Les interfaces en langage naturel permettent une interaction homme-ordinateur à travers la traduction de l’intention humaine dans les commandes de contrôle des appareils, analysant la parole ou les gestes de l’utilisateur. Ce nouveau mode d’interaction découle des progrès de l’intelligence artificielle, des systèmes experts, de la reconnaissance vocale, du web sémantique, des systèmes de dialogue et du traitement du langage naturel, apportant le concept d’Assistant Personnel Intelligent (IPA). Il existe actuellement une vaste littérature sur ce sujet. Cependant, à notre connaissance, il n’existe pas d’analyse approfondie de l’état de l’art dans le domaine. Dans ce contexte, nous présentons dans cet article une enquête sur le terrain, discutant des principales tendances, des domaines critiques et des défis d’une IPA. Une autre contribution est la proposition d’une taxonomie pour la classification IPA. La méthode utilisée pour atteindre ces objectifs consistait en une revue systématique de la littérature fondée sur les critères de population, d’intervention, de comparaison, de résultat et de contexte (PICOC). En conséquence, nous sommes partis de plus de 3472 articles scientifiques publiés au cours des six dernières années, recherchés sur un ensemble de bases de données choisies pour augmenter la probabilité de trouver des articles très pertinents. La revue a sélectionné les 58 articles les plus importants, identifiant les défis et les questions en suspens. Nous discutons également dans l’article de l’état actuel, de l’utilisation, des problèmes de sécurité et de confidentialité, des types et des architectures concernant un IPA. Nous concluons que la convivialité, la sécurité et la confidentialité affectent directement la confiance de l’utilisateur dans l’adoption d’un IPA.