Brevet FR3098000A1 — publié le 20210101

Description Titre de l'invention : Procédé et dispositif d'obtention d'une réponse à partir d'une question orale posée à une interface homme-machine. Domaine technique [0001] La présente invention se rapporte à un procédé d'obtention d'une réponse à partir d'une question orale posée à une interface homme-machine. L'invention concerne également un dispositif configuré pour obtenir une telle réponse État de la technique antérieure [0002] La reconnaissance automatique de la parole est une technique informatique qui permet d'analyser la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine. La reconnaissance de la parole, ainsi que la synthèse de la parole, l'identification du locuteur ou la vérification du locuteur, font partie des techniques de traitement de la parole. Ces techniques permettent notamment de réaliser des interfaces homme-machine IHM où une partie de l'interaction se fait à la voix. Ces interfaces peuvent être désignées par le terme d'interfaces vocales. La reconnaissance automatique de la parole est un domaine complexe, car il existe une différence importante entre le limage formel, qui est compris et utilisé par les machines, et le langage naturel, que les humains utilisent. Le langage formel est structuré par des règles syntaxiques strictes et sans ambigilité. À l'inverse, dans le langage naturel, des mots ou des phrases peuvent avoir plusieurs sens selon l'intonation de l'énonciateur ou le contexte par exemple. [0003] On connaît des moteurs de reconnaissance automatique de parole, ci-après désignés par moteurs ASR, pour l'anglais Automatic Speech Recognition. Un signal de parole est injecté à un moteur de reconnaissance automatique de la parole. Dans le formalisme RAP (ASR en anglais), le découpage fonctionnel est le suivant : - un traitement acoustique (front-end en anglais) permet d'extraire d'un signal vocal, aussi désigné sous le nom de signal de parole, une image acoustique compacte sous forme de vecteurs acoustiques correspondant à des tranches de 20 à 30 ms de signal avec un pas de 10 ms. Le signal est numérisé et paramétré par une technique d'analyse fréquentielle utilisant la transformée de Fourier (par exemple MFCC, pour l'anglais Mel-Frequency Cepstral Coef ficients). un apprentissage automatique réalise une association entre les segments élémentaires de la parole et des éléments lexicaux. Cette association fait appel à une modélisation statistique entre autres par modèles de Markov cachés (HMM, pour l'anglais Hidden Markov Models) et/ou par réseaux de neurones 2 artificiels (ANN, pour l'anglais Artificial Neural Networks). un décodage en concaténant les modèles élémentaires précédemment appris reconstitue le discours le plus probable. Il s'agit donc d'une correspondance de motif (imuern tnatching) temporelle, réalisée souvent par l'algorithme de déformation temporelle dynamique (DTW, pour l'anglais dynamic lime uvarpitzg ). [0004] Ainsi, un moteur ASR est ainsi doté d'un espace de vocabulaire, qui comporte tout le vocabulaire admis par ledit moteur ASR, c'est-à-dire les l'ensemble des éléments lexicaux précédemment désignés. [0005] On connaît par ailleurs des moteurs d'analyse sémantique, ci-après désignés par moteurs MS. De tels moteurs sémantiques sont également désignés par le terme NLU system, pour l'anglais Natural-Langage Understanding ystem. [0006] Les moteurs d'analyse sémantique ont pour objectif de générer une réponse suite à une question posée. A cet effet, les moteurs d'analyse sémantique comportent une ou plusieurs ontologies, et déterminent, lorsqu'une question est posée, l'ontologie à mettre en oeuvre pour apporter une réponse à la question posée. [0007] En informatique et en science de l'information, une ontologie est l'ensemble structuré des termes et concepts représentant le sens d'un champ d'informations, que ce soit par les métadonnécs d'un espace de noms, ou les éléments d'un domaine de connaissances. L'ontologie constitue en soi un modèle de données représentatif d'un ensemble de concepts dans un domaine, ainsi que des relations entre ces concepts. Une ontologie est employée pour raisonner à propos des objets du domaine concerné. Les concepts sont organisés dans un graphe dont les relations peuvent être des relations sémantiques ou des relations de subsomption. [0008] Une ontologie permet de modéliser un ensemble de connaissances dans un domaine donné, qui peut être réel ou imaginaire. Les ontologies sont employées comme une forme