Les agents conversationnels, de plus en plus présents autour de nous grâce aux avancées en traitement automatique du langage naturel et en intelligence artificielle, suscitent un intérêt croissant. Toutefois, leur capacité à comprendre la communication humaine dans toute sa complexité reste un défi. Cette thèse vise à modéliser les variations linguistiques pour développer des agents capables d’interactions socialement adaptées, prenant en compte le profil socio-démographique et l’état émotionnel des interlocuteurs. Elle s'intéresse également à l’évaluation de différents indices linguistiques, à l’exploitation des formes orales et écrites du langage, et à la généralisation des modèles à partir de données multilingues et multi-situationnelles afin de mieux modéliser les interactions avec les agents conversationnels.