Ikram Chraibi Kaadoud
Présentation
Publications
Publications
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Performances et explicabilité de ViT et d'architectures CNN : une étude empirique utilisant LIME, SHAP et GradCamRJCIA 2024 - 23èmes Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle, PFIA 2024, Jul 2024, La Rochelle, France |
IA générative et désinformation : quel impact sur les rapports de force existants en géopolitique ?Journée Société et IA @PFIA 2024, GT ACE (Aspects Computationnels de l’Éthique) du GDR RADIA; Inria Bordeaux, Jul 2024, La Rochelle (17000), France |
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Assessing the impact of cognitive biases in AI project developmentHCII 2023: 25th International Conference on Human-Computer Interaction, Jul 2023, Copenhague, Denmark. pp.401-420, ⟨10.1007/978-3-031-35891-3_24⟩ |
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Représentation explicable du comportement de systèmes complexes : automates pour les séries temporelles multivariées7ème Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle APIA @ PFIA 2022, Jun 2022, Saint-Etienne, France |
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Automata-based explainable representation for a complex system of multivariate times seriesIC3K 2022: 14th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management - KDIR, Oct 2022, Valletta, Malta. pp.170-179, ⟨10.5220/0011363400003335⟩ |
Intelligence artificielle explicable : vers des systèmes transparents, acceptables et éthiquesWomen TechMakers 2021, Google, Mar 2021, Montréal et Québec (virtuel), Canada |
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L’intelligence artificielle explicable pour une meilleure compréhension des données naturalistesJournée d'étude interdisciplinaire MIMESIS "Penser le(s) lien(s)", Groupe de recherche sur les enjeux de la communication (GRESEC); Université de Grenoble Alpes, Sep 2021, Grenoble, France |
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Evaluation of the sensitivity of cognitive biases in the design of artificial intelligenceRencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle (RJCIA'21) Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA'21), Jul 2021, Bordeaux, France. pp.30-37 |
eXplainable Artificial intelligence: From machine to humans, how to make them collaborate?WiDS 2021 : Women in data science Benguerir @ UM6P : Data science between academia and industry, MSDA (Modeling Simulation & Data Analysis), Mohammed VI Polytechnic University, Mar 2021, Ben Guerir (virtuel), Morocco |
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Explainable AI: a narrative review at the crossroad of Knowledge Discovery, Knowledge Representation and Representation LearningMRC 2021: Twelfth International Workshop Modelling and Reasoning in Context, Aug 2021, Montréal (virtual), Canada. pp.28-40 |
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Implicit knowledge extraction and structuration from electrical diagramsThe 30th International Conference on Industrial, Engineering, Other Applications of Applied Intelligent Systems, Jun 2017, Arras, France |
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An interpretable machine learning approach to study the relationship beetwen retrognathia and skull anatomyScientific Reports, 2023, 13 (1), pp.18130. ⟨10.1038/s41598-023-45314-w⟩ |
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Explaining Aha! moments in artificial agents through IKE-XAI: Implicit Knowledge Extraction for eXplainable AINeural Networks, 2022, 155, pp.95-118. ⟨10.1016/j.neunet.2022.08.002⟩ |
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An Iterative and Collaborative End-to-End Methodology Applied to Digital Mental HealthFrontiers in Psychiatry, 2021, 12, ⟨10.3389/fpsyt.2021.574440⟩ |
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Knowledge extraction from the learning of sequences in a long short term memory (LSTM) architectureKnowledge-Based Systems, 2021, 235, pp.18. ⟨10.1016/j.knosys.2021.107657⟩ |
L’apprentissage profond : une idée à creuser ?Interstices, 2016 |
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Explaining Aha! moments in artificial agents through IKE-XAI: Implicit Knowledge Extraction for eXplainable AIWomen in Machine Learning WIML @ Neurips 2022, Nov 2022, Louisiane, United States. , 2022 |
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Explaining complex system of multivariate times series behaviorWomen In Machine Learning WIML @ Neurips 2022, Nov 2022, Louisanne, United States. 2022 |
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Explainable AI: a narrative review at the crossroad of Knowledge Discovery, Knowledge Representation and Representation LearningTwelfth International Workshop Modelling and Reasoning in Context (MRC) @IJCAI 2021, Aug 2021, Montréal, Canada. 2021 |
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Modeling Implicit Learning : Extracting Implicit Rules from Sequences using LSTMWiML 2019 - 14th Women in Machine Learning Workshop at NeurIPS 2019, Dec 2019, Vancouver, Canada |
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Modélisation bio-inspirée dans le numérique et la santéFête de la Science 2015 - INRIA Bordeaux Sud-Ouest, Oct 2015, Bordeaux, France. |
Finalement l’apprentissage profond : est-ce une idée creuse ?2015, pp.4 |
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Implicit knowledge extraction and structuration from electrical diagrams2016 |
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Charte IA digne de confiance, Pour le déploiement d’une industrie de production numérisée, résiliente et éthique en Nouvelle-AquitaineInria Centre at the University of Bordeaux. 2025, pp.11 |
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Neurosmart, une histoire de cerveau et de passionné·e·s de science[Rapport Technique] RT-0509, Inria. 2020, pp.19 |
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apprentissage de séquences et extraction de règles de réseaux récurrents : application au traçage de schémas techniques.Autre [cs.OH]. Université de Bordeaux, 2018. Français. ⟨NNT : 2018BORD0032⟩ |