Analyse des sentiments dans les conversations humain-agent Vers un modèle des goûts de l'utilisateur. (Sentiment analysis in human-agent conversations. Modelling the user's likes and dislikes)

Cette these se situe a la croisee de deux domaines de recherche : celui de l'analyse des sentiments et celui des agents conversationnels animes. Les agents conversationnels animes peuvent etre definis comme des personnages virtuels ayant la capacite de converser avec un utilisateur humain. Afin d’accroitre les competences communicationnelles de l’agent, il est important que celui-ci soit dote d’une forme d’intelligence socio-emotionnelle. L’agent doit etre ainsi en capacite de gerer des signaux socio-emotionnels, tant du cote de la generation que de celui de la detection. Du cote de la generation, de nombreux travaux ont produit des modeles optimisant la production de gestes ou d’expressions faciales pour exprimer soit des emotions soit des attitudes sociales. Du cote de la detection, une majorite des travaux se concentrent sur l’analyse d’indices socio-affectifs non-verbaux (expressions faciales, indices acoustiques). Le contenu verbal et les expressions de sentiment qu’il vehicule restent quant a lui encore partiellement exploite. En effet, les rares etudes, integrant un module de detection des sentiments de l’utilisateur dans le cadre de conversations humain-agent, ne prennent pas en compte les specificites de ce contexte d’interaction. Pour combler cette lacune, notre travail s’interesse a l’analyse du contenu verbal produit par l’utilisateur et a la maniere dont celui-ci refere ou exprime des sentiments, des affects ou des attitudes. Nous en proposons un modele de detection au cours d’une interaction multi-modale et en face a face avec un agent conversationnel anime. Pour construire ce modele, deux questions se sont posees a nous. Dans un premier temps, il nous a fallu identifier, au sein de la vaste classe des expressions de sentiment, celles qui apparaissaient comme les plus pertinentes pour l’elaboration des strategies de communication de l’agent. Dans un second temps, nous avons du choisir une methode devant etre non seulement operante pour une analyse a grain fin de ces expressions, mais egalement adaptable au contexte conversationnel. Nos contributions s’articulent autour de trois axes. Tout d’abord, nous fournissons une analyse approfondie des expressions de sentiment. Trois unites conversationnelles sont considerees : le tour de parole, la paire adjacente et la sequence thematique. Cette analyse met en evidence un certain nombre de caracteristiques necessaires au developpement d’un ensemble de regles de detection. Ensuite, nous proposons un modele de detection symbolique integrant des regles semantiques et des grammaires formelles. Ce modele repose sur une analyse ascendante des enonces – du niveau lexical au niveau phrastique – et se concentre successivement sur trois cadres d’analyse : le tour de parole, la paire adjacente et la sequence thematique. Enfin, nous proposons un protocole d’evaluation pour la validation des regles. Grâce a la creation de deux plateformes d’annotation, nous avons pu creer deux jeux d’annotations sur deux corpus differents : un corpus de small-talk et un corpus de negociation. Les performances du systeme ont ainsi pu etre evaluees par rapport aux references obtenues.