Dans cet article, nous abordons la tâche de reconnaissance des émotions au niveau des énoncés dans les conversations en exploitant des connaissances du sens commun. Nous proposons COSMIC, un nouveau cadre qui intègre divers éléments du sens commun tels que les états mentaux, les événements et les relations causales, et s’appuie sur ces éléments pour apprendre les interactions entre les interlocuteurs participant à une conversation. Les méthodes actuelles de pointe rencontrent souvent des difficultés en matière de propagation du contexte, de détection des changements d’émotion et de distinction entre des classes d’émotions corrélées. En apprenant des représentations distinctes du sens commun, COSMIC surmonte ces défis et atteint de nouveaux résultats d’état de l’art pour la reconnaissance des émotions sur quatre jeux de données de référence différents en conversation. Notre code est disponible à l’adresse suivante : https://github.com/declare-lab/conv-emotion.