@inproceedings{njifenjou-etal-2025-incorporation,
title = "Incorporation de Traits de Personnalit{\'e} dans les Agents Conversationnels {\`a} base de {GML} : {\'E}tude de Cas de l{'}Assistance Client en Fran{\c{c}}ais",
author = "Njifenjou, Ahmed and
Sucal, Virgile and
Jabaian, Bassam and
Lef{\`e}vre, Fabrice",
editor = "Bechet, Fr{\'e}d{\'e}ric and
Chifu, Adrian-Gabriel and
Pinel-sauvagnat, Karen and
Favre, Benoit and
Maes, Eliot and
Nurbakova, Diana",
booktitle = "Actes des 32{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 2 : traductions d'articles publi{\'e}s",
month = "6",
year = "2025",
address = "Marseille, France",
publisher = "ATALA {\&} ARIA",
url = "https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-trad.17/",
pages = "33--33",
language = "fra",
abstract = "Parmi les diverses th{\'e}ories {\'e}labor{\'e}es pour capturer la complexit{\'e} multidimensionnelle de la personnalit{\'e} humaine, particuli{\`e}rement en psychologie, le mod{\`e}le des Big Five, aussi appel{\'e} {\guillemotleft} OCEAN {\guillemotright}, en raison de ses cinq dimensions principales, s{'}est affirm{\'e} comme un cadre analytique pr{\'e}{\'e}minent. Ce mod{\`e}le a {\'e}t{\'e} incorpor{\'e} dans le d{\'e}veloppement de chatbots mais les m{\'e}thodes actuelles, comme l{'}emploi de paires binaires de traits ou l{'}analyse isol{\'e}e de chaque trait, ne parviennent pas {\`a} rendre compte de la richesse nuanc{\'e}e de la personnalit{\'e} humaine. Dans cette recherche, nous introduisons une approche fond{\'e}e sur une repr{\'e}sentation vectorielle, o{\`u} chacune des dimensions repr{\'e}sente l{'}intensit{\'e} d{'}un trait OCEAN sur une {\'e}chelle continue. Cette nouvelle m{\'e}thode accro{\^i}t la flexibilit{\'e} et am{\'e}liore la fid{\'e}lit{\'e} du mod{\`e}le dans la capture de la diversit{\'e} des personnalit{\'e}s. L{'}application aux sc{\'e}narios d{'}assistance client en fran{\c{c}}ais d{\'e}montre que, sur la base de conversations humains-bots ainsi que bots-bots, les vecteurs de personnalit{\'e} attribu{\'e}s sont distinguables {\`a} la fois par les humains et par les GML. Leurs {\'e}valuations subjectives confirment les impacts mesurables de la personnalit{\'e} attribu{\'e}e sur l{'}exp{\'e}rience utilisateur, l{'}efficacit{\'e} de l{'}agent et la qualit{\'e} des conversations."
