Jérôme Lehuen. Un modèle de dialogue dynamique et générique intégrant l acquisition de sa compétence linguistique

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1 THÈSE présentée en vue de l obtention du titre de Docteur de l Université de Caen Spécialité : Sciences Mention : Informatique par Jérôme Lehuen Un modèle de dialogue dynamique et générique intégrant l acquisition de sa compétence linguistique Le système COALA Soutenue le 19 juin 1997 devant la commission d examen Rapporteur : Jean CAELEN, Directeur de Recherches, CLIPS-IMAG, Grenoble. Rapporteur : Jacques PITRAT, Directeur de Recherches, LAFORIA, Paris 6. Rapporteur : Gérard SABAH, Directeur de Recherches, LIMSI-CNRS, Orsay. Examinateur : Martial VIVET, Professeur, LIUM, Le Mans. Codirecteur : Daniel LUZZATI, Professeur de Linguistique, Le Mans. Directeur : Anne NICOLLE, Professeur, GREYC, Caen. Thèse préparée au sein du Laboratoire d Informatique de l Université du Maine au Mans Faculté des Sciences - Université du Maine - Avenue Olivier Messiaen, Le Mans cedex 9

2 À Marie-Laure qui m a accompagné en faisant preuve d une grande patience. À mes parents qui m ont toujours soutenu durant mes longues études. À notre petit Pierre pour tout ce bonheur qu il nous apporte.

3 J adresse mes plus sincères remerciements à : Anne Nicolle et Daniel Luzzati, mes directeurs de thèse, qui m ont accordé leur confiance et leur amitié durant ces longues années. En adoptant une attitude à la fois libérale et attentive, ils ont su me faire profiter de leur maîtrise dans leurs domaines respectifs tout en me laissant libre de mes choix scientifiques. Jean Caelen, Jacques Pitrat et Gérard Sabah qui m ont fait l honneur d être mes rapporteurs. Leurs conseils enrichissants et leurs jugements particulièrement précis m ont permis d apporter à cette thèse de très nombreuses améliorations. Martial Vivet, directeur du LIUM, qui m a initié aux principes et techniques de l intelligence artificielle, et dont l enthousiasme a contribué sans aucun doute à mon parcours universitaire et scientifique. Enfin, je tiens à exprimer ma gratitude envers toutes les personnes qui ont contribué scientifiquement ou humainement à la réalisation de ce travail de recherche.

4 Chapitre 1 - Problématique 1 1. Problématique Chapitre 1 Problématique L e langage, tout comme la culture générale, se construit avec et en fonction d une somme d expériences individuelles. Les multiples interactions qui permettent à ces expériences de se produire, jouent un rôle essentiel dans l acquisition de la compétence langagière. La psychologie développementale nous apprend notamment que la relation entre dialogue implicite et dialogue explicite se transforme pendant, et en fonction des processus d interaction [VIVIER 93]. Or, à notre connaissance, aucun modèle de dialogue homme/machine en langage naturel ne tient compte de ces aspects fondamentaux de la communication inter-humaine. Nous nous sommes donné pour objectif de concevoir un modèle de dialogue qui permet, non seulement une coadaptation à l interlocuteur, mais aussi, une acquisition par l usage d une forme de compétence linguistique.

