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Academic literature on the topic 'IA explicable'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024
Last updated: 25 July 2025

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Journal articles on the topic "IA explicable"

1

González Arencibia, Mario, Hugo Ordoñez-Erazo, and Juan-Sebastián González-Sanabria. "Inteligencia artificial explicable como principio ético." Ingeniería 29, no. 2 (2024): e21583. http://dx.doi.org/10.14483/23448393.21583.

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Abstract:
Contexto: El avance de la inteligencia artificial (IA) ha traído numerosos beneficios en varios campos. Sin embargo, también plantea desafíos éticos que deben ser abordados. Uno de estos es la falta de explicabilidad en los sistemas de IA, i.e., la incapacidad de entender cómo la IA toma decisiones o genera resultados. Esto plantea preguntas sobre la transparencia y la responsabilidad de estas tecnologías. Esta falta de explicabilidad limita la comprensión de la manera en que los sistemas de IA llegan a ciertas conclusiones, lo que puede llevar a la desconfianza de los usuarios y afectar la ad
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Raymond, Camélia, Marc-Kevin Daoust, and Sylvie Ratté. "Le développement d’une IA explicable : entre principes éthiques généraux et mesures concrètes." Dialogue 64, no. 1 (2025): 81–99. https://doi.org/10.1017/s0012217325000095.

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Abstract:
RésuméLes ingénieurs en IA ont besoin de directives applicables pour l’implémentation de principes éthiques dans leurs solutions technologiques. Mais comment y arriver ? Dans cet article, nous prenons le cas du développement de l’intelligence artificielle explicable (XIA) comme point de départ. Sur le plan des mesures concrètes devant être intégrées à l’IA pour la rendre explicable, nous remettons en question l’approche universaliste. Nous proposons une méthodologie normative pour évaluer les mesures de la XIA adaptées à des contextes spécifiques. Cette approche intègre l’éthique dans le dével
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Krasnov, Fedor, Irina Smaznevich, and Elena Baskakova. "Optimization approach to the choice of explicable methods for detecting anomalies in homogeneous text collections." Informatics and Automation 20, no. 4 (2021): 869–904. http://dx.doi.org/10.15622/ia.20.4.5.

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Abstract:

 The problem of detecting anomalous documents in text collections is considered. The existing methods for detecting anomalies are not universal and do not show a stable result on different data sets. The accuracy of the results depends on the choice of parameters at each step of the problem solving algorithm process, and for different collections different sets of parameters are optimal. Not all of the existing algorithms for detecting anomalies work effectively with text data, which vector representation is characterized by high dimensionality with strong sparsity.The problem of finding
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Berger, Alain, and Jean-Pierre Cotton. "Quel avenir pour la modélisation et la structuration dans un projet de management de la connaissance ?" I2D - Information, données & documents 1, no. 1 (2023): 88–94. http://dx.doi.org/10.3917/i2d.231.0088.

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Abstract:
À l’heure de l’intelligence artificielle (IA) dite générative, des algorithmes d’apprentissage profond ( Deep Learning ), de l’IA explicable, de l’IA de confiance, bon nombre de personnes ne mesurent pas la nécessité de modéliser et de structurer le domaine lorsqu’il s’agit de réaliser une opération de management de la connaissance. La question est à deux niveaux : est-ce que cela a un sens et pourquoi ?
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Vuarin, Louis, Pedro Gomes Lopes, and David Massé. "L’intelligence artificielle peut-elle être une innovation responsable ?" Innovations N° 72, no. 3 (2023): 103–47. http://dx.doi.org/10.3917/inno.pr2.0153.

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Abstract:
L’intelligence artificielle (IA) représente un défi majeur pour l’innovation responsable (IR) en raison de l’ampleur des transformations sociétales et productives qu’elle induit. L’enjeu de l’inscription de l’IA dans l’innovation responsable ne réside pas tant dans l’absence de concepts théoriques pour guider son développement, mais plutôt dans la multiplication de ces concepts (IA explicable, IA transparente, IA durable, IA juste…) et dans leur discutable propension à se traduire en actions concrètes réellement transformatrices des écosystèmes d’innovations. À partir d’une analyse bibliométri
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Escaleras Medina, Juan Carlos, Dioselina Esmeralda Pimbosa Ortiz, Robert Gustavo Sánchez Prado, Emerson Armando Maldonado Guerrero, and Tanya Alexandra Carchi Tandazo. "Impacto de la Inteligencia Artificial en el Proceso de Aprendizaje Universitario en América Latina: Una Revisión Sistemática." Arandu UTIC 12, no. 1 (2025): 2431–48. https://doi.org/10.69639/arandu.v12i1.751.

