5-9 juin 2023 PARIS (France)
Recherche d'information conversationnelle
Laure Soulier  1@  , Pierre Erbacher  1, *@  , Thomas Gerald  2, *@  , Hanane Djeddal  1, *@  , Jian-Yun Nie  3, *@  , Philippe Preux  4, *@  
1 : Machine Learning and Information Access
Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique
2 : Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, CentraleSupélec, Université Paris-Saclay, Centre National de la Recherche Scientifique
3 : Département dÍnformatique et de Recherche Opérationnelle [Montreal]
4 : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189
Université de Lille : UMR9189, Centrale Lille : UMR9189, Centre National de la Recherche Scientifique : UMR9189, Centrale Lille, Université de Lille, Centre National de la Recherche Scientifique
* : Auteur correspondant

Le projet ANR JCJC SESAMS s'intéresse depuis 2018 au paradigme désormais actuels des systèmes de recherche d'information conversationnels. L'objectif est de formaliser des modèles de recherche d'information capables de fluidifier les interactions avec les utilisateurs pendant une session de recherche. Nous abordons différents enjeux : la prise en compte d'une conversation en langage naturel en contexte d'une recherche d'information, la génération d'interactions permettant de clarifier les besoins en information, la génération de réponse en langage naturel, ainsi que l'apprentissage continu pour s'adapter aux nouveaux besoins des utilisateurs.
Nous présenterons dans ce poster ces différents enjeux et les contributions associées. Nous pourrons également discuter les perspectives de recherche dans ce domaine suite au développement récents des gros modèles de langue.


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