5 2 Chapitre 1 - Problématique 1.1 Remise en cause des modèles actuels Les expériences du projet Compèrobot 1 ont été à l origine de divers questionnements au sujet des modèles linguistiques et dialogiques jusqu ici utilisés dans le cadre du DHM (dialogue homme/machine). Dans un des corpus, on trouve l anecdote suivante : le sujet devait donner à l ordinateur des consignes afin que ce dernier puisse reconstruire un puzzle à base de pièces géométriques. Parmi les pièces, il y avait un grand triangle rectangle isocèle censé représenter le toit d une maison. Le sujet a dit, en voulant faire référence au triangle rectangle : «Maintenant, tu peux poser la voile sur la maison». On peut tirer trois enseignements de cette anecdote. Premièrement, il faut considérer d emblée que la langue employée par les utilisateurs est imprévisible et que les modèles linguistiques complets définis en intention 2 sont désormais à bannir. Deuxièmement, il faut chercher à modéliser la coadaptation langagière et la coréférenciation en se fondant sur l usage, c est-à-dire sur la langue effectivement pratiquée, et non sur une langue théorisée, normalisée. Troisièmement, les modèles de dialogue ont tout intérêt à pouvoir intégrer l intersubjectivité, c est-à-dire une "conscience" et un traitement des différences entre les croyances et les langages. Les formalismes généralement utilisés à des fins d analyse de la langue naturelle sont issus de la théorie mathématique des langages. Ces formalismes sont, pour la plupart, normatifs. Par exemple, une grammaire d unification ne reconnaît que les catégories et le lexique qu on lui a donnés au préalable. On aura beau s efforcer de répertorier mille possibilités pour exprimer quelque chose, l utilisateur s exprimera de façon inattendue et souvent à l aide une syntaxe originale. 1 Le programme de recherche Compèrobot porte sur les stratégies d explication d une tâche de construction dans une situation de dialogue enfant/machine [JACQUET 95] [ANDRES 95]. 2 Anglicisme de la théorie des ensembles qui signifie qu un ensemble est défini par l explicitation de tous ses éléments (s oppose à la définition en extension d un ensemble).

6 Remise en cause des modèles actuels 3 «La base linguistique des analyseurs traditionnels est la syntaxe chomskyenne, de son état premier jusqu à la théorie X barre ou ses dérivés (HPSG, LFG, TAG, etc.). Cette base linguistique a été détournée de ses objectifs premiers (la théorisation des structures profondes 1 de la compétence) vers des objectifs très différents pour lesquels elle se révèle complètement inadéquate.» [VERGNE 95] Les modèles de dialogue généralement utilisés dans le cadre du DHM sont des modèles issus de la linguistique descriptive. La fonction première de ces modèles est de décrire structurellement et fonctionnellement les conversations, non de doter un système d une quelconque compétence conversationnelle. Les structures générées par ces modèles ne rendent pas compte de la nature dynamique et dissymétrique de l interaction. «La conception de toute interactivité informatique semble reposer sur une symétrie supposée entre la personne et le système, que ce soit au travers de la communication, de l interaction, de la coopération. On se convainc aisément que cette symétrie posée implicitement n est pas donnée, mais qu elle est construite.» [BATARD 96] Ces deux considérations ne sont pas anodines : elles remettent en cause les fondements mêmes de certains modèles utilisés dans le cadre du DHM. Pour tenter de faire reculer les limites de ces systèmes, nous proposons d axer notre réflexion et de fonder nos modèles autour de ces trois "critères de pertinence" que nous développons dans notre thèse : - LA NON NORMATIVITE DES REPRESENTATIONS - LE CARACTERE DYNAMIQUE DU DIALOGUE - L OUVERTURE A L APPRENTISSAGE 1 Chomsky postule l existence de structures syntaxiques non apparentes [CHOMSKY 65].

7 4 Chapitre 1 - Problématique 1.2 Une approche du dialogue homme/machine Un point de vue philosophique Le positionnement de certains philosophes sur la langue va à l encontre des idées reçues sur l activité langagière. Partant d un énoncé de Wittgenstein : «Le langage est une cage dont on ne peut sortir», Coursil propose une propédeutique pour la recherche sur le langage en intelligence artificielle et commence par opposer la démarche synthétique et la démarche analytique : «La démarche synthétique pose la question de l'intelligence comme performance et savoir-faire ; la démarche analytique pose la question de l intelligence comme communication (être en intelligence avec) (être là, dans le dialogue). Car, comme chacun sait, on n'est pas toujours en intelligence avec le discours de qui vous parle : l intelligence peut être rompue comme elle peut s'acquérir. L'analytique conçoit l'intelligence comme acte de communication, c'est-à-dire non pas tant comme performance que comme transfert.» [COURSIL 92] Pour construire le chaînon manquant entre l activité de la machine et celle de la langue prise dans sa dimension défective 1, Coursil propose, en s inspirant du CLG 2 de Saussure, une grammaire analytique dont la finalité métaphorique est de plonger la machine dans l activité signifiante de la langue. La question du dialogue homme/machine dont on traite dans les recherches actuelles se trouve alors déplacée parce que la machine intelligente envisagée par Coursil, à l instar du sujet pensant, cherche son image par transfert (analogie psychanalytique) dans les objets qu elle appréhende et ne comprend que si elle la trouve. Les formulations inhabituelles et le langage délibérément métaphorique de Coursil sont pour le moins déroutants. Néanmoins, il nous semble qu un certain nombre de pistes peuvent se révéler prometteuses, comme la dimension défective et différentielle de la langue, ainsi que la notion de transfert [COURSIL 93]. 1 Coursil définit à l aide de la métaphore du tenon et de la mortaise (objet défectif) la dimension défective de la langue, qui a la capacité à s autodéfinir à partir de coupures et de règles. 2 Cours de Linguistique Générale. Bibliothèque Scientifique Payot, Paris.

