Cette thèse s'intéresse aux réseaux de confusion comme représentation compacte et structurée des hypothèses multiples produites par un moteur de reconnaissance de parole et transmises à un module de post-traitement applicatif. Les réseaux de confusion (CN pour Confusion Networks) sont générés à partir des graphes de mots et structurent l'information sous la forme d'une séquence de classes contenant des hypothèses de mots en concurrence. Le cas d'usage étudié dans ces travaux est celui des hypothèses de reconnaissance transmises à un module de compréhension de la parole dans le cadre d'une application de dialogue déployée par France Telecom. Deux problématiques inhérentes à ce contexte applicatif sont soulevées. De façon générale, un système de dialogue doit non seulement reconnaître un énoncé prononcé par un utilisateur, mais aussi l'interpréter afin de déduire sons sens. Du point de vue de l'utilisateur, les performances perçues sont plus proches de celles de la chaîne complète de compréhension que de celles de la reconnaissance vocale seule. Ce sont ces performances que nous cherchons à optimiser. Le cas plus particulier d'une application déployée implique de pouvoir traiter des données réelles et donc très variées. Un énoncé peut être plus ou moins bruité, dans le domaine ou hors-domaine, couvert par le modèle sémantique de l'application ou non, etc. Étant donnée cette grande variabilité, nous posons la question de savoir si le fait d'appliquer les mêmes traitements sur l'ensemble des données, comme c'est le cas dans les approches classiques, est une solution adaptée. Avec cette double perspective, cette thèse s'attache à la fois à enrichir l'algorithme de construction des CNs dans le but d'optimiser globalement le processus de compréhension et à proposer une stratégie adéquate d'utilisation des réseaux de confusion dans le contexte d'une application réelle. Après une analyse des propriétés de deux approches de construction des CNs sur un corpus de données réelles, l'algorithme retenu est celui du "pivot". Nous en proposons une version modifiée et adaptée au contexte applicatif en introduisant notamment un traitement différencié des mots du graphe qui privilégie les mots porteurs de sens. En réponse à la grande variabilité des énoncés à traiter dans une application déployée, nous proposons une stratégie de décision à plusieurs niveaux qui vise à mieux prendre en compte les spécificités des différents types d'énoncés. Nous montrons notamment qu'il est préférable de n'exploiter la richesse des sorties multiples que sur les énoncés réellement porteurs de sens. Cette stratégie permet à la fois d'optimiser les temps de calcul et d'améliorer globalement les performances du système

Cette thèse s’intéresse aux réseaux de confusion comme représentation compacte et structurée des hypothèses multiples produites par un moteur de reconnaissance de parole et transmises à un module de post-traitement applicatif. Les réseaux de confusion (CN pour Confusion Networks) sont générés à partir des graphes de mots et structurent l’information sous la forme d’une séquence de classes contenant des hypothèses de mots en concurrence. Le cas d’usage étudié dans ces travaux est celui des hypothèses de reconnaissance transmises à un module de compréhension de la parole dans le cadre d’une application de dialogue déployée par France Telecom. Deux problématiques inhérentes à ce contexte applicatif sont soulevées. De façon générale, un système de dialogue doit non seulement reconnaître un énoncé prononcé par un utilisateur, mais aussi l’interpréter afin de déduire sons sens. Du point de vue de l’utilisateur, les performances perçues sont plus proches de celles de la chaîne complète de compréhension que de celles de la reconnaissance vocale seule. Ce sont ces performances que nous cherchons à optimiser. Le cas plus particulier d’une application déployée implique de pouvoir traiter des données réelles et donc très variées. Un énoncé peut être plus ou moins bruité, dans le domaine ou hors-domaine, couvert par le modèle sémantique de l’application ou non, etc. Étant donnée cette grande variabilité, nous posons la question de savoir si le fait d’appliquer les mêmes traitements sur l’ensemble des données, comme c’est le cas dans les approches classiques, est une solution adaptée. Avec cette double perspective, cette thèse s’attache à la fois à enrichir l’algorithme de construction des CNs dans le but d’optimiser globalement le processus de compréhension et à proposer une stratégie adéquate d’utilisation des réseaux de confusion dans le contexte d’une application réelle. Après une analyse des propriétés de deux approches de construction des CNs sur un corpus de données réelles, l’algorithme retenu est celui du "pivot". Nous en proposons une version modifiée et adaptée au contexte applicatif en introduisant notamment un traitement différencié des mots du graphe qui privilégie les mots porteurs de sens. En réponse à la grande variabilité des énoncés à traiter dans une application déployée, nous proposons une stratégie de décision à plusieurs niveaux qui vise à mieux prendre en compte les spécificités des différents types d’énoncés. Nous montrons notamment qu’il est préférable de n’exploiter la richesse des sorties multiples que sur les énoncés réellement porteurs de sens. Cette stratégie permet à la fois d’optimiser les temps de calcul et d’améliorer globalement les performances du système / The work presented in this PhD deals with the confusion networks as a compact and structured representation of multiple aligned recognition hypotheses produced by a speech recognition system and used by different applications. The confusion networks (CN) are constructed from word graphs and structure information as a sequence of classes containing several competing word hypothesis. In this work we focus on the problem of robust understanding from spontaneous speech input in a dialogue application, using CNs as structured representation of recognition hypotheses for the spoken language understanding module. We use France Telecom spoken dialogue system for customer care. Two issues inherent to this context are tackled. A dialogue system does not only have to recognize what a user says but also to understand the meaning of his request and to act upon it. From the user’s point of view, system performance is more accurately represented by the performance of the understanding process than by speech recognition performance only. Our work aims at improving the performance of the understanding process. Using a real application implies being able to process real heterogeneous data. An utterance can be more or less noisy, in the domain or out of the domain of the application, covered or not by the semantic model of the application, etc. A question raised by the variability of the data is whether applying the same processes to the entire data set, as done in classical approaches, is a suitable solution. This work follows a double perspective : to improve the CN construction algorithm with the intention of optimizing the understanding process and to propose an adequate strategy for the use of CN in a real application. Following a detailed analysis of two CN construction algorithms on a test set collected using the France Telecom customer care service, we decided to use the "pivot" algorithm for our work. We present a modified and adapted version of this algorithm. The new algorithm introduces different processing techniques for the words which are important for the understanding process. As for the variability of the real data the application has to process, we present a new multiple level decision strategy aiming at applying different processing techniques for different utterance categories. We show that it is preferable to process multiple recognition hypotheses only on utterances having a valid interpretation. This strategy optimises computation time and yields better global performance