Avec le nombre croissant d'utilisateurs novices des applications informatiques, le besoin d'une aide efficace est devenu critique. Afin de répondre à ce besoins, nous suggérons d'utiliser un Agent Conversationnel Assistant (ACA), c'est-à-dire une interface permettant l'utilisation de la langue naturelle (en effet celle-ci est utilisée spontanément dès qu'un problème surgit) ainsi qu'une présence rassurante pour les utilisateurs.Une étude préliminaire détaille la constitution (en combinant la collecte et l'utilisation de thesaurus) d'un corpus de requêtes dont nous justifions le besoin. Ce corpus de 11626 requêtes est comparé avec d'autres corpus existants et nous montrons qu'il couvre le domaine étudié d'aide et que de plus, il contient des requêtes portant d'une part sur le contrôle de l'application et d'autre part des phrases de 'clavardage'. Ce corpus fournit une base saine pour la conception d'un analyseur syntactico-sémantique de requêtes en langage naturel, utilisant un jeu de classes (keys) sémantiques, un jeu de règles d'analyse et un jeu de règles de transformation. En entrée, les requêtes sont exprimées dans un langage formel (DAFT) pour lequel nous proposons une syntaxe et une sémantique. L'analyseur est alors évalué en comparant une annotation manuelle avec les requêtes produites automatiquement et nous étudions l'usage de techniques d'apprentissage supervisé afin d'identifier les classes d'activités conversationnelles. La méthodologie employée est validée via l'intégration d'un ACA dans une application Web existante , dédiée au prototypage collectif de la musique sur Internet. Enfin, nous décrivons l'architecture requise pour implémenter un agent rationnel qui a pour rôle de définir les réactions aux requêtes formelles des usagers, exprimées en DAFT ainsi que le modèle de l'application assistée, mettant ainsi en lumière le besoin d'un modèle cognitif.