8 Une approche du dialogue homme/machine Prise en compte de la non-normativité Les limites des performances des logiciels de traitement linguistique en général, et de DHM en particulier, semblent être dues à des approches par trop normatives et surtout à des représentations figées. Les représentations normatives obligent les utilisateurs à se focaliser sur le fonctionnement de la machine qu ils souhaitent utiliser, au détriment de l utilisation qu ils veulent en faire. Dans le meilleur des cas, ils sont contraints à adopter des représentations qui ne sont pas les leurs et à s adapter à des processus cognitifs qui leur sont étrangers : il s agit d une démarche d adaptation unilatérale. On peut dire que l approche normative consiste à "plonger la langue dans la machine", c'est-à-dire à extraire de nos compétences langagières et conversationnelles un sousensemble de régularités qui devront être codées, puis utilisées telles quelles. L'approche non-normative consiste à "plonger la machine dans la langue", c'est-à-dire à modéliser les comportements que nous avons vis-à-vis de l'activité langagière. C'est une approche pragmatique, non synthétique, qui donne une part importante à la notion d usage. machine langue langue machine «Plonger la langue dans la machine» «Plonger la machine dans la langue» Deux types de représentations Le terme représentation se retrouve dans des disciplines différentes mais apparentées (pédagogie, didactique, psychologie, neurobiologie, intelligence artificielle). Si elle a des facettes spécifiques à chaque discipline, la notion de représentation révèle des propriétés sur lesquelles se rejoignent différents domaines. Les différentes acceptions de ce terme polysémique se retrouvent généralement dans la notion de développement cognitif. L objet de l intelligence artificielle est de construire des systèmes dans lesquels sont inscrites des entités qui sont des représentations, ainsi que des processus capables de les exploiter. Dans ce cadre, le terme représentation désigne la façon dont sont décrits les concepts et les objets manipulés par la machine.

9 6 Chapitre 1 - Problématique Nous partons de l hypothèse qu une IDLN (interface dialogique en langue naturelle) ne doit pas être en relation directe avec le modèle de la tâche qui, pour raison d efficacité, doit être adapté au fonctionnement calculatoire et algorithmique de la machine. Si l'on veut que les utilisateurs abordent la machine de la façon la plus sereine possible, il faut la doter d'un comportement langagier qui soit le plus naturel possible. La machine qui dialogue doit alors manipuler deux types de représentations : des représentations opératives liées au modèle de la tâche, et des représentations psycholinguistiques qui permettent à la machine de s'affranchir d une quelconque norme. U IDLN M TÂCHE Représentations ª normatives ª figées ª synthétiques Projection unidirectionnelle Figure 1.1 : La projection unidirectionnelle Si le système ne possède que des représentations liées à la tâche sous-jacente, il projette sur son interlocuteur un modèle synthétique qui normalise la communication (cf. Figure 1.1). Nous dirons alors que la communication s effectue sur le mode de la projection unidirectionnelle. Si, en plus des représentations applicatives, le système possède des représentations évolutives et surtout non-normatives (sur le monde, sur la langue, etc.), il renvoie à l'utilisateur un modèle qui lui est beaucoup plus adapté (cf. Figure 1.2). Une tâche pour la machine est alors de faire le lien entre ces deux formes de représentation, entre une représentation psycholinguistique et une image du réel. Pour nous, ce lien ne peut être réalisé qu au travers de l apprentissage, et grâce à l interaction.

