@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/jlcl-multiple-ingestion/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."
}