèmes de dialogue à domaine ouvert. Pour ces derniers, les interactions possibles entre un utilisateur et un agent sont a priori infinies et indéfinies. La possibilité d’une réponse erronée de l’agent à l’utilisateur demeure donc élevée. Pour les systèmes orientés-but, le problème est considéré comme résolu, mais d’après notre expérience aucun système ne montre une robustesse remarquable lorsqu’il est évalué en situation réelle. Dans cet article, nous dressons un état de l’art des méthodes d’apprentissage de l’agent et des différents modèles d’agent conversationnel. Selon nous, l’une des pistes d’amélioration de l’agent réside dans sa mémoire, car cette dernière (souvent représentée par le triplet : tour de parole courant, historique du dialogue et base de connaissances) n’est pas encore modélisée avec assez de précision. En dotant l’agent d’un modèle de mémoire d’inspiration cognitive, nous pensons pouvoir augmenter les performances d’un système de dialogue orienté-but en situation réelle, par l’emploi d’algorithmes d’apprentissage automatique avec une approche antagoniste en support d’un nouveau modèle de mémoire pour l’agent.
Mots clés : systèmes de dialogue, apprentissage par renforcement, modèle de mémoire, appren- tissage par antagonisme, systèmes orientés-buts.