IA pour un Assistant Intelligent

Contexte Machin Conclusion

IA pour un Assistant Intelligent

Mon Assistant Cognitif Honnêtement INtelligent

V. Berthier

Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur

16 mai 2012


Plan

1 ContexteLe LIMSILes équipes ILES & TLPÉtat de l'Art

2 MachinPrésentation généraleAnalyse Non-ContextuelleGestionnaire de sujets

3 ConclusionLes résultatsAxes de développementQuestions


Le LIMSI

Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les

Sciences de l'Ingénieur

Le LIMSI :

Un laboratoire du CNRS

Sur le campus d'Orsay

Une centaine de chercheurs

Deux départements :

Communication Homme Machine

Mécanique


Les équipes ILES & TLP

ILES & TLP

Machin a été développé dans le cadre d'un partenariat entre deuxgroupes :

Information, Langue Écrite et Signée (ILES)Corpus & ReprésentationModélisation et Traitement du Langage des SignesMultilinguisme

Traitement du Langage Parlé (TLP)Reconnaissance de la paroleIdenti�cation de la langue, du locuteur et de son étatémotionnelStructuration de documents audio et audiovisuelsTraduction de la paroleDialogue oral homme-machine


État de l'Art

Les Assistants Intelligents

L'une des 10 technologies émergentes d'importance (MIT

Technology Review 2009).C'est un système qui doit :

Accomplir des tâches complexes (agenda, annuaire, etc.),

En recevant le moins d'informations possible des utilisateurs,

Tout en étant capable de raisonner, d'apprendre et d'organiserde lui-même

En s'appuyant sur :

Des études comportementales

Des techniques d'Intelligence Arti�cielle

Des techniques de traitement du langage

Un but : donner l'impression d'interagir avec un humain


État de l'Art

Narval

Les premières recherches modernes datent du début des années2000.

Narval

Narval est l'ancêtre commun aux assistants intelligents modernes.

Très ambitieux

Un fonctionnement par recettes XML manquant de souplesse

Pas de résultats signi�catif, mais a donné le coup d'envoi de larecherche dans le domaine


État de l'Art

CALO

Réuni 300 chercheurs de 2003 à 2008.

Cognitive Assistant that Learns and Organizes

CALO est développé autour de six fonctions de haut-niveau :

Organiser et ordonner l'information

Préparer de nouveaux documents

Être l'intermédiaire entre humains

Gestion de tâches

Organiser et raisonner sur le temps

Acquisition de ressources

Pas de solution logicielle produite, mais plus de 500 articles publiés,et deux descendants intéressants : Siri et Trapit


État de l'Art

Siri et Trapit

Descendants directs de CALO, ces deux projets sont cependant trèsdi�érents l'un de l'autre :

Siri

Application iOS5 etiPhone 4S

Très user-friendly,dialogue avec l'utilisateur

Envoi d'emails, accès à lamétéo, au tra�c, rappelsde rendez-vous, etc.

Peu ou pas deraisonnement dans letemps

Trapit

Application Web

Interactions très limitéesavec les utilisateurs

Recherche des articles depresse concernant dessujets intéressantl'utilisateur

Apprend des feedbacksutilisateurs pour a�ner lespropositions


Présentation générale

RITEL

Ritel, un système de dialogue Homme-Machine

Utilisateur

Quelle est la capitale de laFrance ?

La capitale de la France estParis.Et son président ?Le président français estFrançois Hollande.

Ritel

Quelle est la capitale de laFrance ?La capitale de la France estParis.Et son président ?Le président français estFrançois Hollande.



RITEL


Utilisateur


La capitale de la France estParis.Et son président ?Le président français estFrançois Hollande.

Ritel


La capitale de la France estParis.

Et son président ?Le président français estFrançois Hollande.



RITEL


Utilisateur



Et son président ?

Le président français estFrançois Hollande.

Ritel



Et son président ?Le président français estFrançois Hollande.



RITEL


Utilisateur



Et son président ?


Ritel



Et son président ?




Idial & Wmatch

Deux emprunts à Ritel :

Idial, système de calcul distribuéWmatch, analyse de la structure des phrases

Reconnaît des structures dans les phrasesLes identi�e pour faciliter le traitement qui suit

Pour ce faire, Wmatch utilise :Des ressources : liste des prénoms, des villes de France, despays, etc.Des grammaires : ensemble de règles, sortes d'expressionrégulières fonctionnant sur des mots



Objectifs

Dialogue désiré

Vincent : Il faut �xer un rendez-vous mardi matin avec Gabriel etÉricMachin : (après avoir véri�é l'agenda) Attention, tu as déjà uneréunion de groupe à 10hVincent : Bon alors en tout début d'après-midi, vers 13h. Tu leurenvoies un mail pour con�rmer ?Machin : (après avoir véri�é dans la base d'adresses disponible)Oui. C'est fait.



