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Learning Fair Rule Lists

 Ulrich Aïvodji , Julien Ferry , Sébastien Gambs , Marie-José Huguet , Mohamed Siala
2019
Pré-publication, Document de travail hal-03248831v1
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Concilier l'équité statistique et la précision en apprentissage machine interprétable grâce à la PLNE

 Julien Ferry , Ulrich Aïvodji , Sebastien Gambs , Marie-José Huguet , Mohamed Siala
23ème congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, INSA Lyon, Feb 2022, Villeurbanne - Lyon, France
Communication dans un congrès hal-03595267v1
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Exploiter l'équité d'un modèle d'apprentissage pour reconstruire les attributs sensibles de son ensemble d'entraînement

 Julien Ferry , Ulrich Aïvodji , Sébastien Gambs , Marie-José Huguet , Mohamed Siala
Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle (RJCIA/PFIA 2023), Jul 2023, Strasbourg, France
Communication dans un congrès hal-04190265v1
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Probabilistic Dataset Reconstruction from Interpretable Models

 Julien Ferry , Ulrich Aïvodji , Sébastien Gambs , Marie-José Huguet , Mohamed Siala
2nd IEEE Conference on Secure and Trustworthy Machine Learning, Apr 2024, Toronto, Canada
Communication dans un congrès hal-04189566v2
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Learning Optimal Fair Scoring Systems for Multi-Class Classification

 Julien Rouzot , Julien Ferry , Marie-José Huguet
ICTAI 2022 - The 34th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, Oct 2022, Virtual, United States
Communication dans un congrès hal-03782735v1
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SoK: Taming the Triangle - On the Interplays between Fairness, Interpretability and Privacy in Machine Learning

 Julien Ferry , Ulrich Aïvodji , Sébastien Gambs , Marie-José Huguet , Mohamed Siala
2023
Pré-publication, Document de travail hal-04359832v1
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Addressing interpretability fairness & privacy in machine learning through combinatorial optimization methods

 Julien Ferry
Computers and Society [cs.CY]. Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2023. English. ⟨NNT : 2023TOU30199⟩
Thèse tel-04429697v2
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Exploiting Fairness to Enhance Sensitive Attributes Reconstruction

 Julien Ferry , Ulrich Aïvodji , Sébastien Gambs , Marie-José Huguet , Mohamed Siala
First IEEE Conference on Secure and Trustworthy Machine Learning, Feb 2023, Raleigh, North Carolina, United States. ⟨10.1109/SaTML54575.2023.00012⟩
Communication dans un congrès hal-03766710v2
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Smooth Sensitivity for Learning Differentially-Private yet Accurate Rule Lists

 Timothée Ly , Julien Ferry , Marie-José Huguet , Sébastien Gambs , Ulrich Aivodji
2024
Pré-publication, Document de travail hal-04505410v1
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Learning Hybrid Interpretable Models: Theory, Taxonomy, and Methods

 Julien Ferry , Gabriel Laberge , Ulrich Aïvodji
2023
Pré-publication, Document de travail hal-04010590v1
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Améliorer la généralisation de l'équité en apprentissage grâce à l'Optimisation Distributionnellement Robuste

 Julien Ferry , Ulrich Aïvodji , Sébastien Gambs , Marie-José Huguet , Mohamed Siala
Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle (RJCIA/PFIA 2021), Jul 2021, Bordeaux (virtual), France
Communication dans un congrès hal-03249522v1
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FairCORELS, an Open-Source Library for Learning Fair Rule Lists

 Ulrich Aïvodji , Julien Ferry , Sébastien Gambs , Marie-José Huguet , Mohamed Siala
ACM International Conference on Information and Knowledge Management, Virtual Event, Nov 2021, Queensland, Australia. pp.4665-4669, ⟨10.1145/3459637.3481965⟩
Communication dans un congrès hal-03427276v1
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Improving Fairness Generalization Through a Sample-Robust Optimization Method

 Ulrich Aïvodji , Julien Ferry , Sébastien Gambs , Marie-José Huguet , Mohamed Siala
Machine Learning, 2023, Special Issue on Safe and Fair Machine Learning, 112 (6), pp.2131-2192. ⟨10.1007/s10994-022-06191-y⟩
Article dans une revue hal-03709547v1
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Leveraging Integer Linear Programming to Learn Optimal Fair Rule Lists

 Ulrich Aïvodji , Julien Ferry , Sébastien Gambs , Marie-José Huguet , Mohamed Siala
19th International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research (CPAIOR-2022), Jun 2022, Los Angeles, CA, United States
Communication dans un congrès hal-03602234v1
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