}<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3">
<mods ID="njifenjou-etal-2025-incorporation">
<titleInfo>
<title>Incorporation de Traits de Personnalité dans les Agents Conversationnels à base de GML : Étude de Cas de l’Assistance Client en Français</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Ahmed</namePart>
<namePart type="family">Njifenjou</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Virgile</namePart>
<namePart type="family">Sucal</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Bassam</namePart>
<namePart type="family">Jabaian</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Fabrice</namePart>
<namePart type="family">Lefèvre</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<dateIssued>2025-06</dateIssued>
</originInfo>
<typeOfResource>text</typeOfResource>
<language>
<languageTerm type="text">fra</languageTerm>
</language>
<relatedItem type="host">
<titleInfo>
<title>Actes des 32ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 2 : traductions d’articles publiés</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Frédéric</namePart>
<namePart type="family">Bechet</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Adrian-Gabriel</namePart>
<namePart type="family">Chifu</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Karen</namePart>
<namePart type="family">Pinel-sauvagnat</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Benoit</namePart>
<namePart type="family">Favre</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Eliot</namePart>
<namePart type="family">Maes</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Diana</namePart>
<namePart type="family">Nurbakova</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<publisher>ATALA & ARIA</publisher>
<place>
<placeTerm type="text">Marseille, France</placeTerm>
</place>
</originInfo>
<genre authority="marcgt">conference publication</genre>
</relatedItem>
<abstract>Parmi les diverses théories élaborées pour capturer la complexité multidimensionnelle de la personnalité humaine, particulièrement en psychologie, le modèle des Big Five, aussi appelé \guillemotleft OCEAN \guillemotright, en raison de ses cinq dimensions principales, s’est affirmé comme un cadre analytique prééminent. Ce modèle a été incorporé dans le développement de chatbots mais les méthodes actuelles, comme l’emploi de paires binaires de traits ou l’analyse isolée de chaque trait, ne parviennent pas à rendre compte de la richesse nuancée de la personnalité humaine. Dans cette recherche, nous introduisons une approche fondée sur une représentation vectorielle, où chacune des dimensions représente l’intensité d’un trait OCEAN sur une échelle continue. Cette nouvelle méthode accroît la flexibilité et améliore la fidélité du modèle dans la capture de la diversité des personnalités. L’application aux scénarios d’assistance client en français démontre que, sur la base de conversations humains-bots ainsi que bots-bots, les vecteurs de personnalité attribués sont distinguables à la fois par les humains et par les GML. Leurs évaluations subjectives confirment les impacts mesurables de la personnalité attribuée sur l’expérience utilisateur, l’efficacité de l’agent et la qualité des conversations.</abstract>
<identifier type="citekey">njifenjou-etal-2025-incorporation</identifier>
<location>
<url>https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-trad.17/</url>
</location>
<part>
<date>2025-6</date>
<extent unit="page">
<start>33</start>
<end>33</end>
</extent>
</part>
</mods>
</modsCollection>
%0 Conference Proceedings
%T Incorporation de Traits de Personnalité dans les Agents Conversationnels à base de GML : Étude de Cas de l’Assistance Client en Français
%A Njifenjou, Ahmed
%A Sucal, Virgile
%A Jabaian, Bassam
%A Lefèvre, Fabrice
%Y Bechet, Frédéric
%Y Chifu, Adrian-Gabriel
%Y Pinel-sauvagnat, Karen
%Y Favre, Benoit
%Y Maes, Eliot
%Y Nurbakova, Diana
%S Actes des 32ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 2 : traductions d’articles publiés
%D 2025
%8 June
%I ATALA & ARIA
%C Marseille, France
%G fra
%F njifenjou-etal-2025-incorporation
%X Parmi les diverses théories élaborées pour capturer la complexité multidimensionnelle de la personnalité humaine, particulièrement en psychologie, le modèle des Big Five, aussi appelé \guillemotleft OCEAN \guillemotright, en raison de ses cinq dimensions principales, s’est affirmé comme un cadre analytique prééminent. Ce modèle a été incorporé dans le développement de chatbots mais les méthodes actuelles, comme l’emploi de paires binaires de traits ou l’analyse isolée de chaque trait, ne parviennent pas à rendre compte de la richesse nuancée de la personnalité humaine. Dans cette recherche, nous introduisons une approche fondée sur une représentation vectorielle, où chacune des dimensions représente l’intensité d’un trait OCEAN sur une échelle continue. Cette nouvelle méthode accroît la flexibilité et améliore la fidélité du modèle dans la capture de la diversité des personnalités. L’application aux scénarios d’assistance client en français démontre que, sur la base de conversations humains-bots ainsi que bots-bots, les vecteurs de personnalité attribués sont distinguables à la fois par les humains et par les GML. Leurs évaluations subjectives confirment les impacts mesurables de la personnalité attribuée sur l’expérience utilisateur, l’efficacité de l’agent et la qualité des conversations.
%U https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-trad.17/
%P 33-33
Markdown (Informal)
[Incorporation de Traits de Personnalité dans les Agents Conversationnels à base de GML : Étude de Cas de l’Assistance Client en Français](https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-trad.17/) (Njifenjou et al., JEP/TALN/RECITAL 2025)
ACL