DialogLab
Google Research · Productivité
DialogLab est un framework open source de Google Research qui permet de concevoir, simuler et tester des conversations de groupe entre humains et IA. C'est un outil de prototypage de conversations à plusieurs, et non en tête-à-tête. Il offre une interface unique pour définir les personas des agents, gérer la structure du groupe, fixer des règles de prise de parole et d'interruption, et mêler un récit scripté à une improvisation en direct. Si votre travail porte sur le dialogue de groupe plutôt que sur un fil unique, il est fait pour ce manque.
À propos de DialogLab
Qu'est-ce que DialogLab
DialogLab est un prototype de recherche centré sur un problème que la plupart des outils d'IA laissent de côté : les vraies conversations sont rarement en tête-à-tête. Réunions d'équipe, dîners de famille, discussions en classe et tables rondes avec questions du public impliquent plusieurs locuteurs, des rôles qui changent et des interruptions que les produits de chat à un seul tour représentent mal.
Le framework, présenté à ACM UIST 2025, sépare la configuration sociale de la conversation de sa chronologie. Vous configurez qui est dans la salle (rôles, sous-groupes, relations). Puis vous définissez comment le dialogue se déroule (phases, séquences de tours, styles d'interaction). Cette séparation donne un modèle de création souple plutôt qu'un script rigide par scène.
Ce n'est pas une application de chat grand public. C'est sa principale limite. DialogLab est un artefact de recherche open source, alors attendez-vous à une installation technique et à une expérience de niveau prototype. Il s'adresse aux designers, aux chercheurs et aux développeurs qui doivent modéliser des dynamiques de groupe, pas aux utilisateurs occasionnels qui veulent un chatbot rapide.
Pour commencer
- Récupérez le framework dans le dépôt de code officiel de DialogLab, lié sur le blog de Google Research.
- Ouvrez l'éditeur visuel et placez les avatars et le contenu partagé sur le canevas glisser-déposer.
- Configurez la dynamique de groupe : créez le groupe de premier niveau, ajoutez des parties aux rôles distincts et définissez chaque participant comme élément humain ou IA.
- Construisez le déroulé de la conversation en ajoutant des extraits, puis fixez les participants, les séquences de tours et les styles d'interaction de chaque phase.
- Lancez une simulation dans l'aperçu en direct, passez en mode contrôle humain pour accepter ou modifier les réponses suggérées par l'IA, puis consultez le tableau de bord de vérification.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de DialogLab.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Les designers de conversations et chercheurs en UX qui doivent prototyper des flux à plusieurs avant de s'engager dans un développement, à condition d'être à l'aise avec une installation open source
- Les scénaristes de jeux et designers narratifs qui veulent des personnages non joueurs capables de se parler entre eux et de parler au joueur de façon crédible
- Les enseignants et chercheurs en sciences sociales qui ont besoin d'un environnement contrôlé pour étudier les dynamiques de groupe sans recruter de grands groupes
Tâches
- Modéliser une table ronde avec des rôles distincts d'intervenant et de public, y compris qui parle quand et comment les interruptions se déroulent
- Répéter une conversation difficile, comme un entretien ou une séance de prise de parole en public, face à un public simulé
- Mettre à l'épreuve des styles de modération en comparant le comportement d'une discussion selon des réglages d'interaction collaboratifs ou argumentatifs
Cas d'usage
- Préparer une séance de questions en conférence où les questions viennent de plusieurs participants simulés à la fois
- La conception de jeux à un stade précoce, où les branches de dialogue doivent être explorées avant de dépenser un budget de script
- La recherche sur les dynamiques de groupe, où les schémas de prise de parole et de sentiment doivent être mesurés et comparés entre conditions
Fonctionnalités clés
Flux de travail concevoir, tester et vérifier
DialogLab guide les créateurs à travers trois étapes : concevoir, tester et vérifier. Vous montez la scène, vous la lancez en simulation, puis vous inspectez le résultat dans un tableau de bord. Chaque étape alimente la suivante, si bien qu'une modification de conception peut être retestée sans reconstruire toute la conversation.
Modélisation des dynamiques de groupe
Le framework traite la configuration sociale de la conversation comme une couche à part. Un groupe est le conteneur de premier niveau, les parties sont des sous-groupes aux rôles distincts et les éléments sont les participants individuels ou le contenu partagé, comme une diapositive. Vous définissez ainsi une salle réaliste plutôt qu'une simple liste de locuteurs.
