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Des agents aptes au dialogue ont besoin d’une série de compétences de lecture. Ils doivent par exemple pouvoir identifier des références sur des personnes, des organisations, des événements et des notions, c’est-à-dire créer presque automatiquement des liens de type Wikipédia. Malgré l’ambiguïté fondamentale de notre langue et son caractère contextuel, ils doivent comprendre de qui et de quoi l’on parle. Le contenu des déclarations doit aussi être compris et extrait. De nouveaux procédés de "Deep Learnings" offrent ici la possibilité de comprendre le contenu sémantique des phrases indépendamment du choix des mots et de la syntaxe. Il s’agit enfin de développer des modèles de discours appropriés qui, associés à une compréhension de la situation, permettent une interaction effective avec des personnes.
Divers algorithmes nous aident à obtenir et à évaluer des informations, en lien par exemple avec des moteurs de recherche ou des médias sociaux. Il en va de même dans le domaine du divertissement et de l’e-commerce. Dans ce contexte, on utilise de plus en plus des systèmes intelligents et aptes au dialogue auxquels, on peut poser des questions en langage naturel. Les conséquences économiques et sociales de ces nouvelles technologies sont énormes.
Un logiciel apte au dialogue doit comprendre de manière automatique texte et langage. Il ne s’agit pas seulement de répondre à des questions posées de vive voix, mais d’être capable de comprendre en profondeur des documents et des textes dans lesquels notre connaissance du monde est consignée. Ce projet développe de nouvelles méthodes de compréhension des textes: de quoi parle-ton et qu’exprime-t-on? Qu’est-ce qui pourrait être pertinent ou intéressant pour un utilisateur? Ces questions nécessitent une réponse algorithmique.