Définition et détection des incohérences du système dans les dialogues orientés tâche. Nous présentons des expériences sur la détection automatique des comportements incohérents des systèmes de dialogues orientés tâche à partir du contexte. Nous enrichissons les données bAbI/DSTC2 (Bordes et al., 2017) avec une annotation automatique des incohérences de dialogue, et nous démontrons que les incohérences sont en corrélation avec les dialogues ratés. Nous supposons que l’utilisation d’un historique de dialogue limité et la prédiction du prochain tour de l’utilisateur peuvent améliorer la classification des incohérences. Si les deux hypothèses sont confirmées pour un modèle de dialogue basé sur les réseaux de mémoire, elles ne le sont pas pour un entraînement basé sur le modèle de langage GPT-2, qui bénéficie le plus de l’utilisation de l’historique complet du dialogue et obtient un score de précision de 0,99.

La gestion et la sélection des informations pertinentes pour un tour de parole donné restent un problème pour les systèmes de dialogue à domaine ouvert. Pour ces derniers, les interactions possibles entre un utilisateur et un agent sont a priori infinies et indéfinies. La possibilité d’une réponse erronée de l’agent à l’utilisateur demeure donc élevée. Pour les systèmes orientés-but, le problème est considéré comme résolu, mais d’après notre expérience aucun système ne montre une robustesse remarquable lorsqu’il est évalué en situation réelle. Dans cet article, nous dressons un état de l’art des méthodes d’apprentissage de l’agent et des différents modèles d’agent conversationnel. Selon nous, l’une des pistes d’amélioration de l’agent réside dans sa mémoire, car cette dernière (souvent représentée par le triplet : tour de parole courant, historique du dialogue et base de connaissances) n’est pas encore modélisée avec assez de précision. En dotant l’agent d’un modèle de mémoire d’inspiration cognitive, nous pensons pouvoir augmenter les performances d’un système de dialogue orienté-but en situation réelle, par l’emploi d’algorithmes d’apprentissage automatique avec une approche antagoniste en support d’un nouveau modèle de mémoire pour l’agent.