Les services cognitifs et leur instanciation sous forme de messages ou d'assistants virtuels sont aujourd'hui utilisés par un grand nombre d'utilisateurs. L'IA conversationnelle est déjà reconnue comme une priorité stratégique pour les entreprises modernes. De plus en plus d’organisations ont commencé ou prévoient d'utiliser les capacités issues des progrès de l'IA conversationnelle et des services cognitifs. Alors que les économies subissent d'importants changements structurels, les stratégies numériques, par l'intégration de l'IA conversationnelle aux applications et aux processus, doivent fournir aux industries de tout le spectre des outils pour créer un avantage concurrentiel et apporter plus de valeur à leurs services. Les services cognitifs conversationnels permettent de comprendre les besoins des utilisateurs, exprimés en langage naturel, et de répondre à ces besoins en invoquant les services appropriés (par exemple, les API). Le contrôle du flux de la conversation, appelé gestion du dialogue, est l'une des tâches essentielles des robots conversationnels et la clé de leur succès et de leur adoption. La gestion du dialogue dans les services cognitifs conversationnels vise à garder la trace des informations de conversation qui sont entrées explicitement ou implicitement et à gérer les interactions complexes avec les utilisateurs. Néanmoins, la conception de techniques de gestion du dialogue évolutives et robustes pour prendre en charge des conversations complexes et permettre aux utilisateurs de converser naturellement avec les services et d'exécuter leurs tâches efficacement reste un problème très difficile. Les principaux défis pour supporter des conversations complexes entre humains et robots proviennent des variations d'énonciation dans les interactions ouvertes entre humains et robots, du grand nombre de services potentiellement inconnus au moment du développement, et d’un besoin d'abstractions riches pour caractériser les contextes de conversation. Ce projet de thèse vise à faire progresser la compréhension fondamentale de l'ingénierie des services cognitifs en développant : des abstractions déclaratives, des modèles et des techniques pour capturer d’une manière dynamique les modèles d'interaction entre les utilisateurs, les services cognitifs, les APIs et leurs compositions.