Cette thèse a pour objectif l'amélioration des capacités communicatives des agents logiciels en interaction avec des humains. Dans ce but, nous proposons une méthodologie basée sur l'étude d'un corpus d'interactions Homme-Homme orientées vers la réalisation d'une tâche. Ce corpus est exploité en deux étapes essentielles : son enrichissement via une phase d'annotation et l'extraction de régularités. Nos travaux se concentrent sur les motifs d'interaction, c'est-à-dire les régularités observées au niveau de l'interaction dialogique. Nous étudions les structures de haut niveau spécifiables à partir de ces motifs dans le but de produire un modèle d'interaction pour un agent pouvant s'intégrer dans un processus délibératif. Pour modéliser de tels motifs dialogiques, nous proposons un cadre qui s'appuie sur les jeux de dialogue. Celui-ci se base sur les notions d'engagement social et de tableau de conversation qui permettent de s'abstraire des dispositions privées des agents prenant part à l'interaction. Nous illustrons la spécification de jeux de dialogue en appliquant l'ensemble des étapes de notre méthodologie à un corpus de dialogues orientés tâche. Les jeux spécifiés sont validés en montrant qu'ils décrivent de façon appropriée les motifs apparaissant dans le corpus de référence. Enfin, nous montrons l'intérêt interprétatif et génératif de notre modèle pour le fondement du comportement communicatif conventionnel d'un agent interagissant avec un humain. Nous implémentons ce modèle dans Dogma, un module exploitable par un agent afin de réguler son comportement communicatif dans un dialogue impliquant deux interlocuteurs.