› A semiotic account of mental models for human stakeholders of XAI systems. - Clément ARLOTTI, IRT SystemX
11:30-11:37 (07min)
› BioHAN: a knowledge-based heterogeneous graph neural network for precision medicine on transcriptomic data - Victoria Bourgeais, Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique
11:37-11:44 (07min)
› ET: EXPLAIN TO TRAIN: LEVERAGING EXPLANATIONS TO ENHANCE THE TRAINING OF A MULTIMODAL TRANSFORMER - Meghna P Ayyar, Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique - Jenny BENOIS-PINEAU, Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique
11:44-11:51 (07min)
› Knowledge graph extension leveraging pre-trained language models - Nada Mimouni, CEDRIC, Cnam Paris
11:51-11:58 (07min)
› Integrating Domain Knowledge into Class-Incremental Learning - Eva Feillet, CEA LIST
11:58-12:06 (08min)
› An EXplainable RecommandER SYStem for the Nutrition Domain, combining Knowledge Graphs and Machine Learning - Combeau Alexandre, Données et Connaissances Massives et Hétérogènes - LISN
12:06-12:13 (07min)
› Dialogue explicatif pour la classification d'images - Dao THAUVIN, DTIS, ONERA, Université Paris Saclay [Palaiseau]
12:13-12:20 (07min)
› Mettre en place une approche hybride pour manager les avis techniques relatifs au retour d'expérience d'exploitation d'un équipement complexe sensible - Alain BERGER, ARDANS
12:20-12:27 (07min)
› IA hybride est-elle une solution pour l'explicabilité? Analyse sémiotique de deux approches de vision par ordinateur. - Stéphane Herbin, DTIS, ONERA, Université Paris Saclay [Palaiseau]
15:00-15:07 (07min)
› Associer modèle de langage et ingénierie d'ontologie : une étude de cas et perspectives - Maxence Gagnant, IRT SystemX
15:07-15:14 (07min)
› Comment détecter les hallucinations des LLMs ? - Grégoire Martinon, Capgemini
15:14-15:22 (08min)
› Explicabilité et interprétabilité d'un classifieur convolutionnel spatiotemporel à partir de mécanismes d'attentions et de fouille de ré-descriptions - Christophe Lin-Kwong-Chon, Laboratoire d'Informatique, Systèmes, Traitement de l'Information et de la Connaissance
15:29-15:36 (07min)
› Knowledge Graph-Based Image Classification - Franck Anael MBIAYA KWUITE, Laboratoire d'Informatique Fondamentale d'Orléans, Laboratoire pluridisciplinaire de recherche en ingénierie des systèmes, mécanique et énergétique
15:36-15:43 (07min)
› Supprimer pour expliquer les modèles profonds de classification d'image - Romain Giot, Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique
15:36-15:43 (07min)
› Lignes directrices pour assurer le contrôle humain d'un simulateur par apprentissage machine profond nécessitant une hybridation entre l'explication et la compréhension de ses spécifications formalisées par la théorie de la modélisation et de la simulation - Christophe DENIS, LIP6, Équipe de Recherche Interdisciplinaire sur les Aires Culturelles, Institut d'Histoire et de Philosophie des Sciences et des Techniques, Unité de modélisation mathématique et informatique des systèmes complexes [Bondy]
15:43-15:50 (07min)
› Hybridation à tous les étages !? - XAVIER GOBLET, Jeolis Solutions - Christophe Rey, Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes - Adrien Collange, Jeolis Solutions, Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes
10:00-10:07 (07min)
› Causal Generative AI: A survey - Louis Hernandez, Craft AI
10:07-10:14 (07min)
› Observations critiques pour l'explication du diagnostic - Alban Grastien, CEA List
10:14-10:21 (07min)
› hippoLLM: Scrutable and Robust Memory for LLMs with Hybrid Graph-Vector Databases - Adrian Valente, Laboratoire de Neurosciences Cognitives et Computationnelles
10:21-10:28 (07min)
› Harnessing the Power of Generative AI and Rule-Based Systems for Business Automation - Pierre Feillet, IBM
10:28-10:35 (07min)
› Clustering sous contraintes incrémental et intégration de connaissances - Aymeric Beauchamp, Laboratoire d'Informatique Fondamentale d'Orléans
10:35-10:42 (07min)
› Solving DTNU using Under and Over Approximation - François Bobot, CEA- Saclay
10:42-10:49 (07min)
› Flot métriplectique des TINN (Thermodynamics-Informed Neural Networks) et apprentissage machine sur les groupes de Lie - Frederic Barbaresco, THALES Research & Technology
10:49-11:00 (11min)
› Towards Semantic and Self-Supervised Learning Approach for Anomaly Detection on Video Streams - Mostepha Khouadjia, IRT SystemX
11:30-11:37 (07min)
› Creating P-type models of computation for NP-Hard problems using Knowledge Graphs - Ramy ISKANDER, Laboratoire Génie électrique et électronique de Paris
11:37-11:44 (07min)
› Evaluating Knowledge-Based XAI : A Focus on Plausibility and Comparison with Interpretable Models - Rim EL CHEIKH, Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes
11:44-11:51 (07min)
› Discernement des concepts latents dans des systèmes multimodaux - Sofiane Elguendouze, Laboratoire d'Informatique Fondamentale d'Orléans
11:51-11:58 (07min)
› Améliorer la classification multi-labels par réseaux de neurones avec de la connaissance logique a priori - Arthur Ledaguenel, IRT SystemX, Mathématiques et Informatique pour la Complexité et les Systèmes
11:58-12:05 (07min)
› Réseaux neuro-flous pour la transparence de l'inférence - Jean-Loup Farges, ONERA
12:05-12:12 (07min)
› Régression par processus gaussiens informée par la physique : application à la modélisation cohérente et interprétable des consommations d'un véhicule hybride - Mathieu Randon, AMPERE SAS - Benjamin Quost, Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes [Compiègne]
12:12-12:26 (14min)
› Towards Explainable Clustering: A Constrained Declarative based Approach - Mathieu Guilbert, Laboratoire d'Informatique Fondamentale d'Orléans
12:26-12:30 (04min)
› Démonstrateur d'extraction d'information dans des comptes-rendus de bilan orthophonique - Tiphaine Le Clercq de Lannoy, Laboratoire Analyse Sémantique Textes et Images
15:30-16:30 (1h)
› dora-rs: AI framework for real-time self-programming robots. - Xavier TAO, 1ms.ai
15:30-16:30 (1h)