de représentation de la connaissance d'un domaine ou d'une certaine partie d'un domaine, dans des domaines variés tels que ceux de l'intelligence artificielle, du Web sémantique, du génie logiciel, de l'informatique biomédicale ou encore de l'architecture de l'information. [0009] Les ontologies décrivent généralement : - classes : ensembles, ou types d'objets; individus : occurrence des classes, connaissances, objets ; attributs : propriétés, fonctionnalités, caractéristiques ou paramètres que les objets peuvent posséder et partager ; relations : les liens que les objets peuvent avoir entre eux ; événements : changements subis par des attributs ou des relations ; métaclasse (web sémantique) : des collections de classes qui partagent 3 certaines caractéristiques. [0010] Ainsi, un moteur MS, munie d'une ontologie, est doté d'un espace de vocabulaire associé à l'ontologie, qui comporte tout le vocabulaire admis par ledit moteur MS, c'est-à-dire l'ensemble des individus précédemment désignés de l'ontologie retenue par le moteur MS. [0011] La problématique résolue par la présente invention s'inscrit dans la problématique générale d'apporter une réponse par un moteur MS à une question orale posée et numérisées sous forme de signal vocal. [0012] Dans l'état de l'art antérieur, les procédés visant à répondre à la question générale comportent une étape de génération par un moteur ASR d'une transcription de signal vocal à partir du signal vocal puis une génération d'une réponse par un moteur MS à partir de la question formée par le signal vocal transcrit. [0013] Chacun des moteurs ASR et MS étant dotés d'un vocabulaire indépendant de l'autre, on comprend que la chaîne de traitement mise en place ne peut fonctionner que pour le lexique commun aux deux vocabulaires. [0014] Une solution immédiate qui peut être envisagée est de compléter chacun des voca- bulaires des moteurs par le lexique connu seulement de l'autre des deux moteurs. [0015] Toutefois, une telle solution est difficile à mettre en oeuvre, car elle nécessite d'augmenter chacun des vocabulaires dès lors qu'un nouveau terme apparaît. Exposé de l'invention [0016] Un but de l'invention est notamment de remédier à tout ou partie des inconvénients précités. [0017] Selon un premier aspect de l'invention, il est proposé un procédé de génération d'une réponse à un signal vocal à partir d'une transcription de signal vocal générée par un moteur de reconnaissance automatique de la parole à partir dudit signal vocal, comportant une génération de ladite réponse par un moteur sémantique à partir d'une question, le moteur sémantique étant doté d'au moins une ontologie comportant un espace de vocabulaire, la question étant générée à partir d'un prétraitement de la transcription du signal vocal, le prétraitement comportant, pour chacun des mots de ladite transcription du signal vocal n'appartenant pas audit espace de vocabulaire, une étape de plongement lexical dudit mot dans ledit espace de vocabulaire, une détermination d'une mesure de similarité entre ledit plongement lexical dudit mot et chacun des mots dudit espace de vocabulaire, une étape de sélection d'au moins un mot dudit espace de vocabulaire, le remplacement dudit mot de ladite transcription par ledit au moins un mot sélectionné pour former ladite question. [0018] Le plongement lexical du mot n'appartenant pas audit espace de vocabulaire est un plongement lexical à la volée par composition. Un article de référence, incorporé à la présente demande est « Finding Function in Perm: Compositional Character Models for Open Vocabulary Word Representation », de Wang Ling, Chris Dycr, Alan W Black, -Isabel Trancoso, Ramein Fermandez, Silvio Amir, Lufs Marujo, Tiago Lufs , page 1520-153 dans Proceedings of the 2015 Conference on Enzpirical Methods in Natural Language Processing. [0019] Le procédé de modification peut comporter une étape intermédiaire entre l'étape de plongement lexical du mot n'appartenant pas audit espace de vocabulaire et l'étape de sélection, ladite étape intermédiaire comportant une modélisation statistique des connexions sémantiques faites entre les termes utilisateurs et les concepts définis dans le moteur sémantique en se basant sur un corpus de requêtes utilisateurs. Dans ce cas les connexions sémantiques correspondent aux relations sémantiques entre les classes et individus de l'ontologie. L'utilisation d'un corpus de requête utilisateur permet à la fois de générer de nouvelles relations mais également de