L’adaptabilité comme compétence pour les systèmes de dialogue orientés tâche (Adaptability as a skill for goal-oriented dialog systems) (2020)

Abstract: Étendre les capacités d’adaptabilité des systèmes à toujours plus de nouveaux domaines sans données de référence constitue une pierre d’achoppement de taille. Prendre en charge plus de contenus serviciels constitue un moyen de diversifier l’éventail des capacités de compréhension des systèmes de dialogue et apporterait un véritable intérêt pour les utilisateurs par la richesse des échanges qu’elle rendrait possibles. Pour favoriser les progrès dans ce sens, la huitième édition du défi Dialog State Tracking Challenge introduit des pistes exploratoires permettant d’évaluer les capacités de généralisation et d’habileté des systèmes à composer à la fois avec la nouveauté et avec plusieurs domaines de tâches complexes. L’objectif de cet article est de rendre compte des recherches du domaine et contribue à donner des éléments de réponse de manière à mieux comprendre les limites des systèmes actuels et les méthodes appropriées pour aborder ces défis.

## introduction les systèmes de dialogue sont des systèmes d'interface homme-machine, qui par le biais de différents canaux de communication, qu'ils soient textuels, vocaux ou visuels, voire multimodaux, permettent d'offrir des services en mettant en correspondance un utilisateur humain et un système informatique. il existe principalement deux grands types de systèmes de dialogue. les systèmes orientés tâche qui interagissent avec les utilisateurs pour accomplir des tâches spécifiques. cela peut aller de tâches simples et bien définies comme programmer une alarme à une heure précise à des tâches complexes comme la planification de voyages ou la négociation de contrats. à l'inverse, les systèmes non orientés tâche engagent généralement les utilisateurs dans des conversations brèves qui ne nécessitent pas nécessairement de tâches à accomplir et dont le but est de divertir. en fonction du type de conversation, la structure des dialogues et les objectifs de compréhension varient et naturellement, une conversation peut impliquer un mélange d'interactions orientées tâche et non orientées tâche. ainsi, dans la réalité, il peut exister un certain chevauchement entre ces deux types de systèmes. les systèmes de dialogue orientés tâche suivent généralement une architecture modulaire présentée dans la figure 1, composée a minima, d'un enchaînement de trois composantes. la compréhension du langage naturel (natural language understanding en anglais) fait référence à la tâche qui consiste à extraire des éléments de sens véhiculés par la requête de l'utilisateur pour construire une représentation symbolique manipulable par le système. elle englobe traditionnellement trois tâches : la gestion du dialogue (dialogue management en anglais) fait référence au module qui s'occupe de la conduite du dialogue dans le but d'accomplir une tâche. cette gestion de l'échange d'information entre l'utilisateur et le système va de la prise de décision ou action aux moyens de faire progresser l'interaction. pour ce faire, le gestionnaire de dialogue met à jour son état interne grâce notamment au contenu sémantique obtenu en sortie du module de compréhension et à l'historique des tours précédents qui sont nécessaires au suivi de l'avancement de la tâche de dialogue. c'est aussi à ce niveau qu'un accès à des sources de connaissances (bases de données, interfaces de programmation d'application ou apis, etc.) peut être réalisé dans le but récupérer les données utiles à la résolution du besoin en information de l'utilisateur. enfin, la génération de langage naturel (natural language generation en anglais) fait référence à la tâche qui consiste à produire la réponse du système en langue naturelle sur la base du contenu fourni par le module précédent. que ces composants soient entraînés individuellement ou de bout en bout, les modèles résultants sont toujours développés pour une tâche spécifique ou un domaine particulier. cette conception implique des limites fortes tant au niveau de leurs mises à jour qu'au niveau de leurs extensions à de nouveaux domaines où le manque de données fait effet de goulot d'étranglement. de plus, si les systèmes de dialogue orientés tâche sont largement adoptés dans l'industrie (siri, cortana, alexa, etc.) avec une grande fiabilité, leur robustesse et portabilité multilingue et multidomaine restent limitées. en prenant en charge un nombre croissant de services par le biais d'apis tierces pour fournir des contenus ou pour intégrer des périphériques externes, ces systèmes sont confrontés à un plus fort degré de chevauchement inter-et trans-domaines, ce qui entrave considérablement le développement rapide de nouvelles compétences. depuis quelques années, il existe un fort intérêt en ce qui concerne la conception de systèmes agnostiques au domaine d'application bénéficiant d'un apprentissage moins gourmand en données et couvrant une multitude de domaines pour atteindre des objectifs plus complexes. dans la suite de l'article, nous présentons les problèmes posés par l'adaptabilité des systèmes en caractérisant ses approches ainsi que les ressources disponibles pour conclure sur les perspectives. ## l'adaptabilité comme compétence tout au long de leurs vies, les êtres humains démontrent d'une capacité d'apprendre à apprendre @xcite . un enfant qui apprend la marche généralisera rapidement cette nouvelle compétence à d'autres contextes (présence de dénivelés, de bourrasques ou d'obstacles, etc.) avec un minimum de temps d'adaptation en s'appuyant sur son expérience et sur ses observations antérieures. les méthodes d'apprentissage automatique traditionnelles ne rendent pas compte de cette capacité à généraliser et à mobiliser les connaissances acquises pour faire face à une tâche différente de celle rencontrée lors de l'entraînement. dans une entreprise réelle où les systèmes sont développés rapidement et devraient fonctionner de manière robuste pour une variété croissante de domaines et tâches, un apprentissage rapide, continu et efficace à partir d'un nombre limité d'exemples devient indispensable. c'est pourquoi, dans les sections suivantes, nous faisons un tour d'horizon des techniques actuelles qui permettent dans une certaine mesure de prendre en considération ces aspects. ## les ressources disponibles les ensembles de données existants permettant d'entraîner des systèmes de dialogue orientés tâche tels que dstc2