Notre travail de thèse porte sur la modélisation des intentions de communications des systèmes de dialogue homme-machine en langue naturelle et de manière générale de tout agent logiciel. Il s'agit de proposer un modèle de fonctionnement permettant à la machine d'avoir ses propres intentions de communiquer avec l'utilisateur humain, de telle sorte que la pertinence optimale de ses énonciations soit garantie.<br /><br />Notre modèle s'appuie sur l'idée que le sens échangé entre les interactants d'une conversation n'est pas un sens pré-existant à celle-ci, mais au contraire, un sens négocié et co-construit par les interactants durant la conversation. Cette co-construction s'appuie sur l'hypothèse de l'existence d'un terrain commun, c'est-à-dire d'un ensemble de connaissances, hypothèses et croyances que le locuteur pense être partagées.<br /><br />Notre travail a consisté à définir une mémoire interactionnelle pour la machine permettant le travail de négociation du sens. Cette mémoire contient des éléments de différents états organisés en arborescences. Ces éléments proviennent de l'interprétation des actes illocutoires de l'utilisateur et des résultats des raisonnements faits par les différentes activités du système de dialogue. Nous distinguons l'activité applicative dont le but est de fournir un service quelconque à l'utilisateur, l'activité langagière qui consiste à analyser les énoncés de l'utilisateur et générer les énoncés du système, et enfin l'activité dialogique qui consiste à dialoguer avec l'utilisateur. Les intentions de communications de la machine sont générées par la reconnaissance de configurations remarquables que nous avons définies en étudiant les arborescences qu'il est normalement possible d'obtenir. Ce principe de génération, à l'origine des actes langagiers de la machine, est général et indépendant de l'application. Il s'appuie uniquement sur la forme structurelle des éléments mnésiques (appelé UMM pour Unité Minimale de Mémoire) et sur le statut de ces derniers.