pondérer ces relations. Le poids assigné à chaque relation peut être estimé par une méthode de remise, en se servant de la fréquence relative de chaque concept par exemple. De ce fait une relation rarement représentée dans les requêtes utilisateurs sera ainsi faiblement pondérée, et inversement. De préférence, la méthode de remise et d'interpolation entre les poids est déterminée de sorte qu'une relation avec une pondération très faible puisse être considérée. [0020] Une pondération peut être obtenue par un modèle probabiliste simple. Si on considère pour la phase d'entraînement un ensemble de questions que des utilisateurs ont déjà posés à un système de dialogue homme machine, en utilisant un modèle de type word2vec, la pondération peut tenir compte de la moyenne des vecteurs de mots pour chaque phrase afin de regrouper les phrases similaires. De cette manière, un modèle probabiliste peut être défini en calculant la probabilité d'occurrence de chaque phrase. [0021] L'étape de sélection d'au moins un mot dudit espace de vocabulaire peut comporter un algorithme de sélection prenant en entrée les N-mots connus du moteur sémantique les plus proches sémantiquement du mot inconnu et proposant un ou des termes de remplacement étant donné plusieurs critères pilotables par l'utilisateur, comme par exemple la probabilité de la demande/question en considération de l'expérience utilisateur, et le coût estimé pour la résolution de la question/demande en considération des connexions sémantiques. Étant donné un modèle statistique des connexions sémantiques dont les relations sont pondérées, il est possible d'évaluer, en se basant sur la distance sémantique, un coût pour chaque phrase ayant un terme de remplacement en sommant les poids du chemin emprunté dans le modèle. D'autre évaluation de coût sont possibles. [0022] Selon un deuxième aspect de l'invention, il est proposé un produit programme d'ordinateur, téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, et chargeable dans une mémoire interne d'une unité de calcul, caractérisé en ce qu'il comporte des instructions de code de programme qui, lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de calcul, mettent en oeuvre les étapes du procédé selon le premier aspect de l'invention, ou l'un ou plusieurs de ses perfectionnements. [0023] Selon un troisième aspect de l'invention, il est proposé un procédé de génération d'une réponse à un signal vocal, comportant une étape de génération d'une transcription de signal vocal par un moteur de reconnaissance automatique de la parole à partir dudit signal vocal, une génération de ladite réponse par un moteur sémantique à partir d'une injection d'une question, le moteur sémantique étant doté d'au moins une ontologie comportant un espace de vocabulaire, le procédé comportant en outre une modification de ladite transcription de signal vocal selon le premier aspect de l'invention, ou l'un ou plusieurs de ses perfectionnements, pour obtenir une transcription de signal modifiée, ladite question injectée dans ledit moteur sémantique étant la transcription modifiée. [0024] Selon un quatrième aspect de l'invention, il est proposé un produit programme d'ordinateur, téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, et chargeable dans une mémoire interne d'une unité de calcul, caractérisé en cc qu'il comporte des instructions de code de programme qui, lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de calcul, mettent en oeuvre les étapes du procédé de génération d'une réponse à un signal selon le troisième aspect de l'invention, ou l'un ou plusieurs de ses perfectionnements. [0025] Selon un cinquième aspect de l'invention, il est proposé un dispositif de modification d'une transcription de signal vocal générée par un moteur de reconnaissance automatique de la parole à partir d'un signal vocal, préalablement à une génération d'une réponse par un moteur sémantique à partir d'une injection d'une question, le moteur sémantique étant doté d'au moins une ontologie comportant un espace de vocabulaire Vms, le dispositif de modification étant configuré pour : [0026] - déterminer l'ensemble des mots de ladite transcription de signal vocal n'appartenant pas audit espace de vocabulaire, ce qui peut s'écrire : [0027] - pour chaque mot dudit ensemble déterminé : [0028] i. effectuer un plongement lexical dudit mot dans ledit espace de vocabulaire, [0029] ii. déterminer des distances sémantiques entre ledit plongement lexical dudit mot et chacun des mots