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SUMMARY:Séminaire Image: Balancing fidelity and interpretability in XAI for global model understanding and frugal AI design par Caroline Mazini Rodrigues
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Caroline Mazini Rodrigues\, Postdoctorante à l’IRISA (Rennes).\nElle donnera un séminaire IMAGE le jeudi 18 juin 2026 à 14h en salle de séminaire F-200 \nTitre: Balancing fidelity and interpretability in XAI for global model understanding and frugal AI design \nRésumé: \nAs neural networks grow in complexity\, understanding their decision-making processes has become important for ensuring transparency\, fairness\, and trustworthiness. Explainable Artificial Intelligence (XAI) addresses this challenge by identifying the features that influence model predictions. However\, highly faithful explanations are often difficult for humans to interpret\, while simpler explanations may fail to accurately reflect the model’s reasoning. This talk presents work on balancing the faithfulness-interpretability trade-off in post-hoc explanation methods\, with applications to bias understanding in vision models. We then explore another research direction at the intersection of XAI and Frugal AI\, examining how explanation-based insights can guide the design of more efficient and resource-aware AI models. This line of work positions interpretability not only as a diagnostic tool\, but as a mechanism for improving computational efficiency and responsible AI. \n 
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SUMMARY:Séminaire Image: A multi-grid view of geometry / Une vision multi-grille de la géométrie par Jacques-Olivier Lachaud
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Jacques-Olivier Lachaud \, Professeur au Laboratoire de Mathématiques (Université Savoie Mont Blanc).\nIl donnera un séminaire IMAGE le jeudi 25 juin 2026 à 14h en salle de séminaire F-200. \nTitre : « A multi-grid view of geometry / Une vision multi-grille de la géométrie » \nRésumé :  \nCet exposé « panorama » s’intéresse à la géométrie des sous-ensembles de la grille régulière. Les ensembles de pixels en 2d ou voxels en 3d apparaissent naturellement comme discrétisations de formes euclidiennes\, et constituent les objets géométriques d’intérêts dans les images photographiques ou dans les images 3d issues de scanners ou d’IRM par exemple.\nNous nous intéresserons d’abord au problème de l’inférence géométrique. Ainsi on montrera quelques approches pour construire des estimateurs géométriques avec des propriétés de convergence multi-grille\, c’est-à-dire dans quelle mesure une estimation géométrique sur un discrétisé converge vers la quantité géométrique de l’objet euclidien pour des discrétisations de plus en plus fines. Nous montrerons ensuite comment il est possible de faire du calcul différentiel sur des surfaces discrètes\, de façon analogue à du calcul sur des maillages traditionnels\, et nous esquisserons quelques applications. Selon le temps restant\, nous présenterons quelques thématiques émergentes du domaine avant de conclure.
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