Concevoir un assistant conversationnel de manière itérative et semi-supervisée avec le clustering interactif

National audience ; The design of a dataset needed to train a chatbot is most often the result of manual and tedious step. To guarantee the efficiency of the annotation, we propose the interactive clustering method, an active learning method based on constraints annotation. It’s an iterative approach, relying on a constrained clustering algorithm and using annotator knowledge to lead clustering. In this paper, we expose the process to design a chatbot with the interactive clustering method. ; La création d'un jeu de données nécessaire à la conception d'un assistant conversationnel résulte le plus souvent d'une étape manuelle et fastidieuse qui manque de techniques destinées à l'assister. Pour accélérer cette étape d'annotation, nous proposons une méthode de clustering interactif : il s'agit d'une approche itérative inspirée de l'apprentissage actif, reposant sur un algorithme de clustering et tirant parti d'une annotation de contraintes pour guider le regroupement des questions en une structure d'intentions. Dans cet article, nous exposons la méthodologie à mettre en oeuvre pour concevoir un assistant conversationnel opérationnel à l'aide du clustering interactif.