Agent Conversationnel Réaliste

L'objectif de cette thèse est créer un·e agent·e conversationnel·le réaliste, doté·e d'une « personnalité ». Les agents conversationnels, autrement appelés chatbots, ont fait l'objet d'un phénomène de mode impressionnant il y a quelques années. Les startups ont fleuri et les prévisions de croissance étaient gigantesques. Depuis, la ferveur est retombée. Les chatbots sont devenus des outils parmi d'autres dans la relation client sur internet. Les technologies se sont standardisées autour de détecteurs d'intention et d'accès aux bases de données. Il est désormais très facile de créer un agent conversationnel pour une tâche donnée. Il est même faisable de lui faire accepter des entrées variées non prévues à l'avance et de lui faire générer un texte fluide, syntaxiquement et sémantiquement correct. Par contre, il est très difficile de produire un agent générique capable de s'adapter très rapidement à une tâche nouvelle. Le but de cette thèse est de résoudre cette problématique. Le modèle de génération de réponse devra prendre en entrée une description des connaissances de l'agent·e sur le monde, sur iel-même et sur la conversation en cours de façon à générer des réponses en cohérence avec ce modèle. Ces connaissances externes devront pouvoir être facilement remplacées ou mises à jour. L'agent·e conversationnel·le produit·e sera développé·e et expérimenté·e dans le cadre du projet européen Cortex² visant, pour un de ses cas d'usage, à produire des outils facilitant l'expérience des réunions en ligne ou mixtes.