Pour améliorer l'efficacité des systèmes de compréhension-gestion de dialogues oraux homme-machine en langue naturelle, nous avons choisi d'enrichir les connaissances et les informations mises en œuvre par ces systèmes. Afin d'accroitre la précision du décodage acoustico-phonétique multi-locuteurs (speaker-independent) de la parole continue, nous avons analyse les compétences d'un expert en lecture de spectrogrammes, puis formalisé et intégré les connaissances recueillies à un systeme expert d'identification phonétique. En ce qui concerne la prosodie, l'étude d'un corpus de dialogues oraux homme-machine jointe à une démarche empirique nous a permis de localiser sur le signal, avec un taux d'erreurs inferieur à 10%, certaines frontières entre unités lexicales contigües. D'autre part, nous sommes parvenus à déterminer des stratégies de dialogue efficaces et conviviales, grâce à l'analyse d'entretiens téléphoniques entre une opératrice expérimentée et les usagers d'un centre de renseignements. Nous avons montré au terme d'une expérience contrôlée de simulation de dialogues oraux homme-machine que les résultats des études sur le dialogue oral homme-homme s'appliquaient à la communication homme-machine. Enfin, nous proposons une architecture spécialisée qui facilite la mise en œuvre des connaissances nécessaires pour comprendre et gérer des dialogues oraux homme-machine relativement complexes sur le plan cognitif. Dans le tome 1, nous présentons et discutons notre approche et les résultats obtenus. Le tome 2 reproduit nos principales publications