10 Une approche du dialogue homme/machine 7 U IDLN M TÂCHE Représentations ª normatives ª figées ª synthétiques Transfert bidirectionnel Représentations ª non-normatives ª évolutives ª analytiques Figure 1.2 : Le transfert bidirectionnel Ouverture à l apprentissage Un des principaux objectifs de la recherche en DHM est de concevoir un modèle sachant bien réagir aux multiples phénomènes d incommunicabilité qui peuvent survenir lors d un dialogue homme/machine (incompréhension, erreur d interprétation, écart dans la tâche, etc.). En d autres termes, il s agit de développer une certaine robustesse face aux non-attendus [LUZZATI 95a] [TALEB 96]. On peut aisément se convaincre du bénéfice qu un tel modèle peut tirer d une capacité à profiter des écarts et des non-attendus, ce qui peut lui permettre, entre autres choses, de s adapter à son interlocuteur et de faire évoluer ses compétences [VIVIER 93]. De cette adaptation à l apprentissage, il n y a qu un pas qu il faut essayer de franchir. Nous nous sommes donc attaché à développer notre modèle avec la constante préoccupation de lui permettre d apprendre de ses écarts et de ses erreurs tout en interagissant. Pour concevoir un tel modèle de dialogue, nous devons intégrer trois activités inhérentes à la communication. Une véritable interaction nécessite une forme de compréhension qui suppose une forme d adaptation, donc d apprentissage. La compréhension de l autre en tant qu être différent n est pas innée, elle ne peut pas être donnée à l avance à une entité qui doit interagir avec d autres entités. Cette communication suppose Dialoguer Comprendre Apprendre

11 8 Chapitre 1 - Problématique une coadaptation langagière, référentielle, interactionnelle, comportementale, etc. Ces activités fondamentales et interdépendantes (dialoguer, comprendre et apprendre) se décomposent en plusieurs sous-activités, elles-mêmes dépendantes les unes des autres : La compréhension d un signe ou d un ensemble de signes suppose leur perception, La perception et la représentation supposent une capacité de catégorisation, L apprentissage d une compétence suppose son acquisition graduelle, Le dialogue suppose des représentations de l interaction et de l interlocuteur, Ces activités supposent une réflexion de l agent sur son propre comportement. En effet, l apprentissage d une compétence interactionnelle suppose une perception et une acquisition des différentes situations d interaction dans lesquelles l agent se situe et qu il catégorise. Le dialogue repose alors sur une co-construction de ces situations interactionnelles, fondée sur des représentations de l interlocuteur, du monde ou d une tâche à accomplir. 1.3 Présentation du document Nous avons organisé notre travail en six chapitres. Le premier chapitre, celui-ci même, nous a permis de présenter une approche pragmatique du traitement automatique des langues naturelles en général, et du dialogue en particulier. Le deuxième chapitre est un état de l art dans le domaine des modèles de DHM. Le troisième chapitre nous permet de considérer le bénéfice que le DHM pourrait tirer d un modèle fondamentalement orienté vers l apprentissage. Le quatrième chapitre décrit le modèle hypothéticoexpérimental. Dans le cinquième chapitre, nous présentons le système COALA qui met en œuvre notre modèle de dialogue sur une tâche de type renseignement documentaire. Ce dernier est une plate-forme d expérimentation qui nous a permis, d une part d évaluer notre modèle de dialogue, d autre part de valider une architecture distribuée de type tableau-noir. COALA est désormais opérationnel et commence à apprendre tout en dialoguant sur une micro-tâche de documentation. Notre thèse en informatique, qui traite de la modélisation du DHM, prend appui sur les travaux en linguistique menés par Luzzati, lesquels sont fondés sur l acquisition et sur l analyse d un volumineux corpus de dialogues réalisés à l aide de la méthode dite du Magicien d Oz [LUZZATI 89] et [LUZZATI 95a].