dudit espace de vocabulaire, [0030] iii. sélectionner au moins un mot dudit espace de vocabulaire, [0031] iv. modifier ladite transcription par remplacement dudit mot de ladite transcription par ledit au moins un mot sélectionné pour générer une transcription de signal 6 modifiée. [0032] Selon un sixième aspect de l'invention, il est propose un système de génération d'une réponse à un signal vocal comportant : [0033] - un moteur de reconnaissance automatique de la parole configure pour générer à une transcription de signal vocal à partir dudit signal vocal, [0034] - un moteur sémantique configure pour générer ladite réponse à partir en réponse à une injection d'une question, le moteur sémantique étant dote d'au moins une ontologie comportant un espace de vocabulaire, [0035] - un dispositif conforme au cinquième aspect de l'invention, ou l'un ou plusieurs de ses perfectionnements, configure pour générer une modification de ladite transcription de signal et injecter la transcription modifiée dans ledit moteur sémantique. Brève description des dessins [00361 D'autres avantages et particularités de l'invention apparaîtront à la lecture de la des- cription détaillée de mises en oeuvre et de modes de réalisation nullement limitatifs, au regard de dessins annexés sur lesquels : [Fig. I] La figure 1 représente schématiquement un système de génération d'une réponse à un signal vocal selon l'invention. [Fig. 2] La figure 2 représente schématiquement un procédé de génération d'une réponse à un signal vocal selon l'invention. Description détaillée 100371 Les modes de réalisation décrits ci-après n'étant nullement limitatifs, on pourra notamment considérer des variantes de l'invention ne comprenant qu'une sélection de caractéristiques décrites, par la suite isolées des autres caractéristiques décrites, si cette sélection de caractéristiques est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l'invention par rapport à l'état de la technique antérieure. Cette sélection comprend au moins une caractéristique, de préférence fonctionnelle sans détails structurels, ou avec seulement une partie des détails structurels si cette partie uniquement est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l'invention par rapport à l'état de la technique antérieure. 100381 Sur les figures, un élément apparaissant sur plusieurs figures conserve la même référence. 100391 Un mode de réalisation d'un système 100 ainsi qu'un mode de réalisation d'un procédé M de génération d'une réponse A à un signal vocal Sv sont décrits en même temps ci-après, en référence aux figures. 100401 La figure 1 illustre un mode de réalisation d'un système 100 de génération de la réponse A au signal vocal Sv. 100411 Le système 100 comporte un moteur de reconnaissance automatique de la parole 200 7 configure pour générer, au cours d'une étape El, une transcription de signal vocal Tsv à partir dudit signal vocal Sv. [0042] On peut par exemple utiliser la boîte à outils Kaldi ou la collection de logiciels et outils CMU Sphinx pour construire, ou interagir avec, le moteur de reconnaissance de parole 200. Il est aussi possible, dans le cas de la réalisation d'un moteur de reconnaissance de parole dit bout-en-bout, d'utiliser les librairies informatiques d'apprentissage profond TensorFlow ou PyTorch ou de s'appuyer sur une boîte à outils tel que ESPNET proposant des méthodes d'entrainement pour différents modèles de ce type. [0043] Le système comporte également un moteur sémantique 400 configure pour générer, au cours d'une étape E2, la réponse A en réponse à une injection de question Q. [0044] Le moteur sémantique 400 est doté d'au moins une ontologie Oms, référencée 410, comportant un espace de vocabulaire Vms, référencé 412. [0045] On peut par exemple créer un système composé de : une ontologie composée avec Protégé, comprenant des connaissances à restituer ; une pile de traitement du langage naturel basé sur les outils Stanford NLP et un système d'apprentissage machine tel que BERT entrainé à associer une séquence de mots d'entrée aux connaissances possibles présentes dans l'ontologie. [0046] Selon l'art antérieur, la transcription de signal vocal TSv est utilisé en tant que question Q pour être injectée dans le moteur sémantique 400 et obtenir la réponse A. Cette étape est modélisée par la flèche barrée AA. [0047] A la différence de l'art antérieur, le système 100 comporte en outre un dispositif 300 de modification, au cours d'une étape M, de la transcription de signal vocal