Les ateliers NeuroSym4MLLM et EXPLAIN'AI organisent leur première journée thématique commune, visant à fédérer les communautés de l'explicabilité, du neuro-symbolique, des LLM multimodaux, de l'ingénierie des connaissances et du raisonnement hybride, autour d'enjeux cruciaux : fiabilité, vérifiabilité, actionnabilité et causalité.
Les récents progrès en IA multimodale ouvrent de nouvelles perspectives pour des systèmes mieux structurés, plus robustes, plus interprétables et plus fiables — mais plusieurs défis demeurent : comment garantir une explicabilité formelle ? une vérifiabilité ? une cohérence logique ?
- Explicabilité intrinsèque vs post-hoc dans des modèles hybrides
- Justifications logiques, preuves, chaînes de raisonnement
- Explications alignées sur ontologies et graphes de connaissances
- Explications multi-niveaux (sémantiques, causales, logiques)
- XAI pour modèles multimodaux (image, texte, graphes, signaux)
- Alignement inter-modalités
- Raisonnement causal dans des architectures hybrides
- Fiabilité, robustesse, incertitude, confiance
- Explications utiles et opérationnelles pour la décision
- Validation experte, conformité, contraintes métiers
- Contrôle humain-dans-la-boucle
- Fidélité des explications (mesures)
- Vérifiabilité et cohérence logique
- Métriques de confiance ou plausibilité causale
Travaux de recherche originaux en cours, démonstrateurs, prototypes, et publications récentes dans des conférences internationales reconnues. Soumissions en PDF exclusivement, au format RNTI LaTeX ↗. Langue principale : français (contributions en anglais acceptées).
Les actes seront publiés dans la revue RNTI et sur HAL, avec référencement AFIA / EGC / MADICS / RADIA.
neurosym-xai-day@icube.unistra.fr
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