@inproceedings{wan-etal-2025-emodynamix-prediction,
    title = "{E}mo{D}ynami{X} : Pr{\'e}diction de strat{\'e}gies de dialogue pour le support {\'e}motionnel via la mod{\'e}lisation de m{\'e}lange d'{\'e}motions et de la dynamique du discours",
    author = "Wan, Chenwei  and
      Labeau, Matthieu  and
      Clavel, Chlo{\'e}",
    editor = "Bechet, Fr{\'e}d{\'e}ric  and
      Chifu, Adrian-Gabriel  and
      Pinel-sauvagnat, Karen  and
      Favre, Benoit  and
      Maes, Eliot  and
      Nurbakova, Diana",
    booktitle = "Actes des 32{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 2 : traductions d'articles publi{\'e}s",
    month = "6",
    year = "2025",
    address = "Marseille, France",
    publisher = "ATALA {\textbackslash}{\textbackslash}{\&} ARIA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/corrections-2025-10/2025.jeptalnrecital-trad.9/",
    pages = "11--12",
    language = "fra",
    abstract = "Concevoir des syst{\`e}mes conversationnels dot{\'e}s d{'}une intelligence {\'e}motionnelle pour apporter du r{\'e}confort et des conseils aux personnes en d{\'e}tresse constitue un domaine de recherche particuli{\`e}rement prometteur. R{\'e}cemment, gr{\^a}ce aux avanc{\'e}es des grands mod{\`e}les de langue (LLMs), les agents conversationnels entra{\^i}n{\'e}s de bout en bout sans {\'e}tapes explicites de pr{\'e}diction de strat{\'e}gie de dialogue sont devenus plus courants. Cependant, la planification implicite de strat{\'e}gie manque de transparence, et des {\'e}tudes r{\'e}centes montrent que la pr{\'e}f{\'e}rence inh{\'e}rente des LLMs pour certaines strat{\'e}gies socio{\'e}motionnelles nuit {\`a} la qualit{\'e} du soutien {\'e}motionnel fourni. Pour relever ce d{\'e}fi, nous proposons de dissocier la pr{\'e}diction de strat{\'e}gies de la g{\'e}n{\'e}ration du langage et introduisons un nouveau cadre de pr{\'e}diction de strat{\'e}gie conversationnelle, EmoDynamiX, qui mod{\'e}lise la dynamique du discours entre les {\'e}motions fines du c{\^o}t{\'e} de l{'}utilisateur et les strat{\'e}gies du syst{\`e}me au moyen d{'}un graphe h{\'e}t{\'e}rog{\`e}ne, afin d{'}am{\'e}liorer {\`a} la fois les performances et la transparence. Les r{\'e}sultats exp{\'e}rimentaux sur deux jeux de donn{\'e}es de conversations pour le support {\'e}motionnel (ESC) montrent qu{'}EmoDynamiX surpasse de mani{\`e}re significative les m{\'e}thodes ant{\'e}rieures {\`a} l'{\'e}tat de l{'}art (avec une meilleure ma{\^i}trise et un biais de pr{\'e}f{\'e}rence plus faible). Notre approche offre {\'e}galement une meilleure transparence en permettant de retracer le processus de prise de d{\'e}cision."
}