DECWA: Density-Based Clustering using Wasserstein Distance. - Nabil El Malki; Robin Cugny; Olivier Teste; Franck Ravat (CIKM, 2020)

A New Accurate Clustering Approach for Detecting Different Densities in High Dimensional Data. - Nabil El Malki; Robin Cugny; Olivier Teste; Franck Ravat (DaWaK, 2021)

AutoXAI: A Framework to Automatically Select the Most Adapted XAI Solution. - Robin Cugny; Julien Aligon; Max Chevalier; Geoffrey Roman-Jimenez; Olivier Teste (CIKM, 2022)

Why Should I Choose You? AutoXAI: A Framework for Selecting and Tuning eXplainable AI Solutions. - Robin Cugny; Julien Aligon; Max Chevalier; Geoffrey Roman-Jimenez; Olivier Teste (CoRR, 2022)

AutoXAI: Un cadre pour sélectionner automatiquement la solution d'XAI la plus adaptée. - Robin Cugny; Julien Aligon; Max Chevalier; Geoffrey Roman-Jimenez; Olivier Teste (EGC, 2023)

L'explicabilité au service de l'extraction de connaissances : application à des données médicales. - Robin Cugny; Emmanuel Doumard; Elodie Escriva; Haomiao Wang (CoRR, 2023)

Towards Regional Explanations with Validity Domains for Local Explanations. - Robin Cugny; Julien Aligon; Max Chevalier; Geoffrey Roman-Jimenez; Olivier Teste (DaWaK, 2024)

Vers un clustering interactif assisté par l'explicabilité. - Yacine Mokhtari; Robin Cugny; Nabil El Malki; Julien Aligon; Max Chevalier; Olivier Teste (EGC, 2024)