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💻 informatique

Agentic AI for Complex Decision-Making: A Systematic Critical Review of Planning, Memory, Tools, Safety and Assurance in Autonomous Systems

Cette revue critique systématique de 98 sources allant jusqu'en juin 2026 évalue la planification, la mémoire, les outils et la sécurité de l'IA agentique à travers un nouveau cadre en boucle fermée, révélant que l'autocorrection intrinsèque est peu fiable, que la planification sur de longs horizons demeure faible et que les agents utilisant des outils sont vulnérables aux injections, tout en offrant une matrice de preuves auditable et une feuille de route priorisée pour le développement futur.

Mohan Babu, Faranak Nejatia, Madhan E S2026-10-23
💻 informatique

CARE-IoMT: a pairing-free Certificateless Auditable Range-query support searchable Encryption scheme for IoMT

Cet article propose CARE-IoMT, un cadre de chiffrement de recherche sans certificat et sans appariement qui intègre des roll-ups de condensés de données basés sur la blockchain pour permettre des requêtes de plage et de conjonction sécurisées, auditables et efficaces pour les données médicales sensibles dans l'Internet des Objets Médicaux, tout en atténuant les attaques internes et la surcharge de calcul.

Arian Arabnouri, Alireza Shafieinejad2026-10-23
💻 informatique

Baseline-relative evaluation of lap-time and tyre-degradation models for Formula 1 race strategy

Cette étude évalue des modèles de temps de tour et de dégradation des pneus de Formule 1 par rapport à des prévisions de référence rigoureuses en utilisant 167 083 tours, démontrant que leur avantage prédictif provient principalement de la modélisation des résidus par rapport au tour précédent plutôt que des valeurs absolues, et qu'une construction de base équitable est cruciale pour évaluer avec précision la performance pertinente pour la stratégie.

T. Shakila, K. Baalaji2026-10-23
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Regrets, I've Had a Few: Approximating (Subgame-Perfect) Nash Equilibria via Deep Regret Actor-Critic

Cet article propose l'algorithme Deep Regret Actor-Critic (DRAC), qui approxime les équilibres de Nash parfaits en sous-jeux dans les jeux à somme non nulle continus en déplaçant l'objectif d'optimisation de la maximisation de l'utilité vers la minimisation du regret via une architecture centralisée et des cibles stationnaires basées sur Monte Carlo, surmontant ainsi la non-stationnarité et surpassant les méthodes existantes telles que MADDPG en termes de convergence et d'exploitabilité.

Marvin Bongiovi2026-10-23
💻 informatique

MVMGNN: Multi-View Masked Graph Neural Network for Alzheimer’s Disease Diagnosis using Structural MRI

Ce document propose MVMGNN, un réseau de neurones graphiques à masquage multi-vues qui exploite des vues graphiques complémentaires basées sur l'espace et les caractéristiques, avec un masquage adaptatif et une fusion par porte, afin d'améliorer le diagnostic et l'interprétabilité de la maladie d'Alzheimer en utilisant des données d'IRM structurelle.

Ni Yao, Zhenxu Wang, Danyang Sun, Chuang Han, Yanting Li, Jiaofen Nan, Fubao Zhu, Chen Zhao, Weihua Zhou2026-10-23
💻 informatique

A Multi-Caption Fusion Approach for Enhanced Image Captioning

Cet article propose une approche de fusion de multi-légendes à deux phases et transparente qui exploite des vecteurs Image-Nombre pour générer des légendes intermédiaires diversifiées ainsi qu'un encodeur supplémentaire pour intégrer leur information sémantique aux caractéristiques visuelles, produisant ainsi des descriptions d'images plus riches et plus interprétables qui rivalisent avec les modèles de pointe sur le jeu de données MS-COCO.

Alaa Thobhani, Yan Junfeng, Mohanned Abduljabbar Hael, Amr Abdussalam, Muhammad Asim, Gauhar Ali, Sajid Shah2026-10-23
💻 informatique

RuleConEx: an intrinsically interpretable neural network unifying logical rules and counterfactual explanations for data access control

RuleConEx est un réseau de neurones intrinsèquement interprétable qui unifie les décisions d'accès, les règles SI-ALORS conformes à l'ABAC et les explications contrefactuelles valides au sein d'une seule passe avant, atteignant une précision comparable aux modèles de pointe tout en offrant un compromis ajustable entre l'explicabilité orientée utilisateur et l'explicabilité orientée auditeur.

Benoît Martin Azanguezet Quimatio, Erick Tsafack Nteudem, Paul Valery Nguezet2026-10-23
💻 informatique

Machine Learning Based Mobile Money Fraud Detection Using Behavioral and Agent Level Features in Zambia

Cette étude démontre que l'intégration de caractéristiques comportementales au niveau de l'agent dans un cadre d'apprentissage automatique basé sur XGBoost surpasse de manière significative les modèles traditionnels basés uniquement sur les transactions pour la détection de la fraude liée à la monnaie mobile au sein de l'écosystème financier numérique unique de la Zambie.

Jabulani Ndhlovu, Brian Halubanza2026-10-23
💻 informatique

Adaptive Spatio-Temporal Refinement for Robust Triangle-SDF Continuous Collision Detection

Cet article propose une méthode de raffinement spatio-temporel adaptative et robuste qui améliore la détection de collision continue Triangle-SDF en subdivisant sélectivement les cellules spatiales et temporelles incertaines sur la base de bornes inférieures conservatrices et de métriques d'incertitude, assurant ainsi un calcul précis du temps d'impact pour des mouvements complexes et à haute vitesse tout en maintenant l'efficacité computationnelle.

Jong-Hyun Kim2026-10-23