Intitulé : Méthodologies de tests de certifications : Etude du cas d'un agent conversationnel pour les assurances

Date : du 10/2023 au 10/2026

Directeur(s) : Hacène FOUCHAL

Co-directeur(s) : Olivier FLAUZAC

Description : FR : Cette thèse porte sur la validation d'un agent conversationnel (chatbot) amélioré par des techniques d'intelligence artificielle. L'objectif est de proposer des méthodes pour tester et, éventuellement, certifier un agent conversationnel. Le test d'un agent conversationnel n'est pas une tâche facile, car il prend en compte plusieurs dimensions (compréhension du langage naturel, génération de réponses, explication des réponses, gestion du dialogue, etc.) Chacun de ces axes doit être considéré séparément et testé indépendamment des autres mais aussi considéré avec les autres comme un tout. L'objectif sera de développer une plateforme robuste pour dériver des cas de test pour ces agents et fournir une base de données dynamique. Ensuite, nous proposerons une méthodologie pour la génération de scénarios dynamiques en utilisant des techniques d'apprentissage automatique. EN : This thesis deals with the validation of a conversational agent (chatbot) enhanced by artificial intelligence techniques. The aim is to propose methods for testing and, possibly, certifying a conversational agent. Testing a conversational agent is not an easy task, as it consideres various dimensions (natural language understanding, response generation, response explanation, dialogue management, etc.). Each of these axes must be considered separately and tested independently of the others but also considered with the others as a whole. The aim will be to develop a robust platform for deriving test cases for these agents and providing a dynamic database. Then propose a methodology for dynamic scenario generation using machine learning techniques.