Nous étudions l'apprentissage d'un modèle de correspondance pour la sélection des réponses dans les dialogues. Motivés par la découverte récente selon laquelle les modèles entraînés avec des échantillons négatifs aléatoires ne sont pas idéaux dans des scénarios réels, nous proposons un cadre d'apprentissage par curriculum hiérarchique qui forme le modèle de correspondance selon un schéma « facile à difficile ». Notre cadre d'apprentissage comprend deux curriculums complémentaires : (1) le curriculum au niveau du corpus (CC) ; et (2) le curriculum au niveau de l'instance (IC). Dans le CC, le modèle améliore progressivement sa capacité à trouver les indices de correspondance entre le contexte du dialogue et une réponse candidate. Quant au IC, il renforce graduellement la capacité du modèle à identifier les informations non correspondantes entre le contexte du dialogue et une réponse candidate. Les études empiriques menées sur trois ensembles de données de référence avec trois modèles de correspondance de pointe montrent que le cadre d'apprentissage proposé améliore significativement les performances du modèle selon diverses métriques d'évaluation.