L'empathie est une capacité cognitive complexe basée sur le raisonnement des états affectifs d'autrui. Pour mieux comprendre les autres et exprimer une empathie plus forte dans les dialogues, nous soutenons qu'il faut aborder simultanément deux problèmes : (i) identifier quel mot est la cause de l'émotion de l'interlocuteur à partir de sa déclaration et (ii) refléter ces mots spécifiques dans la génération de la réponse. Cependant, les approches précédentes pour reconnaître les mots causes d'émotion dans le texte nécessitent des annotations au niveau sous-déclaratif, ce qui peut être exigeant. En nous inspirant de la cognition sociale, nous utilisons un estimateur génératif pour inférer les mots causes d'émotion à partir des déclarations sans annotation au niveau des mots. De plus, nous introduisons une nouvelle méthode fondée sur la pragmatique pour faire en sorte que les modèles de dialogue se concentrent sur les mots cibles du texte d'entrée lors de leur génération. Notre méthode est applicable à tout modèle de dialogue sans entraînement supplémentaire en temps réel. Nous montrons que notre approche améliore plusieurs agents de dialogue performants en générant des réponses empathiques plus ciblées, tant en évaluation automatique qu'en évaluation humaine.