12 Chapitre 2 - Modèles de dialogue 9 2. Modèles de dialogue Chapitre 2 Modèles de dialogue C e chapitre est un état de l art dans le domaine de la modélisation du dialogue homme/machine. Nous présentons ici huit modèles de dialogue représentatifs de quatre approches bien identifiables : la planification, la structuration, la négociation et l interaction. La première approche est fondée sur la reconnaissance et la construction de buts et de plans : on parle de planification intentionnelle. La deuxième approche est issue d un courant structuraliste qui s est donné pour objectif de dégager et d expliquer la structure du discours. La troisième approche tente de modéliser la façon dont les protagonistes d une négociation négocient leurs enjeux conversationnels afin d aboutir à un accord. La quatrième et dernière approche repose sur la modélisation de principes d interprétation et de production des actions communicatives.

13 10 Chapitre 2 - Modèles de dialogues 2.1 Modèles fondés sur la planification Les modèles de dialogue fondés sur la planification partent de l hypothèse que les personnes impliquées dans un dialogue ont des comportements rationnels les amenant à construire et à exécuter des plans pour atteindre des buts. La production d un énoncé par un locuteur est alors assimilé à la réalisation d un sous-but communicationnel. De façon abstraite, la planification est la construction, à partir d un modèle du monde, d un plan censé répondre à certains critères. Un plan est alors un ensemble organisé d actions dont la réalisation doit permettre d atteindre un but. D un point de vue cognitif, les buts sont généralement organisés en arbres de sous-buts, les nœuds terminaux (les feuilles) étant les actions à réaliser. Un but est exprimé, soit comme une conjonction de sous-buts à réaliser en parallèle, soit comme un enchaînement de sousbuts correspondant à la réalisation de préconditions. Affinant la théorie, Grosz soutient que chaque locuteur construit des plans, non seulement pour satisfaire ses propres besoins, mais aussi pour collaborer aux plans de son interlocuteur [GROSZ 90]. La reconnaissance des plans de l interlocuteur et la construction de plans partagés sont alors des conditions à cette collaboration. Le concept de plan partagé par les partenaires est le fondement des théories dite de collaboration qui expliquent le comportement coopérant des participants engagés dans une conversation [BUNT 89], [POLLACK 90]. Suite à la publication du célèbre article d Allen et Perrault : Analyzing Intention in Utterances [ALLEN 80], plusieurs modèles de dialogue homme/machine ont été conçus autour de la reconnaissance et de la construction de plans [LITMAN 84], [CARBERRY 90]. Les langages de programmation logique tel Prolog ont contribué au développement de ces modèles qui reposent sur le calcul des intentions de l interlocuteur vu comme une résolution de problème. Des études françaises, comme celles réalisées à Lannion et à Rennes dans l équipe de Guyomard et Siroux [NERZIC 93], [GUYOMARD 95], reprennent et développent le modèle de dialogue par métaplans proposé par Litman et Allen en D autres recherches, comme celles de Vilnat au LIMSI, ont pour thème l intégration de la planification dans les architectures coopératives pour le DHM.

14 Modèles fondés sur la planification Le modèle de Allen et Perrault Le modèle de dialogue présenté par Allen et Perrault dans [ALLEN 80] est fondé sur une capacité du système à reconnaître les plans de son interlocuteur, et à les utiliser pour décider de la réponse la plus pertinente à lui transmettre. Le système ARGOT qui met en œuvre ce modèle peut alors construire des réponses contenant plus d informations qu il ne lui est explicitement demandé : «Nous partons de l hypothèse que les agents essayent de reconnaître les plans de leurs interlocuteurs en vue de les utiliser lors de la construction des réponses. [...] Ce modèle est en mesure de rendre compte des réponses qui fournissent davantage d informations qu il en est explicitement demandé, des réponses à des fragments de phrases, ainsi qu à des actes de langage indirects.» [ALLEN 80] 1 Nous allons détailler successivement la notion de croyance qui constitue les fondements du modèle, les schémas d action qui permettent de formaliser les actes de langage comme les actions, puis les processus de reconnaissance et de construction de plans. Nous terminerons par un court exemple d application Notion de croyance Lorsque l on cherche à se représenter les pensées d autrui, la notion de croyance devient alors essentielle. Pour modéliser les connaissances de la machine, Allen et Perrault reprennent les travaux de Hintikka [HINTIKKA 63] et développent une logique modale 2 où les notions de croyance et de savoir sont représentées par les opérateurs modaux CROIT et SAIT. Cette logique épistémique permet au système de raisonner sur ce qu il sait et de traiter des informations pouvant être contradictoires avec ses connaissances. Il n y a pas de relation logique entre ce qu un agent A croit qu un autre agent B croit et les propres croyances de l agent A. Ainsi, A peut croire que B croit que la terre est plate, alors qu il croit qu elle est ronde. Cette capacité à traiter des informations 1 We assume that agents attempt to recognize the plans of other agents and, then, use this plan when deciding what response to make. [...] This model can account for responses that provide more information than explicitly requested and appropriate responses to both short sentence fragments and indirect speech acts. 2 Les logiques modales reposent sur les notions de mondes possibles et de vérité relative. Les opérateurs modaux n admettent pas d interprétation en terme de valeurs de vérité, mais reposent sur la notion d accessibilité entre mondes.

