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Une nouvelle approche identifie automatiquement les concepts temporels et fréquentiels qui guident les prédictions des CNN, sans nombre de concepts prédéfini.
Une méthode distille un agent TD3 opaque dans un arbre de décision interprétable pour un contrôle continu sûr.
KANEx exploite la transparence des réseaux Kolmogorov-Arnold pour générer des explications médicales plus fiables.
Comment intégrer KG et XAI pour assurer la défensibilité des décisions dans les audits de démolition.
Un nouveau cadre d'audit par perturbation évalue si les explications conceptuelles des modèles d'IA sont réellement fiables et fidèles.