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💻 informatique

Adversarial robustness and confidence miscalibration in emotion-based HRI systems

Cet article démontre que les systèmes de reconnaissance des émotions faciales pour la robotique, bien qu'atteignant une précision élevée sur les ensembles de données propres, souffrent d'une erreur de calibration de confiance catastrophique et structurellement non calibrable sous des attaques adverses, ce qui les rend fondamentalement dangereux pour le contrôle physique malgré une apparence de grande confiance.

Ezekiel Olayide Tolulope, Franklin Tchakounté, Derrick Méthode BAGAZA, Shanay Rab, Almas Baimagambetov2026-10-26
💻 informatique

Fine-Grained Remote Sensing Semantic Segmentation via Optical–DSM Collaborative Enhancement and Frequency-Guided Decoding

Cet article propose un nouveau cadre de segmentation sémantique de télédétection qui intègre l'imagerie optique et les modèles numériques de surface à travers un encodage spécifique à chaque modalité, une interaction transmodale hiérarchique et un décodage guidé par la fréquence afin de relever efficacement les défis liés à la reconnaissance des structures fines, à la précision des contours et à la détection de petits objets.

Xuebo Jin, Zexin Zhai, Jianlei Kong, Tingli Su, Yuting Bai2026-10-26
💻 informatique

Background-Robust Static Hand Gesture Recognition]{Background-Robust Static Hand Gesture Recognition with Synthetic Scene Compositing: A Grouped Fivefold Ablation Across Five CNN Backbones

Cette étude démontre qu'un pipeline de composition de scènes synthétiques, évalué via un protocole de validation croisée à cinq plis groupés et sensible aux fuites sur cinq architectures de réseaux de neurones convolutifs (CNN), améliore significativement la précision de la reconnaissance de gestes de la main statiques robuste au second plan, passant de 48,0 % à 97,1 %, tout en maintenant un écart de transfert visible sur des jeux de données externes.

Cemal Tatlı, Ramin Abbaszadi2026-10-26
💻 informatique

Evaluating Evidence Sensitivity and Robustness of Hallucination Detectors in Retrieval- Augmented Generation

Cette étude révèle que si les détecteurs d'hallucinations atteignent une performance robuste en domaine interne, leur fiabilité se dégrade considérablement sous l'effet de changements de distribution, de perturbations d'évidence et d'une augmentation du bruit contextuel, démontrant ainsi que la précision globale des tests de référence est insuffisante pour évaluer leur robustesse et leur généralisation.

Ramana Kulanthaivelu2026-10-26
💻 informatique

Evaluating the Safety Tolerances of Speech Recognition AI for Look-Alike/Sound-Alike (LASA) Clinical Nomenclature under Acoustic Stress

Cette étude démontre que les mesures standard du taux d'erreur de mots (Word Error Rate) ne parviennent pas à capturer les risques critiques de sécurité des modèles de reconnaissance vocale en open-source dans les contextes cliniques, car ces modèles présentent des effondrements de performance non linéaires et des erreurs de transcription de médicaments de type « Look-Alike/Sound-Alike » dangereuses sous l'effet du stress acoustique.

Lokesh Chakrabarti2026-10-26
💻 informatique

ArguGenCourt: Courtroom Argument Generation using Judicial Multi-agent Large Language Models

Le document propose ArguGenCourt, un système de LLM multi-agents qui simule les plaidoiries devant la Cour suprême des États-Unis en utilisant la recherche de précédents locaux pour améliorer considérablement la qualité des arguments et la précision de la prédiction du jugement en aval, tout en introduisant une nouvelle métrique d'évaluation appelée ArguEval.

Subinay Adhikary, Gourish Majamdur, Saurab Mishra, Debasis Ganguly, Dwaipayan Roy, Souvik Kumar Guha, Kripabandhu Ghosh2026-10-26
💻 informatique

Quantifying Uncertainty in LLM-Extracted Causal Relations for Safety-Critical Decision Support

Cette recherche propose et évalue un cadre complet qui quantifie l'incertitude des relations causales extraites par les LLM à partir de récits critiques pour la sécurité en utilisant des signaux multi-sources et la prédiction conforme, démontrant que des estimations de confiance calibrées améliorent considérablement la précision de l'extraction et permettent un tri par des experts rentable pour une prise de décision fiable et éclairée par les risques.

Jim Dorsey2026-10-26
💻 informatique

ARES: Conflict Escalation Early Warning System

Cet article présente ARES, un système d'alerte précoce explicable et multi-sources qui intègre des flux de données hétérogènes dans une architecture modulaire afin de générer des scores d'interprétabilité du risque d'escalade géopolitique, tout en privilégiant la transparence opérationnelle et la traçabilité par rapport aux affirmations prédictives non vérifiées.

Tanya Deep, Sreshta Karthikeyan, Shirin S Hegde2026-10-26
💻 informatique

MedAgent-RAG: an agentic retrieval-augmented system for adaptive clinical history-taking, with a network analysis of medical interviews

Cet article introduit MedAgent-RAG, un système multi-agents de recherche augmentée qui améliore considérablement l'anamnèse automatisée en s'adaptant dynamiquement aux réponses des patients, tout en analysant simultanément 231 entretiens médicaux pour révéler que la connaissance clinique est compartimentée en modules syndromiques et que l'interrogatoire suit un flux markovien distinct en deux phases.

Samir Jabbar, Maria Alice Bertolim, Christophe Cruz2026-10-26
💻 informatique

Deep Learning-Based Breast Ultrasound Lesion Segmentation Using Cross-Scale Attention and Edge-Aware Supervision

Cet article propose un Attention U-Net modifié avec une attention multi-échelle et une supervision sensible aux contours pour la segmentation de lésions par échographie mammaire, mais son utilité clinique est actuellement limitée par de faibles scores Dice, de rappel et d'IoU, ainsi que par un partitionnement des données non vérifié et des mesures de performance contradictoires qui nécessitent une validation supplémentaire et des comparaisons avec des modèles de référence.

Sathish Parvatham, K. Raj Kumar, V. Malathy2026-10-26