Our work falls within the field of high resolution spectroscopy of gas phase molecules in the far-, mid- and near-infrared ranges. Its guiding line are absorption spectral intensities, dealt with experimentally and theoretically. In particular, we developed in our laboratory the field of intensities measurements of vibration-rotation lines using Fourier transform spectrometers, with a precision of about 0.5 % and an accuracy of 2-4 % for chemically stable species. We study chemically stable (CO2, N2O, C2H6, OCS, C2H2) and unstable (HOCl, HCOOH et HNO3) compounds. We also measure infrared absorption cross section spectra for CFC replacements. Some of our measured intensities, of direct interest for the study of planetary atmospheres, are now incorporated in international spectroscopic databases. Others are used to develop global theoretical models of molecules, in relationship with intra-molecular dynamics./Nos travaux de recherches relèvent de la spectroscopie à haute résolution de molécules en phase gazeuse dans les domaines de l’infrarouge lointain, moyen et proche. Ils ont pour ligne directrice les intensités spectrales d’absorption, abordées expérimentalement et théoriquement. Nous avons en particulier développé dans notre laboratoire le domaine de la mesure d’intensités d’absorption de raies de vibration-rotation à l’aide de spectromètres à transformée de Fourier. Nous réalisons ces mesures avec une précision d’environ 0.5 % et une exactitude d'environ 2-4 % pour les espèces chimiquement stables. Nous étudions des composés chimiquement stables (CO2, N2O, C2H6, OCS, C2H2) et instables (HOCl, HCOOH et HNO3). Nous mesurons également des spectres de sections efficaces d’absorption infrarouge pour des substituts des chlorofluorocarbures (CFC). Certaines de nos mesures d’intensité, d’intérêt direct pour l’étude d’atmosphères planétaires, sont aujourd’hui incorporées dans les bases de données spectroscopiques internationales. D’autres sont utilisées pour développer des modèles théoriques globaux de molécules, en liaison avec la dynamique intramoléculaire.

Un système de dialogue permet de doter la Machine de la capacité d'interagir de façon naturelle et efficace avec l'Homme. Dans cette thèse nous nous intéressons au développement d'un système de dialogue reposant sur des approches statistiques, et en particulier du cadre formel des Processus Décisionnel de Markov Partiellement Observable, en anglais Partially Observable Markov Decision Process (POMDP), qui à ce jour fait office de référence dans la littérature en ce qui concerne la gestion statistique du dialogue. Ce modèle permet à la fois une prise en compte améliorée de l'incertitude inhérente au traitement des données en provenance de l'utilisateur (notamment la parole) et aussi l'optimisation automatique de la politique d'interaction à partir de données grâce à l'apprentissage par renforcement, en anglais Reinforcement Learning (RL). Cependant, une des problématiques liées aux approches statistiques est qu'elles nécessitent le recours à une grande quantité de données d'apprentissage pour atteindre des niveaux de performances acceptables. Or, la collecte de telles données est un processus long et coûteux qui nécessite généralement, pour le cas du dialogue, la réalisation de prototypes fonctionnels avec l'intervention d'experts et/ou le développement de solution alternative comme le recours à la simulation d'utilisateurs. En effet, très peu de travaux considèrent à ce jour la possibilité d'un apprentissage de la stratégie de la Machine de part sa mise en situation de zéro (sans apprentissage préalable) face à de vrais utilisateurs. Pourtant cette solution présente un grand intérêt, elle permet par exemple d'inscrire le processus d'apprentissage comme une partie intégrante du cycle de vie d'un système lui offrant la capacité de s'adapter à de nouvelles conditions de façon dynamique et continue. Dans cette thèse, nous nous attacherons donc à apporter des solutions visant à rendre possible ce démarrage à froid du système mais aussi, à améliorer sa capacité à s'adapter à de nouvelles conditions (extension de domaine, changement d'utilisateur,...). Pour ce faire, nous envisagerons dans un premier temps l'utilisation de l'expertise du domaine (règles expertes) pour guider l'apprentissage initial de la politique d'interaction du système. De même, nous étudierons l'impact de la prise en compte de jugements subjectifs émis par l'utilisateur au fil de l'interaction dans l'apprentissage, notamment dans un contexte de changement de profil d'utilisateur où la politique préalablement apprise doit alors pouvoir s'adapter à de nouvelles conditions. Les résultats obtenus sur une tâche de référence montrent la possibilité d'apprendre une politique (quasi-)optimale en quelques centaines d'interactions, mais aussi que les informations supplémentaires considérées dans nos propositions sont à même d'accélérer significativement l'apprentissage et d'améliorer la tolérance aux bruits dans la chaîne de traitement. Dans un second temps nous nous intéresserons à réduire les coûts de développement d'un module de compréhension de la parole utilisé dans l'étiquetage sémantique d'un tour de dialogue. Pour cela, nous exploiterons les récentes avancées dans les techniques de projection des mots dans des espaces vectoriels continus conservant les propriétés syntactiques et sémantiques, pour généraliser à partir des connaissances initiales limitées de la tâche pour comprendre l'utilisateur. Nous nous attacherons aussi à proposer des solutions afin d'enrichir dynamiquement cette connaissance et étudier le rapport de cette technique avec les méthodes statistiques état de l'art. Là encore nos résultats expérimentaux montrent qu'il est possible d'atteindre des performances état de l'art avec très peu de données et de raffiner ces modèles ensuite avec des retours utilisateurs dont le coût peut lui-même être optimisé. / A dialogue system should give the