15 12 Chapitre 2 - Modèles de dialogues contradictoires est fondamentale si l on veut que les systèmes puissent s adapter réellement à leurs interlocuteurs. La formule (A CROIT P) se lit : «l agent A croit que la proposition P est vraie». En termes de logique modale, cela signifie que : s il existe un monde M dans lequel la proposition (A CROIT P) est vraie, la proposition P est vraie dans tous les mondes accessibles à partir du monde M par l agent A. La formule (A SAIT P) est vraie si (A CROIT P) est vraie et si la proposition P est effectivement vraie. À partir de l opérateur CROIT, on est en mesure de définir une axiomatique épistémique : (A CROIT P) (A CROIT (A CROIT P)) (axiome de transitivité) (A CROIT P) (A CROIT P) (axiome de cohérence) ((A CROIT P) (A CROIT Q)) (A CROIT (P Q)) ((A CROIT P) (A CROIT Q)) (A CROIT (P Q)) ((A CROIT P) (A CROIT (P Q))) (A CROIT Q) (axiome de conjonction) (axiome de disjonction) (axiome de rationalité) Figure 2.1 : Une axiomatique épistémique Les auteurs admettent que cette axiomatique, qui modélise un agent idéal ayant des croyances stables et étant capable d effectuer toutes les déductions possibles issues de ses croyances, est peu réaliste. Les dialogues traités par Allen et Perrault se déroulant durant un court laps de temps, celui-ci n est pas intégré. Pour prendre en compte la nonmonotonie des croyances, et traiter les contradictions propres à un agent, l opérateur CROIT peut être indexé par le temps. A partir de l opérateur CROIT, les auteurs introduisent trois opérateurs dérivés qui peuvent modéliser les connaissances que le système attribue à son interlocuteur :

16 Modèles fondés sur la planification 13 (A SAIT P) P (A CROIT P) ª On sait quelque chose quand ce quelque chose est vrai et qu on le croit. (A SAIT-SI P) (A SAIT P) (A SAIT P) ª L agent A connaît la valeur de vérité de la proposition P, quelle qu elle soit. (A SAIT-REF D) a : (A SAIT D = a) ª L agent A connaît la valeur d une description D concernant un objet du discours. Figure 2.2 : Trois opérateurs de simplification L opérateur SAIT-REF indique qu un agent donné connaît une propriété d un objet donné. Par exemple, l énoncé : «Pierre sait où la boîte se trouve.» peut être formalisé de la façon suivante : (Pierre SAIT-REF Localisation(boîte)) Schémas d action, plans et planification Les schémas d action utilisés dans le système ARGOT reprennent le formalisme STRIPS décrit pour la première fois dans [FIKES 71]. Un schéma d action est une règle qui contient un nom, un ensemble de paramètres, et un ensemble de formules comportant chacune des préconditions, des effets et un corps. Les préconditions sont les conditions nécessaires pour que l action puisse être exécutée, les effets sont des faits qui sont ajoutés ou supprimés après l exécution de l action, et le corps est une description détaillée de l action sous la forme d une séquence de sous-buts ou de sous-actions. Une occurrence d action est un schéma d action instancié (les paramètres sont fixés) et indexé par le temps. Un plan est une séquence linéaire d occurrences d actions, mettant en relation un état initial du monde et un état final but. Cette séquence est organisée sous la forme d un graphe représentant un ordre partiel sur les moments d exécution de ces actions. Une action est intentionnelle lorsque son auteur a voulu qu elle se réalise. Les préconditions de l action contiennent alors la formule (Auteur VEUT Action). Une action intentionnelle est un acte de langage (informer, demander, demander-si, demander-ref) lorsque le locuteur et l auditeur sont des paramètres du schéma d action, et lorsque l exécution de l action conduit à la production d un discours :

