Abstract FR:

Le cadre de cette these est celui de l'etude du dialogue en langue naturelle entre l'homme et la machine et concerne la modelisation de certaines erreurs survenant dans les dialogues finalises. Une erreur est un phenomene qui apparait anormal par rapport a un deroulement regulier du dialogue. Sa consequence est un arret temporaire ou definitif, appele echec, du dialogue. La reprise du dialogue necessite une correction de l'erreur. Notre technique permet de detecter les erreurs se rapportant aux plans de l'utilisateur en evaluant le degre d'adequation de ces plans vis-a-vis de la tache a accomplir. Pour effectuer la correction des erreurs detectees, nous avons defini un systeme general realisant la production des reponses correctives de la machine. Ces techniques sont concues pour les modeles de dialogue fondes sur les plans. Nous avons egalement explore les problemes entraines par une mauvaise identification des referents mentionnes dans les enonces. Nous appelons malentendu toute identification incorrecte d'un referent par l'auditeur qui conduit a utiliser un referent a la place d'un autre du point de vue du locuteur. La detection d'un malentendu est generalement impossible au moment meme ou il apparait mais a l'occasion d'une erreur quelconque apparaissant dans la suite du dialogue. La correction de cette erreur doit s'adresser a la cause reelle, l'enonce contenant le referent incorrectement identifie, et non a l'enonce ou l'erreur a ete detectee. Lorsque la cause reelle est ancienne, la reparation du dialogue oblige a reconsiderer tout ou partie de ce qui s'est echange depuis le malentendu. Enfin, notre these propose des solutions techniques concretes qui ont ete validees sur une petite application. L'ensemble de nos propositions est independant de toute application finale ce qui permet d'atteindre un bon degre de portabilite