Les applications de compréhension du langage parlé sont moins performantes si les documents transcrits automatiquement contiennent un taux d’erreur-mot élevé. Des solutions récentes proposent de projeter ces transcriptions dans un espace de thèmes, comme par exemple l’allocation latente de Dirichlet (LDA), la LDA supervisée ainsi que le modèle author-topic (AT). Une représentation compacte originale, appelée c-vector, a été récemment introduite afin de surmonter la difficulté liée au choix de la taille de ces espaces thématiques. Cette représentation améliore la robustesse aux erreurs de transcription, en compactant les différentes représentations LDA d’un document parlé dans un espace réduit. Le défaut majeur de cette méthode est le nombre élevé de sous-tâches nécessaires à la construction de l’espace c-vector. Cet article propose de corriger ce défaut en utilisant un cadre original fondé sur un espace de caractéristiques robustes de faible dimension provenant d’un ensemble de modèles AT considérant à la fois le contenu du dialogue parlé (les mots) et la classe du document. Les expérimentations, conduites sur le corpus DECODA, montrent que la représentation proposée permet un gain de plus de 2.5 points en termes de conversations correctement classifiées.