17 14 Chapitre 2 - Modèles de dialogues INFORMER (Locuteur, Auditeur, Proposition) Préconditions : Effets : Corps : Locuteur VEUT INFORMER (Locuteur, Auditeur, Proposition) Locuteur SAIT Proposition Auditeur SAIT Proposition Locuteur DIRE Proposition à Auditeur Figure 2.3 : Exemple de schéma d'action intentionnelle Un premier groupe de règles d inférences (règles de reconnaissance de plans) permet au système de reconstruire, après avoir analysé une question de l interlocuteur, un plan probable expliquant pourquoi l interlocuteur a posé cette question. Un second groupe de règles d inférences (règles de planification) permet au système, suite au calcul du ou des buts de l interlocuteur, de construire un plan permettant de réaliser ces buts. Inférences pour la reconnaissance des plans La reconnaissance de plans consiste en général à reconstruire, à partir de l observation d une action, un plan permettant d expliquer cette action. Dans le cadre d un modèle de dialogue, la reconnaissance de plans permet au système de reconstruire un plan probable expliquant pourquoi l interlocuteur a posé une question. La reconnaissance de plans est donc un processus qui peut être considéré comme une planification inversée : le système construit un plan en partant d une action pour remonter au but qui l a motivée. La reconnaissance du plan de l interlocuteur permettra au système d être en mesure de : Déterminer les intentions et les buts non exprimés de l interlocuteur, Prédire ou anticiper sur les actions possibles à venir, Détecter les obstacles pouvant entraver la réalisation de ces actions. Les connaissances utilisées par le système pour reconnaître un plan ne sont ni celles de l interlocuteur puisque c est le système lui-même qui construit le plan, ni celles du système puisque le plan construit est supposé être celui de l interlocuteur. Ces connaissances sont celles que le système prête à son interlocuteur : ce que le système croit que l interlocuteur croit. Par conséquent, les règles utilisées par la machine M pour calculer les buts de l interlocuteur A sont généralement du type : (M CROIT (A VEUT P)), ce qui peut se noter plus simplement avec l opérateur unaire : (MCAV P).

18 Modèles fondés sur la planification 15 Allen et Perrault considèrent deux catégories de règles : celles qui concernent les actions et celles qui concernent les connaissances. Soit une action ACT ayant une précondition P, un effet E et un sous-but B faisant partie de son corps. (MCAV P) (MCAV ACT) ª Si l interlocuteur a le but P, c est peut-être parce qu il veut réaliser l action ACT. ª Règle de type precondition-action. (MCAV B) (MCAV ACT) ª Si A veut exécuter le sous-but B, c est peut-être parce qu il veut réaliser ACT. ª Règle de type body-action. (MCAV ACT) (MCAV E) ª Si A veut réaliser l action ACT, c est peut-être parce qu il souhaite obtenir l effet E. ª Règle de type action-effect. (MCAV (X VEUT ACT)) (MCAV ACT) ª Si A veut que X réalise l action ACT, c est peut-être qu il souhaite l action ACT. ª Règle de type want-action. Figure 2.4 : Règles d'inférences concernant les actions (MCAV (A SAIT-SI P)) (MCAV P) ª Si A veut savoir si la proposition P est vrai, il souhaite peut-être que P soit vraie. ª Règle de type know-positive. (MCAV (A SAIT-SI P)) (MCAV P) ª Si A veut savoir si la proposition P est vraie, il souhaite peut-être que P soit faux. ª Règle de type know-negative. (MCAV (A SAIT-SI D = a)) (MCAV (A SAIT-REF D)) ª Si A veut savoir si D = a est vrai, il cherche peut-être à connaître la valeur de D. ª Règle de type know-value. (MCAV (A SAIT-REF D)) (MCAV R avec D) ª Si A veut connaître D, il veut peut-être obtenir un référent R ayant la description D. ª Règle de type know-term. Figure 2.5 : Règles d'inférences concernant les connaissances L application successive des règles know-value et know-term permet d inférer, à partir de l énoncé : «Ce train va-t-il à Brest?», que l interlocuteur souhaite peut-être prendre le train dont il est question. La formule (MCAV (A SAIT-REF Destination)) indique que la

