Dans cet article, nous proposons une étude de la portabilité linguistique des modèles de langage pré-appris (MLPs) appliqués à une tâche de dialogue à domaine ouvert. La langue cible (L_T) retenue dans cette étude est le français. Elle dispose de peu de ressources spécifiques pour la tâche considérée et nous permet de réaliser une évaluation humaine. La langue source (L_S) est l’anglais qui concentre la majorité des travaux récents dans ce domaine. Construire des MLPs spécifiques pour chaque langue nécessite de collecter de nouveaux jeux de données et cela est coûteux. Ainsi, à partir des ressources disponibles en L_S et L_T, nous souhaitons évaluer les performances atteignables par un système de conversation en L_T . Pour cela, nous proposons trois approches : TrainOnTarget où le corpus L_S est traduit vers L_T avant l’affinage du modèle, TestOnSource où un modèle L_S est couplé avec des modules de traduction au moment du décodage et TrainOnSourceAdaptOnTarget, qui utilise un MLP multilingue - ici BLOOM (BigScience Workshop, 2022) - avec l’architecture MAD-X Adapter (Pfeiffer et al., 2020) pour apprendre la tâche en L_S et l’adapter à L_T . Les modèles sont évalués dans des conditions de dialogue oral et les stratégies sont comparées en termes de qualité perçue lors l’interaction.

Dans le projet ANR muDialBot, notre ambition est d’incorporer pro-activement des traits de comportements humains dans la communication parlée. Nous projetons d’atteindre une nouvelle étape de l’exploitation de l’information riche fournie par les flux de données audio et visuelles venant des humains. En particulier en extraire des événements verbaux et non-verbaux devra permettre d’accroître les capacités de décision des robots afin de gérer les tours de parole plus naturellement et aussi de pouvoir basculer d’interactions de groupe à des dialogues en face-à-face selon la situation. Récemment on a vu croître l’intérêt pour les robots compagnons capable d’assister les individus dans leur vie quotidienne et de communiquer efficacement avec eux. Ces robots sont perçus comme des entités sociales et leur pertinence pour la santé et le bien-être psychologique a été mise en avant dans des études. Les patients, leurs familles et les professionels de santé pourront mieux apprécier le potentiel de ces robots, dans la mesure où certaines limites seront rapidement affranchies, telles leur capacité de mouvement, vision et écoute afin de communiquer naturellement avec les humains, aù-délà de ce que permettent déjà les écrans tactiles et les commandes vocales seuls. Les résultats scientifiques et technologiques du projet seront implémentés sur un robot social commercial et seront testés et validés avec plusieurs cas d’usage dans le contexte d’une unité d’hôpital de jour. Une collecte de données à grande échelle viendra compléter les test in-situ pour nourrir les recherches futures. Consoritium : LIA (porteur), INRIA Grenoble, Lab Hubert Curien, AP-HP Broca, ERM Automatismes