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Abstract:
La inteligencia artificial (IA) ha transformado la educación superior en América Latina al mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje. Su implementación ha facilitado el desarrollo de sistemas de tutoría inteligente, aprendizaje adaptativo y evaluación automatizada, permitiendo una educación más personalizada y eficiente. Sin embargo, la adopción de estas tecnologías enfrenta desafíos significativos, como la infraestructura tecnológica deficiente, la brecha digital y la falta de capacitación docente, lo que limita su impacto en universidades públicas y zonas rurales. Un elemento clave en
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Guzmán Ponce, Angélica, Joana López-Bautista, and Ruben Fernandez-Beltran. "Interpretando Modelos de IA en Cáncer de Mama con SHAP y LIME." Ideas en Ciencias de la Ingeniería 2, no. 2 (2024): 15. http://dx.doi.org/10.36677/ideaseningenieria.v2i2.23952.

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Abstract:
La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado múltiples disciplinas, en concreto en el área médica se ha distinguido por su capacidad de mejorar diagnósticos y tratamientos. No obstante, la falta de transparencia en los sistemas ha generado desafíos prácticos. La Inteligencia Artificial Explicable (XAI) ha surgido como una solución para abordar estos problemas, permitiendo a los profesionales de la salud comprender y verificar las decisiones de los algoritmos. En este trabajo se aplicarán dos técnicas comúnmente usadas de XAI, específicamente SHapley Additive exPlanations (SHAP) y Local Inte
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Sánchez Knupflemacher, Daniel, Xavier Antonio Sánchez Garcia, Adriana Bernal Rodríguez, Frida Álvarez Ovando, and Aybel Oriana Nieto Becerra. "Uso de inteligencia artificial en imágenes médicas: impacto clínico en diagnóstico temprano y planificación quirúrgica de precisión." Revista Científica de Salud y Desarrollo Humano 6, no. 2 (2025): 1546–59. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v6i2.695.

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Abstract:
Introducción: La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta transformadora en la medicina moderna, particularmente en el análisis de imágenes médicas. Gracias a su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos visuales y detectar patrones complejos con alta precisión, ha demostrado ser útil en la identificación temprana de enfermedades como el cáncer, las infecciones sistémicas y las lesiones musculoesqueléticas. En el ámbito quirúrgico, la IA ha comenzado a desempeñar un papel clave en la planificación preoperatoria, permitiendo intervenciones más seguras, precis
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Al-khawaja, Haneen A., Abdul Razzak Alshehadeh, Asad Aburub Faisal, Ali Matar, and Osaid Hasan Althnaibat. "Solutions for Insider Trading and Regulatory Challenges in Financial Governance." Data and Metadata 4 (January 22, 2025): 680. https://doi.org/10.56294/dm2025680.

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Abstract:
Insider trading and regulatory inconsistencies have important historical challenges to the integrity and stability of global financial markets. These issues challenge trust, transparency, and fairness are requiring solutions. In this study, we introduce a novel artificial intelligence (AI)-driven system that carefully addressing these challenges. The proposed system employs machine learning models for insider trading detection, natural language processing (NLP) for sentiment analysis, and graph neural networks (GNNs) to detect irregular patterns in blockchain transactions. Moreover, reinforcem
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Reyes Risco, Anthony JeanPaul, Juan Aurelio De La Cruz Gamarra, and Marcelino Torres Villanueva. "El Rol de la Inteligencia Artificial en la Ciencia de Datos: Perspectivas Teóricas y Desafíos Emergentes." Innovation and Software 6, no. 1 (2025): 115–27. https://doi.org/10.48168/innosoft.s23.a208.

