Figure

Objet

Les systèmes experts, ou système à base de connaissances (SBC), trouvent de nombreuses applications dans des domaines tels que le diagnostic médical, les systèmes d'aide à la décision (dépannage, conseil), voire la formation. Les raisonnements automatiques mis en oeuvre dans de tels systèmes (bases de règles) s'avèrant peu intelligibles pour des utilisateurs non informaticiens, il est rapidement apparu nécessaire de doter les SBC de capacités explicatives. Ces explications, destinées à justifier les résultats de la résolution auprès d'un utilisateur final, sont le produit d'un raisonnement explicatif requérant une expertise propre et nécessitant des connaissances spécifiques. La prise en considération de la réaction de l'utilisateur et de ses éventuelles questions " à propos " permet de pallier la difficulté à déterminer d'emblée la " bonne " explication, mais pose le problème de l'interprétation de la langue naturelle. Le passage de l'explication réactive à l'explication dialogique fait surgir toute la problématique du dialogue humain-machine (DHM) dans celle de l'Explication. C'est à ce point de convergence que se situent nos recherches.

Contenu

Dans l'optique de spécifier un SBC capable d'expliquer ses raisonnements par le biais d'un véritable dialogue, un corpus de dialogues du type magicien d'Oz a été recueilli, à l'initiative du groupe GENE (Génération d'Explications NEgociées), dans le cadre du projet SATIN. Ces dialogues de validation entre le système simulé et des internes en médecine portent sur le domaine des maladies néonatales. Ce corpus a donné lieu à un atelier de recherche multidisciplinaire. Pour nous, il s'agit d'une base appréciable, définissant à la fois une situation crédible d'interaction, et fournissant des indications sur les caractéristiques de tels dialogues expert-expert. Notre but est de réaliser une modélisation informatique (figure 1) de l'acte de dialogue explicatif (ADex) mettant en relief ses différents aspects et leurs interactions. L'acte de dialogue est vu comme une " interface " entre les énoncés en langue naturelle et le reste du système. Dans le sens utilisateur -> système, il s'agit de fournir des éléments d'interprétation aux différents modules gérant le dialogue (structuration des échanges, suivi des thèmes), l'explication (stratégies explicatives) et l'argumentation (attaques/défenses). Réciproquement (système -> utilisateur), ADex se charge d'engendrer une forme de surface en LN à partir des directives du système. Cette modélisation, qui est destinée à prendre place dans l'architecture d'un système expert explicatif dialogueur, donnera lieu à une mise en oeuvre du type multi-agents communiquant par échange de messages, en Smalltalk.

Situation

Dans un premier temps nous avons défini un cadre de recherche (dialogue expert-expert postérieur à la résolution) cohérent avec les travaux de GENE auxquels nous participons. L'étude du corpus selon les points de vue du dialogue, de l'explication et de l'argumentation, a permis de distinguer les connaissances mises en jeu, les différents niveaux de discours ainsi que les liens avec les stratégies d'explication et d'argumentation. Dans de telles discussions, centrées sur la tâche de diagnostic et très argumentées, les marqueurs linguistiques ont une place importante. Cette étude est aussi à la base de l'extension du modèle d'acte de dialogue (1) au dialogue explicatif (ADex, figure 2). Une première ébauche de ce modèle a été conçue afin d'élaborer une grille d'analyse permettant de tirer du corpus les informations nécessaires à la spécification détaillée du modèle qui est en cours. L'étape suivante sera de préciser la communication entre ADex et les autres modules du système, tant du point de vue des ressources langagières (analyseur syntaxico-sémantique, gestion du dialogue) que de l'application (résolution, explication).

Références

(1) L.Charnay : "Les actes de dialogue : modélisation et identification des actes de dialogue dans un DHM finalisé". Rapport de DEA d'Informatique, 1994

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