TSv, fonctionnellement interposé entre le moteur de reconnaissance automatique de la parole 200 et le moteur sémantique 400. [0048] Plus précisément, le dispositif 300 reçoit en entrée la transcription de signal vocal TSv, générée par le moteur de reconnaissance automatique de la parole 200 à partir d'un signal vocal Sv. [0049] Préalablement à la génération de la réponse A par le moteur sémantique 400 à partir de l'injection de la question Q, le moteur sémantique étant doté de l'ontologie 410 comportant l'espace de vocabulaire Vms, le dispositif de modification est configuré pour : déterminer l'ensemble I des mots de transcription de signal vocal TSv n'appartenant pas à l'espace de vocabulaire 412, ce qui peut se noter [0050] 1= j e TSv, x Vins pour chaque mot dudit ensemble déterminé : - effectuer un plongement lexical dudit mot dans ledit espace de vo- cabulaire, 8 - déterminer des distances sémantiques entre ledit plongement lexical dudit mot et chacun des mots dudit espace de vocabulaire plongé dans ledit espace de vocabulaire, - sélectionner au moins un mot dudit espace de vocabulaire, modifier ladite transcription TSv par remplacement dudit mot de ladite transcription par ledit au moins un mot sélectionné, pour former la transcription modifiée MTSv. [0051] Un plongement d'un mot dans un espace de vocabulaire est une technique bien connue, aussi appelée won/ embedding en anglais. [0052] Le tvord embedding, aussi appelé plongement de mot, ou encore plongement lexical, est une méthode d'apprentissage d'une représentation de mots utilisée notamment en traitement automatique des langues. [0053] Cette technique permet de représenter chaque mot d'un dictionnaire par un vecteur de nombres réels correspondant. Ceci facilite l'analyse sémantique des mots. On distingue deux approches pour encoder le contexte (le voisinage) d'un mot. Les approches à base de fréquences dénombrent les mots cooccurrents avec un mot donné, puis distillent cette information pour créer des vecteurs denses et de petite dimension. Un exemple est l'analyse sémantique latente. Les plongements lexicaux constituent une seconde approche par laquelle on cherche à prédire un mot donné à l'aide de son contexte ou vice-versa. C'est ce processus qui engendre les plongements lexicaux. Une implémentation populaire du calcul des plongements de mots est fournie par Tomas Mikolov dans son programme word2vec. [0054] L'idée générale est de projeter un ensemble de mots d'un vocabulaire de taille V dans un espace vectoriel où les vecteurs de ces mots ont une taille N relativement petite. De plus, la représentation vectorielle de chaque mot de V doit être déterminé de sorte à ce que les mots aux représentations voisines apparaissent dans des contextes similaires. L'approche du chercheur Thomas Mikolov s'appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour construire ces vecteurs. Ces modèles sont entraînés sur des corpus très volumineux. [0055] On peut par exemple utiliser le groupe de modèles word2vec ou GloVE, implé- mentables dans une librairie informatique d'apprentissage profond tel que TensorFlow ou PyTorch, pour réaliser tous les plongements lexicaux de l'invention. Dans le cadre de la réalisation des plongements lexicaux par composition, il est possible d'utiliser la bibliothèque Java Neural Network (JNN) mis en place par les auteurs ou de s'appuyer sur les librairies informatiques d'apprentissage profond précédentes pour une réalisation personnalisée. En particulier, le dispositif de modification de la transcription de signal vocal TSv générée par le moteur de reconnaissance automatique de la parole 200 à partir du signal vocal Sv peut être configuré pour déterminer, lors d'une étape 9 initiale, les plongements lexicaux dans l'espace de vocabulaire Vms de chacun des mots de l'espace de vocabulaire Vms, par exemple en appelant autant de fois que nécessaire la commande word2vec. Exemples [0056] On support qu'un utilisateur produise le signal vocal Sv « famille des canidés », qui est correctement transcrit par le moteur de reconnaissance automatique de la parole 200 en une transcription de signal vocal TSv. [0057] Usuellement, le signal TSv est adressé au moteur sémantique 400 en tant que question Q. [0058] Lorsque le moteur sémantique 400 ne comporte pas le mot « canidés » dans son espace de vocabulaire Vms associé à l'ontologie utilisée, dans le cas présent une ontologie animalière, il n'est pas capable de traiter les mots. [0059] Pour autant, le vocabulaire