Thèse CIFRE à Orange Labs (Issy les Moulineaux, Paris).

Sujet de la thèse : Apprentissage par renforcement dans un système de dialogue incrémental

L’objectif général de la thèse est d’implanter, d’adapter, d’optimiser et d’intégrer un algorithme d’apprentissage par renforcement dans un système de dialogue incrémental.

La thèse produira une analyse extensive, proche de l’exhaustivité, de l’apprentissage par renforcement dans un environnement événementiel, domaine très peu exploré par la littérature scientifique actuellement. Cette analyse débouchera sur la réalisation de plusieurs algorithmes qui passeront un banc d’essai. L’algorithme le plus performant/prometteur fera l’objet d’une analyse plus poussée et sera intégrée à une application de dialogue expérimentale, pour démontrer son efficacité dans son environnement naturel.

Les défis scientifiques sont nombreux. La thèse rapproche plusieurs domaines scientifiques à la fois très pointus et hétérogènes : l’apprentissage automatique, les systèmes distribués, et le dialogue, qui est lui-même une discipline par nature multi-compétence, du traitement automatique de la langue naturelle au traitement du signal, en passant par la psychologie cognitive. Un premier défi est donc de prendre suffisamment de recul pour intégrer toutes ces composantes dans une seule image globale. Un second défi, plus mathématique, consiste à adapter les algorithmes d’apprentissage par renforcement à un modèle de décisions événementiel. Un troisième défi, de l’ordre de l’ingénierie, concerne l’intégration dans, et le développement d’une application de dialogue de bout en bout. Et enfin, un quatrième défi, auquel nous serons particulièrement attentifs, concerne le souci d’inscrire ce travail scientifique dans un objectif d’industrialisation, à long terme.

Contacts : Romain Laroche, Orange Labs (romain.laroche...at___orange.com) et Fabrice Lefevre, Université d'Avignon (fabrice.lefevre''''at***univ-avignon.fr).