Déroulé de conversation avec des extraits
Les chronologies se découpent en extraits, chacun représentant une phase du dialogue avec ses propres participants, sa séquence de tours et son style d'interaction. Vous pouvez concevoir une structure comme ouverture, débat et consensus, et fixer des règles pour les interruptions et les brèves réactions afin que le déroulé paraisse moins mécanique.
Canevas visuel glisser-déposer
L'interface repose sur un canevas où vous positionnez des avatars et du contenu tirés de bibliothèques. Des panneaux d'inspection gèrent la configuration plus fine, du persona d'un avatar jusqu'aux schémas d'interaction à l'intérieur d'un seul extrait. C'est un modèle d'édition visuelle, pas un flux de travail à base de fichiers de configuration.
Simulation avec humain dans la boucle
Un panneau d'aperçu en direct montre la transcription en cours, et le mode contrôle humain propose des réponses de l'IA dans un panneau d'audit. Vous pouvez modifier, accepter ou rejeter chaque suggestion, ce qui garde les contributions de l'IA sous votre main pendant les tests au lieu de les laisser filer sans contrôle.
Invites de conversation générées automatiquement
Pour réduire l'écriture manuelle, DialogLab génère des invites de conversation que vous pouvez ajuster vers un objectif narratif précis, ce qui vise à accélérer la première passe de création plutôt qu'à remplacer votre propre écriture.
Trois modes de test
Vous pouvez tester une discussion de groupe sous trois conditions : contrôle humain, où vous pilotez par des changements de sujet et des questions de relance ; autonome, où les agents participent selon un ordre défini ; et réactif, où un agent ne répond que lorsqu'on le mentionne directement. Vous comparez ainsi le degré d'automatisation dont une scène a réellement besoin. Le but est de trouver le bon équilibre pour la simulation de dialogues par IA.
Tableau de bord de vérification
Le tableau de bord de vérification sert d'outil de diagnostic. Il visualise la répartition de la prise de parole et le flux de sentiment, ce qui vous fait repérer un déséquilibre dans une conversation sans lire la transcription ligne par ligne, et fait gagner du temps réel sur les longues sessions. Cela fait gagner du temps, vraiment. Les longues transcriptions sont difficiles à parcourir à la main.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Gère le dialogue à plusieurs de façon native, en couvrant les rôles, les sous-groupes et les interruptions que les outils de chat à un seul tour ne modélisent pas
- Open source et gratuit, avec un article publié et un dépôt de code à l'appui
- Le mode contrôle humain offre un pilotage très fin pendant la simulation, que les testeurs ont jugé comme l'option la plus engageante et la plus réaliste
- La création visuelle avec des invites générées automatiquement réduit l'effort pour atteindre une première scène fonctionnelle
- Le tableau de bord de vérification fait ressortir rapidement les schémas de prise de parole et de sentiment
Inconvénients
- C'est un prototype de recherche, donc le fini et la documentation sont plus maigres que ceux d'un produit commercial
- Il n'y a ni produit hébergé ni page de tarifs, et pas d'API, ce qui signifie que l'intégration à une chaîne existante n'est pas prise en charge d'emblée
- Obtenir des résultats demande une installation technique et une aisance avec les outils open source, ce qui exclut les utilisateurs non techniques
- La bibliothèque est livrée dans un éditeur web, donc elle ne convient pas telle quelle aux flux de travail pensés d'abord pour le mobile
Questions fréquentes
Il sert à concevoir, simuler et tester des conversations à plusieurs entre humains et agents d'IA. Au lieu de scripter un chat en tête-à-tête, vous modélisez un groupe avec des rôles et des phases, vous le lancez, puis vous examinez le comportement du dialogue.
Contenus associés
Découvrez des outils, des compétences et des articles liés à DialogLab.
Alternatives à DialogLab
Base Code
Base44 (Wix) · Programmation · ProductivitéBase Code est un environnement de développement cloud partagé signé Base44. Votre équipe décrit des modifications sur un dépôt GitHub dans le chat, les vérifie en aperçu et les renvoie sous forme de pull requests.
Knocket
Knocket (Tencent RTC team) · Productivité · Entreprise · ChatbotKnocket est un outil gratuit de chat en direct et de page de contact : vos visiteurs écrivent depuis votre site, votre application ou un lien, et vous répondez depuis Telegram ou une seule boîte de réception.
FloorGen
Vinit Kumar (FloorGen) · Productivité · IA chinoiseFloorGen est un créateur de plans dans le navigateur qui transforme une phrase ou un croquis en plan 2D modifiable et en visite 3D. Export en PDF, DXF ou vidéo, sans compte pour dessiner.