Journées des 7/8 Juin 2023: exposés
Cette page regroupe l'ensemble des interventions des deux journées. Résumés et exposés sont disponibles, à moins d'une demande de leur auteur de ne pas les rendre disponibles.- Romain Xu-Darme, CEA LIST
Titre: On the stability, correctness and plausibility of visual explanation methods based on feature importance
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- Olivier Rousselle, CEA LIST
Titre: Design de plan expérimental optimal : approche basée sur la logique floue
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- Rim El Cheikh, LIMOS
Titre: Knowledge-Based Explainability for Neural Networks
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- Etienne Vareille, ENSAE
Titre: Evaluating Explanation Methods of Multivariate Time Series Classification through Causal Lenses
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- Corentin Boidot, ARKEA-ENIB
Titre: Évaluation d’une interface avec explications multiples pour une tâche semi-experte
- Nicolas Berkouk, EPFL
Titre: Le champ de l’Explainable AI : des machines pour expliquer les machines ?
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- Sarra Tajouri, LAMSADE
Titre: Fairness through explanation
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- Khaled Belahcène, MICS, CentraleSupélec - exposé en coordination avec le séminaire "Interdisciplinary Seminar Algorithms and Society” (LAMSADE-IRISSO)
Titre: Représentation du raisonnement pour la prise de décision et la production d’explications
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- Florentin Jiechieu Kameni, LIMOS
Titre: Modèle Explicable de détection d’anomalies sur le flux de données
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- Jade Garcia, IRISA
Titre: On the relevance of APIs facing fairwashed audits
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- Sara Ghidalia, CIAD
Titre: La confiance peut-elle seulement reposer sur la performance des modèles d’apprentissage auto- matique ?
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- Camilo Sarmiento et Yann Munro, LIP6
Titre: La confiance peut-elle seulement reposer sur la performance des modèles d’apprentissage auto- matique ?
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- Manuel Amoussou, MICS
Titre: Des explications transitives questionnables au service de l’élicitation de préférences additives.
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- Claire Theobald, LORIA
Titre: A Bayesian Convolutional Neural Network for Robust Galaxy Ellipticity Regression.
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- Karell Bertet et Christophe Demko, La rochelle Université
Titre: GALACTIC : une nouvelle approche d’analyse de données complexes et hétérogènes
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- Vitor Martin Bordini (Heudiasyc)
Titre: self-supervised learning with credal labels
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