De nombreux modules de compréhension de la parole ont en commun d’être probabilistes et basés sur des algorithmes d’apprentissage automatique. Deux difficultés majeures, rencontrées par toutes les méthodes existantes sont : le coût de la collecte des données et l’adaptation d’un module existant à un nouveau domaine. Dans cet article, nous proposons un processus d’adaptation en ligne avec une politique apprise en utilisant un algorithme de type bandit contre un adversaire. Nous montrons que cette proposition peut permettre d’optimiser un équilibre entre le coût de la collecte des retours demandés aux utilisateurs et la performance globale de la compréhension du langage parlé après sa mise à jour.

La majorité des méthodes état de l’art en compréhension automatique de la parole ont en commun de devoir être apprises sur une grande quantité de données annotées. Cette dépendance aux données constitue un réel obstacle lors du développement d’un système pour une nouvelle tâche/langue. Aussi, dans cette étude, nous présentons une méthode visant à limiter ce besoin par un mécanisme d’apprentissage sans données de référence (zero-shot learning). Cette méthode combine une description ontologique minimale de la tâche visée avec l’utilisation d’un espace sémantique continu appris par des approches à base de réseaux de neurones à partir de données génériques non-annotées. Nous montrons que le modèle simple et peu coûteux obtenu peut atteindre, dès le démarrage, des performances comparables à celles des systèmes état de l’art reposant sur des règles expertes ou sur des approches probabilistes sur des tâches de compréhension de la parole de référence (tests des Dialog State Tracking Challenges, DSTC2 et DSTC3). Nous proposons ensuite une stratégie d’adaptation en ligne permettant d’améliorer encore les performances de notre approche à l’aide d’une supervision faible et ajustable par l’utilisateur.