Apprentissage automatique en ligne pour un dialogue homme-machine situé. (Online learning for situated human-machine dialogue)

Un systeme de dialogue permet de doter la Machine de la capacite d'interagir de facon naturelle et efficace avec l'Homme. Dans cette these nous nous interessons au developpement d'un systeme de dialogue reposant sur des approches statistiques, et en particulier du cadre formel des Processus Decisionnel de Markov Partiellement Observable, en anglais Partially Observable Markov Decision Process (POMDP), qui a ce jour fait office de reference dans la litterature en ce qui concerne la gestion statistique du dialogue. Ce modele permet a la fois une prise en compte amelioree de l'incertitude inherente au traitement des donnees en provenance de l'utilisateur (notamment la parole) et aussi l'optimisation automatique de la politique d'interaction a partir de donnees grâce a l'apprentissage par renforcement, en anglais Reinforcement Learning (RL). Cependant, une des problematiques liees aux approches statistiques est qu'elles necessitent le recours a une grande quantite de donnees d'apprentissage pour atteindre des niveaux de performances acceptables. Or, la collecte de telles donnees est un processus long et couteux qui necessite generalement, pour le cas du dialogue, la realisation de prototypes fonctionnels avec l'intervention d'experts et/ou le developpement de solution alternative comme le recours a la simulation d'utilisateurs. En effet, tres peu de travaux considerent a ce jour la possibilite d'un apprentissage de la strategie de la Machine de part sa mise en situation de zero (sans apprentissage prealable) face a de vrais utilisateurs. Pourtant cette solution presente un grand interet, elle permet par exemple d'inscrire le processus d'apprentissage comme une partie integrante du cycle de vie d'un systeme lui offrant la capacite de s'adapter a de nouvelles conditions de facon dynamique et continue. Dans cette these, nous nous attacherons donc a apporter des solutions visant a rendre possible ce demarrage a froid du systeme mais aussi, a ameliorer sa capacite a s'adapter a de nouvelles conditions (extension de domaine, changement d'utilisateur,.). Pour ce faire, nous envisagerons dans un premier temps l'utilisation de l'expertise du domaine (regles expertes) pour guider l'apprentissage initial de la politique d'interaction du systeme. De meme, nous etudierons l'impact de la prise en compte de jugements subjectifs emis par l'utilisateur au fil de l'interaction dans l'apprentissage, notamment dans un contexte de changement de profil d'utilisateur ou la politique prealablement apprise doit alors pouvoir s'adapter a de nouvelles conditions. Les resultats obtenus sur une tâche de reference montrent la possibilite d'apprendre une politique (quasi-)optimale en quelques centaines d'interactions, mais aussi que les informations supplementaires considerees dans nos propositions sont a meme d'accelerer significativement l'apprentissage et d'ameliorer la tolerance aux bruits dans la chaine de traitement. Dans un second temps nous nous interesserons a reduire les couts de developpement d'un module de comprehension de la parole utilise dans l'etiquetage semantique d'un tour de dialogue. Pour cela, nous exploiterons les recentes avancees dans les techniques de projection des mots dans des espaces vectoriels continus conservant les proprietes syntactiques et semantiques, pour generaliser a partir des connaissances initiales limitees de la tâche pour comprendre l'utilisateur. Nous nous attacherons aussi a proposer des solutions afin d'enrichir dynamiquement cette connaissance et etudier le rapport de cette technique avec les methodes statistiques etat de l'art. La encore nos resultats experimentaux montrent qu'il est possible d'atteindre des performances etat de l'art avec tres peu de donnees et de raffiner ces modeles ensuite avec des retours utilisateurs dont le cout peut lui-meme etre optimise.