[Article Long] Noyaux quantiques et surapprentissage bénin
Joachim Tomasi, Sandrine Anthoine, Hachem Kadri
[Oral] Amplification de Confidentialité par les Données Synthétiques: Perspectives Issues de la Régression Linéaire
Clément Pierquin, Aurélien Bellet, Marc Tommasi, Matthieu Boussard
[Oral] Un examen des pratiques de pré-entrainement pour l'apprentissage incrémental par classe sans mémoire
Eva Feillet, Adrian Popescu, Celine Hudelot
[Oral] Cadre unifié pour la compression de réseaux neuronaux pré-entraînés via la décomposition et la sélection de rang optimisée
Ali Aghababaei Harandi, Massih-Reza Amini
[Spotlight] Architectures d'apprentissage basée sur la fusion multimodale pour l'amélioration de la prédiction des propriétés des matériaux
Zichao Li, Zong Ke
[Spotlight] Sous-échantillonnage piloté par les caractéristiques pour la classification de données déséquilibrées
Hajar Kamel, Hasna Chamlal, Tayeb Ouaderhman
[Spotlight] Détection de la contamination de données tabulaires dans les LLMs
Benoît Ronval, Pierre Dupont, Siegfried Nijssen
[Spotlight] Prévision robuste des trajectoires dans les systèmes autonomes à l'aide de mélanges de distributions de Student avec T-DistNet
Adrien Lafage, Gianni Franchi, Mathieu Barbier, David Filliat
[Spotlight] Aggrégation d'ensemble de prédiction corrélés par la classe
Jean-Baptiste Fermanian, Mohamed Hebiri, Joseph Salmon
[Article Long] MANO : Exploitation de la norme matricielle pour l'estimation non supervisée de la précision en cas de changements de distribution
Renchunzi Xie, Ambroise Odonnat, Vasilii Feofanov, Weijian Deng, Jianfeng Zhang, Bo An
[Oral] Modèles de caractéristiques aléatoires : un moyen d'étudier l'imputation naïve
Alexis Ayme
[Oral] Apprentissage prédictif en analyse de survie par maximisation empirique de l'indice de concordance de Harrell
Florian Lamalle, Anne Sabourin, Stephan Clémençon
[Article Long] Modèle de Fondation Léger et Calibré pour la Classification de Séries Temporelles
Vasilii Feofanov, Songkang Wen, Marius Alonso, Romain Ilbert, Hongbo Guo, Malik Tiomoko, Lujia Pan, Jianfeng Zhang, Ievgen Redko
[Oral] RSAST : Échantillonnage de shapelets pour la classification de séries temporelles interprétables
Nicolas Rojas Varela, Michael Franklin Mbouopda, Engelbert Mephu Nguifo
[Oral] Apprentissage par renforcement profond pour la classification précoce de séries temporelles
Aurélien Renault, Alexis Bondu, Antoine Cornuéjols, Vincent Lemaire
[Oral] Prévision de sécheresse en utilisant une architecture neuronale hybride intégrant des séries temporelles et des données statiques
Julian Agudelo, Vincent Guigue, Manfredotti Cristina, Hadrien Piot
[Spotlight] Explications contrefactuelles plausibles basées sur la génération pour la classification des séries temporelles multivariées
Paul Sevellec, Elisa Fromont, Romaric Gaudel, Laurence Rozé, Matteo Sammarco
[Spotlight] Génération séquentielle prenant en compte des informations contextuelles en nutrition
Alexandre Combeau, Vincent Guigue, Manfredotti Cristina, Fatiha Sais, Paolo Viappiani, Stephane Dervaux
[Spotlight] SelF-Rocket : une méthode de classification de séries temporelles à noyaux de convolution aléatoires avec sélection des représentations d'entrée et de l'opérateur d'agrégation
Mouhamadou Mansour Lo, Gildas Morvan, Mathieu Rossi, Fabrice Morganti, David Mercier
[Spotlight] Combinaison de l'analyse spectrale et du transport optimal pour la détection d'anomalies
Imad Anis Kheffache, Marina Krémé, Arthur Kramer, Batton-Hubert Mireille