Vms associé à l'ontologie peut comporter les mots « Canidac », associés à d'autres mots, que sont les genres « Atclocynus Cabrera », « Canis Linnacus », « Ccrdocyon Hamilton-Smith », « Chrysocyon », etc. [0060] Aussi, lorsqu'un utilisateur produit la question Q sous forme de transcription dc signal vocal TSv «quels sont les genres de la famille des canidés », le moteur sémantique 400 ne peut pas apporter de réponse adéquate, alors même que les réponses sont connues. [0061] Le procédé selon la présente invention comporte les étapes suivantes, lors de l'étape M: lors d'une étape initiale, on calcule, pour chacun des mots de l'espace dc vocabulaire Vins, la résultante de la plongée lexicale du mot dans l'espace de vocabulaire, c'est-à-dire de chacun des mots « Canidac », mais aussi « Atclocynus Cabrera », « Canis Linnacus », « Ccrdocyon Hamilton-Smith », « Chrysocyon », etc., on détermine l'ensemble I des mots de la transcription dc signal vocal n'appartenant pas audit espace de vocabulaire : I = « canidés », on plonge lexicalement par composition le mot « canidé » dans l'espace de vocabulaire, on détermine les distances sémantiques et/ou autres mesures de similarité entre ledit plongement lexical dudit mot et chacun des mots dudit espace de vocabulaire, on détermine un mot dudit espace de vocabulaire le plus proche, ici le mot « canidae », on modifie la transcription par remplacement dudit mot de ladite transcription par ledit au moins un mot pour obtenir une transcription de signal modifiée MTSv : « quels sont les genres de la famille des canidac » [0062] La transcription du signal modifiée est alors injectée en tant que question Q dans le moteur sémantique 400 et la réponse A adéquate est obtenue. [0063] On suppose qu'un utilisateur produise le signal vocal Sv «Où est-ce que je peux crécher pour pas cher ? », qui est correctement transcrit par le moteur dc recon- naissance automatique de la parole 200 en une transcription de signal vocal TSv. [0064] Usuellement, le signal TSv est adressé au moteur sémantique 400 en tant que question Q. [0065] Lorsque le moteur sémantique 400 ne comporte pas le mot « crécher » dans son espace de vocabulaire Vms associé à l'ontologie utilisée, dans le cas présent une ontologie hôtelière, il n'est pas capable de traiter la requête. [0066] Pour autant, le vocabulaire Vms associé à l'ontologie peut comporter les mots « dormir », « se restaurer », « loger » associés à la classe « service hôtelier ». [0067] Aussi, lorsqu'un utilisateur produit la question Q associé au signal vocal Sv, le moteur sémantique 400 ne peut pas apporter de réponse adéquate, alors même que les réponses sont connues. [0068] Le procédé selon la présente invention comporte les étapes suivantes, lors de l'étape M: Lors d'une étape initiale, on calcule, pour chacun des mots connus de l'espace de vocabulaire Vms, la résultante de la plongée lexicale du mot dans l'espace de vocabulaire, c'est-à-dire de chacun des mots « dormir », « se restaurer », « loger », etc., On détermine l'ensemble I des mots de la transcription de signal vocal n'appartenant pas audit espace de vocabulaire : I = « crécher », On effectue un plongement lexical par composition pour le mot « crécher » dans un espace de vocabulaire nommé Vunk, On effectue une projection des mots inconnus dans un espace commun (Vms Vunk) et on sélectionne les N-meilleurs candidats en considération de la distance sémantique et/ou de mesures de similarité, En considération de critères (temps, coût, performance) définis par l'utilisateur, le mot candidat est choisi. Dans cet exemple, le mot « dormir » sera retenu, On modifie la transcription par remplacement dudit mot de ladite transcription par ledit au moins un mot pour obtenir une transcription de signal modifiée MTSv : « Où est-ce que je peux dormir pour pas cher ? [0069] La transcription du signal modifiée est alors injectée en tant que question Q dans le moteur sémantique 400 et la réponse A adéquate est obtenue. [0070] Bien sûr, l'invention n'est pas limitée aux exemples qui viennent d'être décrits et de 11 nombreux aménagements peuvent être apportés à ces exemples sans sortir du cadre de l'invention. De plus, les différentes caractéristiques, formes, variantes et modes de réalisation de l'invention peuvent être associés les uns avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où ils ne sont pas incompatibles ou exclusifs les uns des autres. 