Résumé

Nous présentons ici un modèle pour le dialogue et les agents du dialogue. Le modèle est basé sur une structure particulière du dialogue : les jeux de dialogue. Les agents seront modélisés par leurs états mentaux et leurs capacités cognitives. Ce modèle a été implémenté en Prolog et plusieurs extensions sont envisageables.

Stage de troisième année ENSEEIHT / DEA Intelligence artificielle / Actes de langage et jeux de dialogue

L’étude du dialogue est intéressante en informatique, non seulement pour la compréhension de son fonctionnement, mais aussi pour rendre plus intuitive une interface homme-machine par exemple. Le dialogue est plus qu’une simple succession d’actes de langage. En effet, le dialogue est une structure complexe qui nécessite des moyens d’analyse similaires à un système de règles de production pour son interprétation et des techniques inspirées de la planification pour sa génération. Notre but est donc de présenter un modèle de dialogue et des agents du dialogue en utilisant des techniques de l’intelligence artificielle.

A l’origine, nous nous sommes inspirés des travaux de Beun pour l’écriture des règles et la structuration du processus de génération d’actes de langage. Ces travaux ont été étendus pour hiérarchiser le dialogue en utilisant la structure de jeux de dialogue proposée par Levin/Moore, Mann.

Nous voyons donc deux éléments essentiels dans le dialogue : les agents et les jeux. Les agents du dialogue seront représentés par leurs états mentaux et leurs capacités cognitives (système inférentiel, axiomatique). Les jeux de dialogue permettront de représenter les comportements des agents en fonction de leur contexte cognitif et de l’état courant du dialogue. Nous présenterons finalement quelques extensions au modèle actuel. On considérera deux types de jeux : les jeux intentionnels, fortement dépendants du contexte cognitif et les jeux conventionnels, basés sur des schémas conventionnels du dialogue. Les jeux permettront de modéliser non seulement ces deux comportements, mais aussi des comportements intermédiaires. On montrera aussi l’utilité des logiques non classiques (probabilistes, non-monotones, …), de la planification dans le dialogue.

Un résumé de ce travail a été présenté sous forme d’article au Colloque d’Intelligence Artificielle et Complexité I.A.C’98.

Vous trouverez plus de détails pratiques dans le répertoire help.

Le texte complet du rapport et les sources du programme sont accessibles sur le site de l’ENSEEIHT :

Sous Unix, gunzip permet de décompresser les fichiers .gz : gunzip fichier.gz, et tar permet d’extraire les archives du même nom : gunzip -c fichier.tar.gz | tar x.

Sous DOS ou Windows, pkunzip ou 7-Zip permettent de décompresser les fichiers .zip : pkunzip fichier.zip.