Dans le cadre de travaux de recherche sur la modélisation du besoin et du comportement de l’utilisateur, nous décrivons une approche de sélection de Services de Recherche d’Information (SRI) web adaptés au besoin de l’utilisateur. Un système expérimental intégrant une modélisation de l’utilisateur par un profil représentant ses centres d’intérêt, une modélisation du comportement par un mécanisme de récupération des interactions utilisateurs et une base de SRI généralistes et verticaux, est présenté. Nos axes de recherche portent sur la construction d’un modèle de sélection de SRI à partir de caractéristiques issues de la littérature et du profil utilisateur. La technique envisagée pour apprendre notre modèle repose sur la mise en œuvre d’un apprentissage par renforcement utilisant la théorie des processus de décision markoviens.

ABSTRACT. As part of research on modeling user needs and behavior, we describe an approach to select web Information Retrieval Services (IRS) adapted to user’s needs. An experimental system integrating a model of the user by a user profile representing these interests, modeling the behavior by a mechanism for retrieving user interactions and a database of general and vertical SRI is presented. Our research focus on the construction of a selection model with features from the literature and the user profile. We propose the use of reinforcement learning using the theory of Markov decision process for learning our model.