12 [Revendication I] REVENDICATIONSProcédé de modification (M) d'une transcription de signal vocal (TSv) [mettant uniquement en oeuvre des moyens techniques] générée par un moteur de reconnaissance automatique de la parole (200) à partir d'un signal vocal (Sv), préalablement à une génération d'une réponse (A) par un moteur sémantique (400) à partir d'une injection d'une question (Q), le moteur sémantique étant doté d'au moins une ontologie comportant un espace de vocabulaire, le procédé de modification comportant les étapes suivantes : une détermination de l'ensemble des mots de ladite transcription de signal vocal n'appartenant pas audit espace de vocabulaire, pour chaque mot dudit ensemble déterminé : i. une étape de plongement lexical dudit mot dans ledit espace de vocabulaire, une détermination de distances entre ledit plongement lexical dudit mot et chacun des mots dudit espace de vocabulaire, une étape de sélection d'au moins un mot dudit espace de vocabulaire, iv. une modification (M) de ladite transcription par rem- placement dudit mot de ladite transcription par ledit au moins un mot sélectionné pour générer une transcription de signal modifiée (MTSv). [Revendication 2] Produit programme d'ordinateur, téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, et chargeable dans une mémoire interne d'une unité de calcul, caractérisé en cc qu'il comporte des instructions de code de programme qui, lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de calcul, mettent en oeuvre les étapes du procédé de modification selon la revendication précédente. [Revendication 3] Procédé (E) de génération d'une réponse (A) à un signal vocal (102) à un signal vocal, comportant une étape de génération (El) d'une transcription de signal vocal (TSv) par un moteur de reconnaissance automatique (200) de la parole à partir dudit signal vocal, une génération 13 [Revendication 4] [Revendication 5] de ladite réponse par un moteur sémantique (400) à partir d'une injection d'une question (Q), le moteur sémantique étant doté d'au moins une ontologie comportant un espace de vocabulaire, le procédé comportant en outre une modification (M) de ladite transcription de signal vocal selon la revendication 1 pour obtenir une transcription de signal modifiée (MTSv), ladite question injectée dans ledit moteur sémantique étant la transcription modifiée. Produit programme d'ordinateur, téléchargcable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, et chargcable dans une mémoire interne d'une unité de calcul, caractérisé en ce qu'il comporte des instructions de code de programme qui, lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de calcul, mettent en oeuvre les étapes du procédé de génération d'une réponse à un signal selon la revendication précédente. Dispositif (300) de modification d'une transcription de signal vocal (TSv) générée par un moteur de reconnaissance automatique de la parole (200) à partir d'un signal vocal (Sv), préalablement à une génération d'une réponse (R) par un moteur sémantique (400) à partir d'une injection d'une question (Q), le moteur sémantique étant doté d'au moins une ontologie (410) comportant un espace de vocabulaire Vms (412), le dispositif de modification étant configuré pour : déterminer l'ensemble (I) des mots de ladite transcription de signal vocal n'appartenant pas audit espace de vocabulaire, ce qui peut s'écrire : pour chaque mot dudit ensemble déterminé : i. effectuer un plongement lexical dudit mot dans ledit espace de vocabulaire, déterminer des distances sémantiques entre ledit plongement lexical dudit mot et chacun des mots dudit espace de vocabulaire, sélectionner au moins un mot dudit espace de vocabulaire, iv. modifier ladite transcription par remplacement dudit mot de ladite transcription par ledit au moins un mot sélectionné pour générer une transcription de signal modifiée (MTSv). 14 [Revendication 6] Système (100) de génération d'une réponse (À) à un signal vocal (Sv) comportant : un moteur de reconnaissance automatique de la parole (200) configure pour générer à une transcription de signal vocal (Tsv) à partir dudit signal vocal, un moteur sémantique (400) configure pour générer ladite réponse à partir en réponse à une injection d'une question (Q), le moteur sémantique étant doté d'au moins une ontologie (410) comportant un espace de vocabulaire (412), un dispositif (300) conforme à la revendication précédente, configure pour générer une modification (M) de ladite transcription de signal et injecter la transcription modifiée (MTSv) dans ledit moteur sémantique.