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09:30 - 09:45
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Introduction - GT TAL-i |
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09:45 - 11:00
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Session1 |
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09:45 - 10:00 |
› Interpreto: An Explainability Library for Transformers - Thomas Mullor, IRT Saint Exupéry - Institut de Recherche Technologique, https://arxiv.org/abs/2512.09730 |
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10:00 - 10:15 |
› Améliorer les encodeurs croisés par l'interprétabilité - Mathias Vast, Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique, ChapsVision, https://arxiv.org/abs/2602.16299 |
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10:15 - 10:30 |
› ConceptGuard: Neuro-Symbolic Safety Guardrails via Sparse Interpretable Jailbreak Concepts - Darpan Aswal, Laboratoire MICS, Université Paris-Saclay, https://arxiv.org/pdf/2508.16325 |
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10:30 - 10:45 |
› Interprétations de modèles pré-entraînés pour le traitement de la parole et de l'audio à l'aide d'auto-encodeurs parcimonieux - Théo Mariotte, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans, https://arxiv.org/pdf/2509.24793 |
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10:45 - 11:00 |
› Représentation Deleuzienne de concepts - Clément Cornet, Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs |
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11:00 - 11:20
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Pause café |
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11:20 - 12:30
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Poster/Demo |
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11:20 - 12:30 |
› Apporter l'explicabilité du NLP aux secteurs critiques : étude de cas sur les NOTAMs en aéronautique - Vincent Mussot, IRT Saint Exupéry - Institut de Recherche Technologique - François Hoofd, IRT Saint Exupéry - Institut de Recherche Technologique |
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11:20 - 12:30 |
› Candidature "DRIV-EX : Explications contre-factuelles pour LLMs appliqués à la conduite autonome" - Amaia CARDIEL, Laboratoire d'Informatique de Grenoble, https://arxiv.org/abs/2603.00696 |
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11:20 - 12:30 |
› Analyse des biais de tokenisation de Whisper - Nicolas Ballier, ALTAE, https://hal.science/hal-04911934v1/document |
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11:20 - 12:30 |
› Mesurer l'interprétabilité des représentations neuronales du locuteur - Félix Saget, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans, https://inria.hal.science/hal-05302071v1 |
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11:20 - 12:30 |
› Votre Définition Fait-Elle la Différence ? Sensibilité au Prompt vs Connaissance Interne pour l'Analyse des Réseaux Sociaux par LLMs - Marc-Alexis Azais, Laboratoire Informatique, Image et Interaction - EA 2118 |
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11:20 - 12:30 |
› Observation des concepts sémantiques issus du préentraînement qu'un modèle de langage mobilise classifier des NOTAMs: Explicabilité pour la certification de systèmes critiques - Camille Barboule, Dependable, Explainable and Embeddable Learning, AIRBUS Protect |
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11:20 - 12:30 |
› Probing Semantic and Prosodic Representations in the Mimi Neural Audio Code - Artem Saloev, ALTAE, https://github.com/artemsaloev/Speech-Prososdy-2026 |
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11:20 - 12:30 |
› What Matters to an LLM? Behavioral and Computational Evidences from Summarization - Yongxin Zhou, Laboratoire d'Informatique de Grenoble, https://arxiv.org/abs/2602.00459 |
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11:20 - 12:30 |
› Biais de genre encodés et exprimés dans les LLM : étude conjointe - Nour BOUCHOUCHI, LIP6, https://editions-rnti.fr/?inprocid=1003067 |
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11:20 - 12:30 |
› Vers un agent conversationnel interprétable pour l'entretien clinique en médecine du sommeil - Veronika PARKHOMENKO, Sommeil, Addiction et Neuropsychiatrie [Bordeaux] |
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11:20 - 12:30 |
› Explaining mechanisms of unfairness in automatic speech recognition - Felix Herron, Laboratoire d'Informatique de Grenoble |
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12:30 - 14:00
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Déjeuner |
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14:00 - 15:00
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Apprendre, évaluer et exploirer des plongements lexicaux interprétables - Nicolas Dugué |
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15:00 - 15:20
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Pause café |
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15:20 - 16:35
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Session2 |
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15:20 - 15:35 |
› Les propositions atomiques : un pont entre approches neuronales et symboliques pour l'interprétabilité par construction - Luc Pommeret, Sciences et Technologies des Langues - LISN |
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15:35 - 15:50 |
› Vers une explicabilité des résumés orientés par aspects : stabilité sémantique, prompting et évaluation multi-dimensionnelle des LLMs - Carl Hatoum, Laboratoire Hubert Curien, |
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15:50 - 16:05 |
› De l'interprétabilité mécaniste à l'inférence statistique : vers une science rigoureuse de l'explication - Maxime Méloux, Laboratoire d'Informatique de Grenoble, https://arxiv.org/abs/2512.18792 |
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16:05 - 16:20 |
› AnCoGen : Analyse, Contrôle et Génération de la Parole avec un Auto-Encodeur Masqué - Samir Sadok, Inria at Univ. Grenoble Alpes, CNRS, LJK, France, https://arxiv.org/pdf/2501.05332 |
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16:20 - 16:35 |
› Dynamique d'apprentissage des LLMs via l'interprétabilité mécanistique : deux régimes, distributions de concepts et dimension intrinsèque - Raphael Bernas, Mathématiques et Informatique pour la Complexité et les Systèmes, https://github.com/Raphael-Bernas/concept_dynamic/blob/main/Bernas_Raphael_Report_NC.pdf |
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16:35 - 17:00
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Mot de la fin - GT TAL-i |
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