Étude cognitive des processus de construction d'une requête dans un système de gestion de connaissances médicales
This work addresses the challenge of enhancing medical information retrieval for users of a French-language health resource system, though it appears incremental as it builds on existing CISMeF infrastructure with a new conversational module.
The Cogni-CISMeF project tackled the problem of improving medical information search in the CISMeF system by developing a conversational agent that interacts with users in natural language, resulting in the implementation and integration of an artificial agent model to assist users in refining their queries.
This article presents the Cogni-CISMeF project, which aims at improving medical information search in the CISMeF system (Catalog and Index of French-language health resources) by including a conversational agent to interact with the user in natural language. To study the cognitive processes involved during the information search, a bottom-up methodology was adopted. Experimentation has been set up to obtain human dialogs between a user (playing the role of patient) dealing with medical information search and a CISMeF expert refining the request. The analysis of these dialogs underlined the use of discursive evidence: vocabulary, reformulation, implicit or explicit expression of user intentions, conversational sequences, etc. A model of artificial agent is proposed. It leads the user in its information search by proposing to him examples, assistance and choices. This model was implemented and integrated in the CISMeF system. ---- Cet article décrit le projet Cogni-CISMeF qui propose un module de dialogue Homme-Machine à intégrer dans le système d'indexation de connaissances médicales CISMeF (Catalogue et Index des Sites Médicaux Francophones). Nous avons adopté une démarche de modélisation cognitive en procédant à un recueil de corpus de dialogues entre un utilisateur (jouant le rôle d'un patient) désirant une information médicale et un expert CISMeF af inant cette demande pour construire la requête. Nous avons analysé la structure des dialogues ainsi obtenus et avons étudié un certain nombre d'indices discursifs : vocabulaire employé, marques de reformulation, commentaires méta et épilinguistiques, expression implicite ou explicite des intentions de l'utilisateur, enchaînement conversationnel, etc. De cette analyse, nous avons construit un modèle d'agent artificiel doté de capacités cognitives capables d'aider l'utilisateur dans sa tâche de recherche d'information. Ce modèle a été implémenté et intégré dans le système CISMeF.