machine the ability to interactnaturally and efficiently with humans. In this thesis, we focus on theissue of the development of stochastic dialogue systems. Thus, we especiallyconsider the Partially Observable Markov Decision Process (POMDP)framework which yields state-of-the-art performance on goal-oriented dialoguemanagement tasks. This model enables the system to cope with thecommunication ambiguities due to noisy channel and also to optimize itsdialogue management strategy directly from data with Reinforcement Learning (RL)methods.Considering statistical approaches often requires the availability of alarge amount of training data to reach good performance. However, corpora of interest are seldom readily available and collectingsuch data is both time consuming and expensive. For instance, it mayrequire a working prototype to initiate preliminary experiments with thesupport of expert users or to consider other alternatives such as usersimulation techniques.Very few studies to date have considered learning a dialogue strategyfrom scratch by interacting with real users, yet this solution is ofgreat interest. Indeed, considering the learning process as part of thelife cycle of a system offers a principle framework to dynamically adaptthe system to new conditions in an online and seamless fashion.In this thesis, we endeavour to provide solutions to make possible thisdialogue system cold start (nearly from scratch) but also to improve its ability to adapt to new conditions in operation (domain extension, new user profile, etc.).First, we investigate the conditions under which initial expertknowledge (such as expert rules) can be used to accelerate the policyoptimization of a learning agent. Similarly, we study how polarized userappraisals gathered throughout the course of the interaction can beintegrated into a reinforcement learning-based dialogue manager. Morespecifically, we discuss how this information can be cast intosocially-inspired rewards to speed up the policy optimisation for bothefficient task completion and user adaptation in an online learning setting.The results obtained on a reference task demonstrate that a(quasi-)optimal policy can be learnt in just a few hundred dialogues,but also that the considered additional information is able tosignificantly accelerate the learning as well as improving the noise tolerance.Second, we focus on reducing the development cost of the spoken language understanding module. For this, we exploit recent word embedding models(projection of words in a continuous vector space representing syntacticand semantic properties) to generalize from a limited initial knowledgeabout the dialogue task to enable the machine to instantly understandthe user utterances. We also propose to dynamically enrich thisknowledge with both active learning techniques and state-of-the-artstatistical methods. Our experimental results show that state-of-the-artperformance can be obtained with a very limited amount of in-domain andin-context data. We also show that we are able to refine the proposedmodel by exploiting user returns about the system outputs as well as tooptimize our adaptive learning with an adversarial bandit algorithm tosuccessfully balance the trade-off between user effort and moduleperformance.Finally, we study how the physical embodiment of a dialogue system in a humanoid robot can help the interaction in a dedicated Human-Robotapplication where dialogue system learning and testing are carried outwith real users. Indeed, in this thesis we propose an extension of thepreviously considered decision-making techniques to be able to take intoaccount the robot's awareness of the users' belief (perspective taking)in a RL-based situated dialogue management optimisation procedure.

Our work falls within the field of high resolution spectroscopy of gas phase molecules in the far-, mid- and near-infrared ranges. Its guiding line are absorption spectral intensities, dealt with experimentally and theoretically. In particular, we developed in our laboratory the field of intensities measurements of vibration-rotation lines using Fourier transform spectrometers, with a precision of about 0.5 % and an accuracy of 2-4 % for chemically stable species. We study chemically stable (CO2, N2O, C2H6, OCS, C2H2) and unstable (HOCl, HCOOH et HNO3) compounds. We also measure infrared absorption cross section spectra for CFC replacements. Some of our measured intensities, of direct interest for the study of planetary atmospheres, are now incorporated in international spectroscopic databases. Others are used to develop global theoretical models of molecules, in relationship with intra-molecular dynamics./Nos travaux de recherches relèvent de la spectroscopie à haute résolution de molécules en phase gazeuse dans les domaines de l’infrarouge lointain, moyen et proche. Ils ont pour ligne directrice les intensités spectrales d’absorption, abordées expérimentalement et théoriquement. Nous avons en particulier développé dans notre laboratoire le domaine de la mesure d’intensités d’absorption de raies de vibration-rotation à l’aide de spectromètres à transformée de Fourier. Nous réalisons ces mesures avec une précision d’environ 0.5 % et une exactitude d'environ 2-4 % pour les espèces chimiquement stables. Nous étudions des composés chimiquement stables (CO2, N2O, C2H6, OCS, C2H2) et instables (HOCl, HCOOH et HNO3). Nous mesurons également des spectres de sections efficaces d’absorption infrarouge pour des substituts des chlorofluorocarbures (CFC). Certaines de nos mesures d’intensité, d’intérêt direct pour l’étude d’atmosphères planétaires, sont aujourd’hui incorporées dans les bases de données spectroscopiques internationales. D’autres sont utilisées pour développer des modèles théoriques globaux de molécules, en liaison avec la dynamique intramoléculaire. / Agrégation de l'enseignement supérieur, Orientation sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished