octobre 2024

Date: lundi 21 octobre 2024 à 14h00  lieu: salle des thèses sur le campus Hannah Arendt. Le lien de visio-conférence est le suivant: https://bbb.univ-avignon.fr/rooms/vtj-xje-xex-gyw/join .  Le jury sera composé de : Dr Aurélie Clodic, LAAS-CNRS,  RapporteurePr Julien Pinquier, Université de Toulouse, IRIT, RapporteurPr Laurence Devillers, Sorbonne Université, LISN-CNRS, ExaminatricePr Olivier Alata, Université Jean Monnet, Laboratoire Hubert Curien, ExaminateurPr Fabrice Lefèvre, Avignon Université, LIA, Directeur de thèseDr Bassam Jabaian, Avignon Université, LIA, Co-encadrant Titre : L’interaction humain-robot multimodale proactive dans un cadre hospitalier Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la création d’un système multimodal proactif pour le robot social Pepper, destiné à une salle d’attente d’hôpital. Pour ce faire, nous avons développé une architecture cognitive d’interaction humain-robot, fondée sur une boucle continue de perceptions, de représentation et de décision. Le flux de perceptions se divise en deux étapes : d’abord, la récupération des données des capteurs du robot, puis leur enrichissement grâce à des modules de raffinage. Un module de raffinage de diarisation du locuteur, basé sur une modélisation bayésienne de la fusion des perceptions audio et visuelles par coïncidence spatiale, a été intégré. Pour permettre une action proactive, nous avons conçu un modèle analysant la disponibilité des utilisateurs à une Plus d'infos

Date:  Jeudi 24 octobre à 15h  Lieu: salle des thèses sur le campus Hannah Arendt.   Vous pouvez également y assister à distance si vous le souhaitez grâce au lien suivant : https://v-au.univ-avignon.fr/live/bbb-soutenance-these-l-druart-24-octobre-2024/.   Title : Towards Contextual and Structured Spoken Task-Oriented Dialogue Understanding Abstract : Accurately understanding users’ requests is key to provide smooth interactions with spoken Task-Oriented Dialogue (TOD) systems. Traditionally such systems adopt cascade approaches which combine an Automatic Speech Recognition (ASR) component with a Natural Language Understanding (NLU) one. Yet, those systems still have trouble to accurately map complex user’s request with their internal representation. Recent work highlights potential directions to improve those systems. On the one hand, end-to-end approaches have successfully enhanced Spoken Language Understanding (SLU) system’s performance. Indeed, they provide more robust and accurate predictions by leveraging joint optimization and paralinguistic information. On the other hand, textual datasets propose fine-grained semantic representations. Such representations seem more adequate to represent user’s complex requests. This thesis explores both directions towards contextual and structured spoken task-oriented dialogue understanding. We first conduct a preliminary study dedicated to getting the grips of SLU in the context of TOD. We designed a cascade approach to perform spoken Dialogue State Tracking (DST) on MultiWOZ. Our approach ranked Plus d'infos