Cette thèse a pour objectif l’amélioration des capacités communicatives des agents logiciels en interaction avec des humains. Dans ce but, nous proposons une méthodologie basée sur l’étude d’un corpus d’interactions Homme-Homme orientées vers la réalisation d’une tâche. Nous proposons un cadre qui s’appuie sur les jeux de dialogue afin de modéliser des motifs dialogiques observés. Nous illustrons la spécification de tels jeux depuis des motifs extraits en appliquant l'ensemble des étapes de noter méthodologie à un corpus. Les jeux spécifiés sont validés en montrant qu’ils décrivent de façon appropriée les motifs apparaissant dans le corpus de référence. Enfin, nous montrons l’intérêt interprétatif et génératif de notre modèle pour le fondement du comportement communicatif conventionnel d’un agent interagissant avec un humain. Nous implémentons ce modèle dans le module Dogma, exploitable par un agent dans un dialogue impliquant deux interlocuteurs. / This research work aims at improving the communicative behaviour of software agents interacting with humans. To this purpose, we present a data-driven methodology based on the study of a task oriented corpus consisting of Human-Human interactions. We present a framework to specify dialogue games from observed interaction patterns based on the notion of social commitments and conversational gameboard. We exemplify the specification of dialogue games by implementing all the steps of our methodology ona task-oriented corpus. The produced games are validated by showing that they appropriately describe the patterns appearing in a reference corpus. Eventually, we show that an agent can take advantage of our model to regulate its conventional communicative behaviour on both interpretative and generative levels. We implement this model into Dogma, a module that can be used by an agent to manage its communicative behaviour in a two-interlocutor dialogue.