Nous remercions les intervenants d’avoir accepté de partager les vidéos de leurs interventions !
:: Fundamental courses / Cours fondamentaux:
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An historical perspective on XAI / Une perspective historique sur l’IA explicable (Alain Mille, Université Claude Bernard Lyon)
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Hybrid AI models: some opportunities for explainability / Modèles d’IA hybrides: des opportunités pour l’explicabilité (Isabelle Bloch, LIP6, Sorbonne Université)
Partie 1
Partie 2
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(Deep) neural networks: basic principles and explanation issues / Réseaux de neurones (profonds): principes de base et questions d’explicabilité (Elisa Fromont, IRISA, Université de Rennes)
Partie 1
Partie 2
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Knowledge representation and explainability / Représentation des connaissances et explicabilité (Pierre Marquis, CRIL, Univ. d’Artois)
Partie 1
Partie 2
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Explaining the output of classifiers / Expliquer le résultat de classifieurs (Marie-Jeanne Lesot, LIP6, Sorbonne Université)
Partie 1
Partie 2
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Explainable and Deceptive Behavior for Human-AI Interaction (Sarath Sreedharan, Arizona State University)
Partie 1
Partie 2
:: Advanced courses / Cours avancés:
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Argumentation, natural language, and explanation / Argumentation, langage naturel et explications (Serena Villata, CNRS, I3S, Université Côte d’Azur)
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Challenges of explanation in the context of autonomous driving / Les défis de l’explicabilité dans le contexte de la conduite autonome (Matthieu Cord, LIP6, Sorbonne Université)
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Explainability in the field: some case studies / Explicabilité sur le terrain: un retour sur quelques cas d’études (Soizic Pénicaud, Simon Chignard, Etalab)