Sur le rôle de l’être humain dans le dialogue humain/machine

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'apprentissage par renforcement pour les systèmes de dialogue. Ce document propose différentes manières de considérer l'être humain, interlocuteur du système de dialogue. Après un aperçu des limites du cadre agent/environnement traditionnel, nous proposons de modéliser dans un premier temps le dialogue comme un jeu stochastique. Dans ce cadre, l'être humain n'est plus vu comme une distribution de probabilité stationnaire mais comme un agent cherchant à optimiser ses préférences. Nous montrons que ce cadre permet une prise en compte de phénomènes de co-adaptation intrinsèques au dialogue humain/machine et nous montrons que ce cadre étend le champ d'application des systèmes de dialogue, par exemple aux dialogues de négociations. Dans un second temps, nous présentons une méthode permettant à l'être humain d'accélérer et de sécuriser la phase d'apprentissage de son système de dialogue par le biais de conseils encodés sous la forme d'une fonction de récompense. Nous montrons que cette prise en compte de conseils permet de significativement améliorer les performances d'un agent apprenant par renforcement. Finalement, une troisième situation est considérée. Ici, un système écoute une conversation entre humains et agit de manière à influer sur le cours de la conversation. Une fonction de récompense originale permettant de maximiser le résultat de la conversation tout en minimisant l'intrusivité du système est proposé. Nous montrons que notre approche permet de significativement améliorer les conversations. Pour implémenter cette approche, un modèle de la conversation est requis. C'est pourquoi nous proposons dans une quatrième contribution d'apprendre ce modèle à partir d'un algorithme d'apprentissage d'automates à multiplicité. The context of this thesis takes place in Reinforcement Learning for Spoken Dialogue Systems. This document proposes several ways to consider the role of the human interlocutor. After an overview of the limits of the traditional Agent/Environment framework, we first suggest to model human/machine dialogue as a Stochastic Game. Within this framework, the human being is seen as a rational agent, acting in order to optimize his preferences. We show that this framework allows to take into consideration co-adaptation phenomena and extend the applications of human/machine dialogue, e.g. negociation dialogues. In a second time, we address the issue of allowing the incorporation of human expertise in order t