MACHIN : Mon Assistant Cognitif Honnêtement INtelligent

Input

Analyse Sémantique

Gestionnaire de dialogue

Gestionnaire de sujets

RdV Dates Contacts

Génèration en langue naturelle

Diagramme représentant le fonctionnement de MACHIN


Analyse Non-Contextuelle

Les objectifs

Nombreuses sont les structures à reconnaître :Rendez-vous :

Les datesLes horairesLes lieuxLes personnes

Annuaire :

Ses nom et prénomSes adressesSes numéros de téléphone et de faxSes adresses mails

Date :

S'il s'agit d'une date passée ou futureComment cette date est exprimée : en jours ? Semaines ?Mois ?



Les objectifs

Nombreuses sont les structures à reconnaître :Rendez-vous :

Les datesLes horairesLes lieuxLes personnes

Annuaire :Ses nom et prénomSes adressesSes numéros de téléphone et de faxSes adresses mails

Date :S'il s'agit d'une date passée ou futureComment cette date est exprimée : en jours ? Semaines ?Mois ?



La pierre angulaire

Identi�cation des structures présentes dans les phrases :

Entrée utilisateurPrends un rendez-vous de deux heures le 16 avril à 16h pour présenter le TER

Analyse sémantique



La pierre angulaire



Analyse sémantique

<_organisation_rdv> Prends un rendez-vous</_organisation_rdv>



La pierre angulaire



Analyse sémantique

<_duree> <_length> deux </_length> <_periode_type>heures </_periode_type> </_duree>



La pierre angulaire



Analyse sémantique

<_date> <_date_absolue> <_day> 16 </_day> <_month>avril </_month> </_date_absolue> </_date>



La pierre angulaire



Analyse sémantique

<_horaire> <_heure> 16 </_heure> HOUR <_minute> 0</_minute> </_horaire>



La pierre angulaire



Analyse sémantique

<_nom_rdv> présenter le TER </_nom_rdv>



Les objectifs

Le système de gestion des sujets de Machin a un double rôle :

Une fonction d'historiquePour chaque sujet :

Déterminer quelles sont les informations nécessairesAssurer la complétion des sujets avec les informationsrenseignéesFournir une liste des informations reçues et manquantes



La fonction d'historique

Diagramme représentant l'architecture de l'historique

Historique

Sujet I Sujet IIP_Info

S_Info Échanges Entités

P_Infos

S_InfosÉchangesEntités

Dial 1 Dial 2 Dial 3 Dial 1 Dial 2 Dial 3



Gestion des sujets

Les rendez-vousPrends un rendez-vous de deux heures le 16 avril à 16h pour présenter le TER

Informations nécessaires pour ce sujet :

La date

L'horaire

La durée

Le lieu

La ou les personnes

Le but du rendez-vous


Les résultats

Résultats

Dialogue désiré

Vincent : Il faut �xer un rendez-vous mardi matin avec GabrielMachin : (après avoir véri�é l'agenda) Attention, tu as déjà uneréunion de groupe à 10hVincent : Bon alors en tout début d'après-midi, vers 13h. Tu leurenvoies un mail pour con�rmer ?Machin : (après avoir véri�é dans la base d'adresses disponible)Oui. C'est fait.

Grâce notamment à l'analyse, et surtout à la souplesse et lagénéricité du système de gestion des sujets...

Objectif atteint !


Axes de développement

Perspectives d'avenir

Des améliorations

Souplesse d'analyseRappels de rendez-vousModi�cations de contacts et de rendez-vous

De nouvelles fonctions

Reconnaissance de la paroleSynthèse vocale

Et à long terme...

Approches statistiques de gestion du dialogue


Axes de développement

Perspectives d'avenir

Des améliorationsSouplesse d'analyseRappels de rendez-vousModi�cations de contacts et de rendez-vous

De nouvelles fonctionsReconnaissance de la paroleSynthèse vocale

Et à long terme...Approches statistiques de gestion du dialogue


Questions

Questions

Des questions ?

IA pour un Assistant Intelligent

Documents

Transcript of IA pour un Assistant Intelligent