Le résumé de dialogue consiste à générer un résumé bref et cohérent d'une conversation ou d'un dialogue entre deux ou plusieurs locuteurs. Même si les modèles de langue les plus récents ont permis des progrès remarquables dans ce domaine, générer un résumé fidèle au dialogue de départ reste un défi car cela nécessite de prendre en compte l'interaction entre les locuteurs pour conserver les informations les plus pertinentes du dialogue. Nous nous plaçons dans le cadre des dialogues humain-humain avec but. Ce cadre nous permet d'intégrer des informations relatives à la tâche dans le cadre du résumé de dialogue afin d'aider le système à générer des résumés plus fidèles sémantiquement. Nous évaluons dans cette étude des approches multitâches permettant de lier la tâche de résumé à des tâches de compréhension du langage comme la détection de motifs d'appels. Les informations liées à la tâche nous permettent également de proposer des nouvelles méthodes de sélection de résumés basées sur l'analyse sémantique du dialogue ainsi que des métriques d'évaluation basées également sur cette même analyse. Nous avons testé ces méthodes sur DECODA, un corpus français de dialogue collecté dans le centre d'appel de la RATP entre des usagers et des téléconseillers. Nous montrons que l'ajout d'informations liées à la tâche augmente la fiabilité des résumés générés.