Thèse de Maya Medjad


Sujet :
Apprentissage pour la reconnaissance d’intention et la gestion de conversations.

Date de début : 21/11/2022
Date de fin : 21/11/2025

Encadrant : Frédéric Armetta

Résumé :

La recherche appliquée aux agents conversationnels s’est beaucoup développée ces dernières années depuis l’avènement des méthodes à base de réseaux de neurones [1] et des méthodes attentionnelles [2], avec de nombreuses applications (suivi de commandes, gestion des réservations, administration des ventes, etc.). La société Reecall  est spécialisée dans l’automatisation de ces traitements, depuis l’identification de la requête de l’utilisateur (Natural Language Understanding), au recueil d’informations utiles pour la tâche identifiée (Dialogue Manager), à la restitution en langage naturel pour l’utilisateur (Natural Language Generation). L’équipe SyCoSMA (Systèmes Cognitifs et Systèmes Multi-Agents) du laboratoire LIRIS est spécialisée dans la modélisation de systèmes intelligents dans différents domaines  qui nécessitent des représentations sémantiques adaptées (robotique, apprentissage, réseaux de neurones, systèmes multi-agents, etc.).

Dans le cadre de ce travail de thèse, on souhaite améliorer la fiabilité des agents conversationnels en proposant différents modèles innovants. Parmi les différentes perspectives, une attention particulière est portée sur la qualité et la quantité des informations disponibles pour l’apprentissage, et les façons d’optimiser leur utilisation. Différentes méthodes sont en cours d’étude (few shot learning [3], active learning [4], mixture of expert agents [5], etc.), avec de nombreuses possibilités de propositions et initiatives pour le candidat dans le cadre défini. L’environnement d’exploitation peut permettre l’apport de données complémentaires à travers les intéractions avec les utilisateurs du système. L’activité de recherche sur ce thème a débuté il y a une année. Une première étude a été menée au sein de la collaboration concernant l’efficacité des différentes architectures NLU [6],[7],[8] pour détecter différents types de requêtes utilisateur (Out Of Scope, Near Out Of Scope, etc.).

Maya Medjad aura ainsi pour mission de réaliser une ou plusieurs propositions dans le cadre de sa thèse, et de réaliser le transfert technologique pour l’entreprise ReeCall. L’essentiel des tâches affectées à la doctorante seront en lien direct avec le travail de recherche (élaboration de modèle, développement, évaluations, etc.).