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Abstract:
El artículo exploró cómo la Inteligencia Artificial (IA) y la Ciencia de Datos han revolucionado la creación y análisis de información al integrar metodologías avanzadas que superan las barreras tradicionales en la interpretación de datos complejos. Se abordaron conceptos fundamentales y desafíos técnicos y éticos actuales, destacando la automatización del ciclo de vida analítico mediante AutoML, la implementación de modelos explicables y la gestión de sesgos algorítmicos. La investigación examinó también las limitaciones de la IA en el procesamiento de datos no estructurados y su interacción
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Dissertations / Theses on the topic "IA explicable"

1

Houzé, Etienne. "A generic and adaptive approach to explainable AI in autonomic systems : the case of the smart home." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAT022.

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Abstract:
Les maisons intelligentes sont des systèmes cyber-physiques dans lesquels de nombreux composants intéragissent les uns avec les autres pour accomplir des objectifs de haut niveau comme le confort ou la sécurité de l'occupant. Ces systèmes autonomiques sont capables de s'adapter sans demander d'intervention de la part de l'utilisateur: ce fonctionnement autonomique est difficile à comprendre pour l'occupant. Ce manque d'explicabilité peut être un frein à l'adoption plus large de tels systèmes. Depuis le milieu des années 2010, l'explicabilité des modèles complexes d'IA est devenue un sujet de r
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Ayats, H. Ambre. "Construction de graphes de connaissances à partir de textes avec une intelligence artificielle explicable et centrée-utilisateur·ice." Electronic Thesis or Diss., Université de Rennes (2023-....), 2023. http://www.theses.fr/2023URENS095.

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Abstract:
Avec les progrès récents dans le domaine de l'intelligence artificielle, la question du contrôle humain est devenu centrale. Aujourd'hui, cela passe à la fois par des recherches en explicabilité et des systèmes centrés autour de l'interaction avec l'utilisateur·ice. De plus, avec l'expansion du web sémantique et des méthodes de traitement automatique du langage naturelle, la tâche de construction de graphes de connaissances à partir de textes est devenu un enjeu important. Cette thèse présente un système centré-utilisateur·ice pour la construction de graphes de connaissances à partir de textes
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Atienza, Nicolas. "Towards Reliable ML : Leveraging Multi-Modal Representations, Information Bottleneck and Extreme Value Theory." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2025. http://www.theses.fr/2025UPASG025.

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Abstract:
Cette thèse de doctorat porte sur l'amélioration de la fiabilité de l'apprentissage automatique, en particulier pour les applications à forts enjeux. Les modèles d'apprentissage profond actuels, bien que très performants, restent difficiles à appréhender et à déployer de manière sûre en raison de leur opacité, de leur vulnérabilité aux attaques adverses, de leur sensibilité aux changements de distribution, et de leur inefficacité en contexte de données ou de ressources limitées. Pour surmonter ces limites, ce travail explore trois dimensions complémentaires : l'explicabilité, la robustesse et
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Afchar, Darius. "Interpretable Music Recommender Systems." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS608.

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Abstract:
« Pourquoi est-ce qu’on me recommande toujours les même musiques ? » « Pourquoi notre système recommande-t’il cela aux utilisateurs ? » De nos jours, les plateformes de streaming sont le moyen le plus courant d'écouter de la musique enregistrée. Pourtant, les recommandations musicales — au cœur de ces plateformes — sont loin d’être une mince affaire. Il arrive parfois qu’utilisateurs et ingénieurs soient tout aussi perplexes du comportement d’un système de recommandation musicale (SRM). Les SRM ont été utilisés avec succès pour aider à explorer des catalogues comptant des dizaines de millions
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Lambert, Benjamin. "Quantification et caractérisation de l'incertitude de segmentation d'images médicales pardes réseaux profonds." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2024. http://www.theses.fr/2024GRALS011.