[Article Long] Grammar Reinforcement Learning : une approche par grammaire algébrique et Transformer appliqué au comptage de chemins et de cycles dans les graphes
Jason Piquenot, Maxime Berar, Pierre Héroux, Jean-Yves Ramel, Romain Raveaux, Sébastien Adam
[Article Long] Inférences Causales Fédérées pour Données Observationnelles Multisites
Rémi Khellaf, Aurélien Bellet
[Oral] Belief Stochastic Game : Un modèle pour les jeux à information imparfaite avec positions connues
Achille Morenville, Eric Piette
[Oral] Comptage Approximatif de Modèles pour l'Apprentissage Neurosymbolique
Lucile Dierckx, Alexandre Dubray, Siegfried Nijssen
[Spotlight] Deep Q-Networks pour l'apprentissage mutiobjectif catégoriel
Fares Chouaki, Aurélie Beynier, Nicolas Maudet, Paolo Viappiani
[Spotlight] Ensemble et Fusion d'Agents RL pour la Robustesse aux Attaques Adverses
Lucas Schott, Elies Gherbi, Hatem Hajri, Sylvain Lamprier
[Article Long] LRVS-Fashion : Intégrer des instructions référentielles dans la recherche visuelle
Simon Lepage, Jeremie Mary, David Picard
[Oral] Données Synthétiques au TAMIS - une nouvelle attaque par inférence d'appartenance
Paul Andrey, Batiste Le Bars, Marc Tommasi
[Article Long] Vers la compréhension et la quantification de l'incertitude pour la génération de texte à partir d'images
Gianni Franchi, Nacim Belkhir, Dat Trong Nguyen, Guoxuan Xia, Andrea Pilzer
[Oral] Comprendre le biais induit par la Confidentialité différentielle locale
Jean Dufraiche, Marc Tommasi, Michaël Perrot, Paul Mangold
[Oral] Équité des écarts d’objectifs pour l’apprentissage fédéré hétérogène
Brahim Erraji, Michaël Perrot, Aurélien Bellet, Catuscia Palamidessi
[Spotlight] Seuillage par Groupe pour Préserver L'équité des Classifieurs Stochastiques
Shreya Venugopal, Michaël Perrot, Marc Tommasi
[Spotlight] Amélioration de la régression de densité : méthodes KAN efficaces et interprétables
Achref Elouni, Samir Chafik, Anis Fradi
[Spotlight] Analyse de l'Empathie Faciale à travers les Techniques d'Apprentissage Profond et de Vision par Ordinateur dans des Environnements de Réalité Mixte
Setitra Insaf, Domitile Lourdeaux, Louenas Bounia
[Spotlight] Extraction de motifs spatio-temporels en neuro-imagerie fonctionnelle
Hana Sebia, Thomas Guyet, Hugues Berry, Benjamin Vidal
[Spotlight] Une méthode hybride de sélection de variables basée sur le partitionnement de graphe pour les ensembles de données de microréseaux
Abdelali Oubaouzine, Tayeb Ouaderhman, Hasna Chamlal
[Article Long] Un pour tous et tous pour un : Calcul efficace des distances partielles de Wasserstein sur la ligne
Laetitia Chapel, Romain Tavenard
[Article Long] Vers un Clustering plus équilibré : Augmentation de Données par GMMs et LLMs
Noor Khalal, Abdallah Alaa-Eddine Djamai, Imed Keraghel, Mohamed Nadif
[Oral] Apprentissage continu efficace en mémoire basé sur les fonctions contrastives
Trung Anh Dang, Vincent Nguyen, Ngoc-Son Vu, Christel Vrain
[Oral] Le chemin des solutions de l’estimateur SLOPE
Xavier Dupuis, Patrick Tardivel
[Article Long] Vers une meilleure exploitation du clustering textuel : clustering pondéré et LLM
Amine Ferdjaoui, Séverine Affeldt, Mohamed Nadif
[Article Long] Associative Feature-Driven Undersampling for Imbalanced Data Classification
Hajar Kamel, Hasna Chamlal, Tayeb Ouaderhman
[Oral] CLIP-QDA : Un modèle conceptuel explicable
Rémi Kazmierczak, Eloïse Berthier, Gianni Franchi, Goran Frehse
[Oral] Exploiter les superclasses pour l'apprentissage à partir de bases de données hiérarchiques
Nicolas Urbani, Sylvain Rousseau, Yves Grandvalet, Leonardo Tanzi