@inproceedings{schaub-vaudapiviz-2019-les,
    title = "Les syst{\`e}mes de dialogue orient{\'e}s-but : {\'e}tat de l{'}art et perspectives d{'}am{\'e}lioration (Goal-oriented dialog systems : a recent overview and research prospects )",
    author = "Schaub, L{\'e}on-Paul  and
      Vaudapiviz, Cyndel",
    editor = "Morin, Emmanuel  and
      Rosset, Sophie  and
      Zweigenbaum, Pierre",
    booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume III : RECITAL",
    month = "7",
    year = "2019",
    address = "Toulouse, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/corrections-2025-06/2019.jeptalnrecital-recital.7/",
    pages = "541--562",
    language = "fra",
    abstract = "La gestion et la s{\'e}lection des informations pertinentes pour un tour de parole donn{\'e} restent un probl{\`e}me pour les syst{\`e}mes de dialogue {\`a} domaine ouvert. Pour ces derniers, les interactions possibles entre un utilisateur et un agent sont a priori infinies et ind{\'e}finies. La possibilit{\'e} d{'}une r{\'e}ponse erron{\'e}e de l{'}agent {\`a} l{'}utilisateur demeure donc {\'e}lev{\'e}e. Pour les syst{\`e}mes orient{\'e}s-but, le probl{\`e}me est consid{\'e}r{\'e} comme r{\'e}solu, mais d{'}apr{\`e}s notre exp{\'e}rience aucun syst{\`e}me ne montre une robustesse remarquable lorsqu{'}il est {\'e}valu{\'e} en situation r{\'e}elle. Dans cet article, nous dressons un {\'e}tat de l{'}art des m{\'e}thodes d{'}apprentissage de l{'}agent et des diff{\'e}rents mod{\`e}les d{'}agent conversationnel. Selon nous, l{'}une des pistes d{'}am{\'e}lioration de l{'}agent r{\'e}side dans sa m{\'e}moire, car cette derni{\`e}re (souvent repr{\'e}sent{\'e}e par le triplet : tour de parole courant, historique du dialogue et base de connaissances) n{'}est pas encore mod{\'e}lis{\'e}e avec assez de pr{\'e}cision. En dotant l{'}agent d{'}un mod{\`e}le de m{\'e}moire d{'}inspiration cognitive, nous pensons pouvoir augmenter les performances d{'}un syst{\`e}me de dialogue orient{\'e}-but en situation r{\'e}elle, par l{'}emploi d{'}algorithmes d{'}apprentissage automatique avec une approche antagoniste en support d{'}un nouveau mod{\`e}le de m{\'e}moire pour l{'}agent."
}