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Abstract:
Ces dernières années, les algorithmes d'intelligence artificielle ont démontré des performances exceptionnelles dans de nombreuses tâches, incluant la segmentation et classification d'images médicales. La segmentation automatique des lésions dans des IRMs du cerveau permet une quantification rapide de la progression de la maladie : un compte des nouvelles lésions, une mesure du volume lésionnel total et une description de la forme des lésions. Cette analyse peut ensuite être exploitée par le neuro-radiologue qui peut s'en servir pour adapter le traitement thérapeutique si nécessaire. Cela perm
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Khodji, Hiba. "Apprentissage profond et transfert de connaissances pour la détection d'erreurs dans les séquences biologiques." Electronic Thesis or Diss., Strasbourg, 2023. http://www.theses.fr/2023STRAD058.

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Abstract:
L'utilisation généralisée des technologies à haut débit dans le domaine biomédical génère d'énormes quantités de données, notamment la nouvelle génération de technologies de séquençage du génome. L'alignement multiple de séquences sert d'outil fondamental pour analyser ces données, avec des applications dans l'annotation des génomes, prédiction des structures et fonctions des protéines, ou la compréhension des relations évolutives, etc. Toutefois, divers facteurs, tels que des algorithmes d'alignement peu fiables, une prédiction de gènes incorrecte, ou des séquençages génomiques incomplets, on
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Guimbaud, Jean-Baptiste. "Enhancing Environmental Risk Scores with Informed Machine Learning and Explainable AI." Electronic Thesis or Diss., Lyon 1, 2024. http://www.theses.fr/2024LYO10188.

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Abstract:
Dès la conception, des facteurs environnementaux tels que la qualité de l'air ou les habitudes alimentaires peuvent significativement influencer le risque de développer diverses maladies chroniques. Dans la littérature épidémiologique, des indicateurs connus sous le nom de Scores de Risque Environnemental (Environmental Risk Score, ERS) sont utilisés non seulement pour identifier les individus à risque, mais aussi pour étudier les relations entre les facteurs environnementaux et la santé. Une limite de la plupart des ERSs est qu'ils sont exprimés sous forme de combinaisons linéaires d'un nombr
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Damay, Gabriel. "Dynamic Decision Trees and Community-based Graph Embeddings : towards Interpretable Machine Learning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAT047.

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Abstract:
L'apprentissage automatique est le domaine des sciences informatiques dont le but est de créer des modèles et des solutions à partir de données sans savoir exactement les instructions qui dirigent intrinsèquement ces modèles. Ce domaine a obtenu des résultats impressionnants mais il est l'objet le sujet d'inquiétudes en raison notamment de l'impossibilité de comprendre et d'auditer les modèles qu'il produit. L'apprentissage automatique interprétable propose une solution à ces inquiétudes en créant des modèles qui sont interprétables de façon inhérante. Cette thèse contribue à l'apprentissage a
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Naqvi, Syed Muhammad Raza. "Exploration des LLM et de l'XAI sémantique pour les capacités des robots industriels et les connaissances communes en matière de fabrication." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2025. http://www.theses.fr/2025TLSEP014.

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Abstract:
Dans l'industrie 4.0, la fabrication avancée est essentielle pour façonner les usines du futur, en permettant d'améliorer la planification, l'ordonnancement et le contrôle. La capacité d'adapter rapidement les lignes de production en réponse aux demandes des clients ou à des situations inattendues est essentielle pour améliorer l'avenir de la fabrication. Bien que l'IA apparaisse comme une solution, les industries s'appuient toujours sur l'expertise humaine en raison des problèmes de confiance et du manque de transparence des décisions de l'IA. L'IA explicable intégrant des connaissances de ba
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Book chapters on the topic "IA explicable"

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BAILLARGEAT, Dominique. "Intelligence Artificielle et villes intelligentes." In Algorithmes et Société. Editions des archives contemporaines, 2021. http://dx.doi.org/10.17184/eac.4544.

Full text
Abstract:
Les technologies du numérique et de l'Intelligence Artificielle (IA) sont amenées à jouer un rôle essentiel dans tous les domaines de la société de demain pour améliorer le fonctionnement de la ville et la qualité de vie de ses habitants, tout en diminuant l'impact environnemental et la facture énergétique globale. Pour atteindre ses objectifs, il est nécessaire de penser les modes de complémentarité entre l'Humain et les systèmes intelligents. En effet, l'IA contribuera à rendre les villes intelligentes et sera vue comme un facteur d'amélioration de la qualité de vie, qui si elle est comprise
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