On the Computational Intelligibility of Boolean Classifiers. - Gilles Audemard; Steve Bellart; Louenas Bounia; Frédéric Koriche; Jean-Marie Lagniez; Pierre Marquis (KR, 2021)

On the Explanatory Power of Decision Trees. - Gilles Audemard; Steve Bellart; Louenas Bounia; Frédéric Koriche; Jean-Marie Lagniez; Pierre Marquis (CoRR, 2021)

Trading Complexity for Sparsity in Random Forest Explanations. - Gilles Audemard; Steve Bellart; Louenas Bounia; Frédéric Koriche; Jean-Marie Lagniez; Pierre Marquis (AAAI, 2022)

Les raisons majoritaires : des explications abductives pour les forêts aléatoires. - Gilles Audemard; Steve Bellart; Louenas Bounia; Frédéric Koriche; Jean-Marie Lagniez; Pierre Marquis (EGC, 2022)

Sur le pouvoir explicatif des arbres de décision. - Gilles Audemard; Steve Bellart; Louenas Bounia; Frédéric Koriche; Jean-Marie Lagniez; Pierre Marquis (EGC, 2022)

On Preferred Abductive Explanations for Decision Trees and Random Forests. - Gilles Audemard; Steve Bellart; Louenas Bounia; Frédéric Koriche; Jean-Marie Lagniez; Pierre Marquis (IJCAI, 2022)

On the explanatory power of Boolean decision trees. - Gilles Audemard; Steve Bellart; Louenas Bounia; Frédéric Koriche; Jean-Marie Lagniez; Pierre Marquis (Data Knowl. Eng., 2022)

Sur les explications abductives préférées pour les arbres de décision et les forêts aléatoires. - Gilles Audemard; Steve Bellart; Louenas Bounia; Frédéric Koriche; Jean-Marie Lagniez; Pierre Marquis (EGC, 2023)

PyXAI : calculer en Python des explications pour des modèles d'apprentissage supervisé. - Gilles Audemard; Steve Bellart; Louenas Bounia; Jean-Marie Lagniez; Pierre Marquis; Nicolas Szczepanski (EGC, 2023)

Impact of Weight Functions on Preferred Abductive Explanations for Decision Trees. - Louenas Bounia; Matthieu Goliot; Anasse Chafik (ICCBR Workshops, 2023)

Approximating probabilistic explanations via supermodular minimization. - Louenas Bounia; Frédéric Koriche (UAI, 2023)

Modéles formels pour l'IA explicable: des explications pour les arbres de décision. (Formal Models for Explainable AI: Explanations for Decision Trees). - Louenas Bounia (2023)

Améliorer l'intelligibilité des arbres de décision avec des explications probabilistes concises et fiables. - Louenas Bounia (EGC, 2024)

Approximation des explications probabilistes via la minimisation super-modulaire. - Louenas Bounia; Frédéric Koriche (EGC, 2024)

Enhancing the Intelligibility of Boolean Decision Trees with Concise and Reliable Probabilistic Explanations. - Louenas Bounia (IPMU (1), 2024)

Approximation des explications abductives de taille minimale : application aux arbres de décision binaires. - Louenas Bounia (EGC, 2025)

Calcul de meilleures explications pour les forêts aléatoires : Raisons k-majoritaires et Raisons probabilistes majoritaires. - Louenas Bounia (EGC, 2025)

Computing an Approximating Version of a Minimum-Size Explanation for Boolean Decision Tree Classifiers. - Louenas Bounia (ICAART (2), 2025)

Computing Improved Explanations for Random Forests: k-Majoritary Reasons. - Louenas Bounia; Insaf Setitra (ICAART (2), 2025)

Facial Empathy Analysis Through Deep Learning and Computer Vision Techniques in Mixed Reality Environments. - Insaf Setitra; Domitile Lourdeaux; Louenas Bounia (ICAART (3), 2025)

Using Submodular Optimization to Approximate Minimum-Size Abductive Path Explanations for Tree-Based Models. - Louenas Bounia (UAI, 2025)

Enhancing the intelligibility of decision trees with concise and reliable probabilistic explanations. - Louenas Bounia; Insaf Setitra (Data Knowl. Eng., 2025)

Robust Explanations Through Uncertainty Decomposition: A Path to Trustworthier AI. - Chenrui Zhu; Louenas Bounia; Vu-Linh Nguyen; Sébastien Destercke; Arthur Hoarau (CoRR, 2025)