19 16 Chapitre 2 - Modèles de dialogues machine M croit que l agent A souhaite connaître la destination du train (cf. Figure 2.2). La règle know-term permet alors d inférer qu il souhaite peut-être prendre ce train. Inférences pour la construction de plans Lorsque le système a inféré toutes les intentions et buts supposés de son interlocuteur, il peut construire un plan qui permet de réaliser ces buts, tout en détectant les obstacles à leur réalisation. La majeure partie des règles utilisé pour la construction de ce plan sont inverses de celles qui concernent la reconnaissance des actions (cf. Figure 2.4). Notation : Soit une action ACT, une précondition P, un effet E et un sous-but B. (M VEUT ACT) (M VEUT P) ª Si la machine veut réaliser l action ACT, elle doit d abord obtenir la précondition P. ª Règle de type action-precondition. (M VEUT ACT) (M VEUT B) ª Si la machine veut réaliser l action ACT, elle doit réaliser le sous-but B. ª Règle de type action-body. (M VEUT E) (M VEUT ACT) ª Si la machine veut obtenir l effet E, elle peut réaliser l action ACT qui produit E. ª Règle de type effect-action. (M VEUT P) (M VEUT (A SAIT-SI P)) ª Si la machine veut obtenir la précondition P, elle doit connaître sa valeur de vérité. ª Règle de type precondition-knowif. Figure 2.6 : Quatre règles de planification intentionnelle L ensemble des règles décrites dans ce chapitre sont utilisées dans la construction de plans partiels, composés de deux parties. La partie possibilités (alternative part) est construite en effectuant toutes les inférences possibles à partir des actions observées. La partie prévisions (expectation part) est construite par planification à partir d un but supposé de l interlocuteur. Chaque plan partiel est ensuite évalué à l aide d heuristiques visant à prédire dans quelle mesure il peut faire partie du plan global. Les plans partiels sélectionnés sont alors développés afin que le système puisse détecter les obstacles pouvant entraver la réalisation du plan global.

20 Modèles fondés sur la planification Exemple de construction d une réponse pertinente Nous donnons maintenant un exemple de raisonnement qui illustre le mécanisme de construction des réponses dans un système de dialogue homme/machine fondé sur la planification. La question initiale posée par l interlocuteur A à la machine M est tout d abord traduite en une représentation interne par actes de langage (cf. Figure 2.3) : Énoncé de A : «Quand le train de Lyon part-il?» Traduction de M : DEMANDER (A, M, INFORMER-REF (M, A, hd)) avec : heure(hd) ; train(train) ; heure-départ(train, hd) ; destination(train, Lyon) Cette traduction permet de construire plusieurs plans partiels analogues au suivant : Possibilités : Prévisions : DEMANDER (A, M, INFORMER-REF (M, A, hd)) effet M VEUT INFORMER-REF (M, A, hd) ETRE (A, gd, hd) avec : gare(gd) ; gare-départ(train, gd) permet PRENDRE (A, train) Le plan global suivant est obtenu par évaluation et assemblage des plans partiels : DEMANDER (A, M, INFORMER-REF (M, A, hd)) M VEUT INFORMER-REF (M, A, hd) INFORMER-REF (M, A, hd) (A SAIT-REF hd) et (A SAIT-REF gd) ETRE (A, gd, hd) PRENDRE (A, train) heure(hd) gare(gd) heure-départ(train, hd) gare-départ(train, gd) destination(train, Lyon) train(train) M est la machine elle-même A est un usager interlocuteur Figure 2.7 : Plan élaboré par le système de dialogue C est à cet instant que le système détecte deux obstacles (dont un est en liaison avec la question) : (M SAIT-REF hd) et (M SAIT-REF gd). Le système construit alors un plan pour les résoudre et fournira une réponse telle que : «A 13 heures, quai n 7», fournissant la

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