BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//wp-events-plugin.com//7.4.1//EN TZID:Europe/Paris X-WR-TIMEZONE:Europe/Paris BEGIN:VEVENT UID:0-76@lisn.upsaclay.fr DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221215T140000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20221215T180000 DTSTAMP:20221214T143740Z URL:https://www.lisn.upsaclay.fr/evenements/systemes-de-dialogue-apprenant -tout-au-long-de-leur-vie-de-lelaboration-a-levaluation/ SUMMARY:Systèmes de dialogue apprenant tout au long de leur vie : de l'él aboration à l'évaluation DESCRIPTION:Composition du jury :\nYannick Estève (Professeur\, LIA\, Avig non Université) : Rapporteur &\; ExaminateurFrançois Portet (Professe ur\, LIG\, Université Grenoble Alpes) : Rapporteur &\; ExaminateurFré déric Béchet (Professeur\, LIS\, Aix Marseille Université) : Examinateu rChloé Clavel (Professeure\, LTCI\, Télécom Paris-Tech) : ExaminatriceB ich-Liên Doan (Professeure\, LISN\, Université Paris-Saclay) : Examinatr iceGuillaume Bernard (Ingénieur-docteur\, LNE) : Co-superviseurOlivier Ga libert (Ingénieur-docteur\, LNE) : Co-superviseurSophie Rosset (Directric e de recherche\, LISN\, CNRS ) : Directrice de thèse\nLes systèmes de di alogue orientés tâche\, plus communément appelés chatbots\, ont pour b ut de réaliser des tâches et de fournir des informations à la demande d ’un utilisateur dans le cadre d'une conversation et d’un domaine préc is (e.g. réservation d’un billet de train). Ces systèmes ont été lar gement adoptés par de nombreuses entreprises. Cependant\, ils souffrent e n pratique de certaines limitations : (1) ils sont dépendants des donnée s d'entraînement nécessaires afin d'obtenir un système performant\, (2) ils manquent de flexibilité et sont peu performants dès que le cas de f igure rencontré en pratique s'éloigne des données vues pendant le déve loppement\, et (3) il est difficile de les adapter au cours du temps aux n ouveaux éléments qui apparaissent étant donné l'évolution inévitable du monde et des exigences des concepteurs et des utilisateurs. Ainsi\, no us appliquons le Lifelong Learning (LL) aux systèmes de dialogue orienté s tâche. Nous définissons le LL comme la capacité d'un système à êtr e appliqué à et à apprendre plusieurs tâches au cours du temps\, en pr oduction\, en autonomie\, en continu et de manière interactive. Trois ét apes doivent alors être réalisées en autonomie par le système : (1) D étecter la présence d'un nouvel élément\, (2) extraire et identifier l e nouvel élément et (3) adapter les composants du système associés à cet élément. Dans le cadre de cette thèse et étant donné la complexit é du sujet\, nous nous concentrons sur trois sous-problèmes liés aux sy stèmes de dialogue apprenant tout au long de leur vie.\nDans un 1er temps \, nous proposons une 1ère méthodologie pour l'évaluation continue et a u cours du temps de l'apprentissage sur le terrain des systèmes de dialog ue. Ce type d'apprentissage est proche du LL mais met de côté l'aspect m ulti-tâches. Nous décrivons aussi un système de dialogue orienté tâch e capable d'améliorer sur le terrain sa détection des slots via l'annota tion autonome de données collectées au cours de ses interactions. Nous évaluons ce système à travers deux méthodes d'adaptation grâce à not re méthodologie et montrons l'intérêt d'une évaluation continue et au cours du temps.\nDans un 2nd temps\, nous nous concentrons sur l'étude no vatrice du transfert inter-langue dans le cadre de l'apprentissage continu d'une séquence de langues. En effet\, le transfert et l'apprentissage co ntinu sont deux aspects importants du LL. Nous réalisons cette étude sur la tâche de détection des slots à l'aide de BERT multilingue. Nous obs ervons des capacités de transfert en avant substantielles malgré la pré sence d'oubli et présentons les capacités d’un modèle entraîné de m anière continue.\nDans un 3ème temps\, nous nous intéressons à l'étud e du transfert inter-domaine dans le cadre de l'apprentissage zero-shot. N ous réalisons cette étude sur la tâche de suivi de l'état du dialogue\ , qui nécessite de considérer l’ensemble du dialogue et plus seulement le tour courant. Nous étudions d’abord les capacités de généralisat ion et de transfert d'un modèle existant sur de nouvelles valeurs de slot s. Ensuite\, nous proposons des variantes du modèle et une méthode capab le d'améliorer les performances zero-shot du modèle sur des nouveaux typ es de slots appartenant à un nouveau domaine.\nPublications\nListe des pu blications de Mathilde Véron : https://hal.universite-paris-saclay.fr/sea rch/index/?q=mathilde+v%C3%A9ron CATEGORIES:IaH,STL,Thèses et HDR END:VEVENT BEGIN:VTIMEZONE TZID:Europe/Paris X-LIC-LOCATION:Europe/Paris BEGIN:STANDARD DTSTART:20221030T020000 TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET END:STANDARD END:VTIMEZONE END:VCALENDAR