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💻 informatique

Machine learning reduces audit detection risk in 3.3 million public sector general ledger transactions

Cette étude démontre qu'un nouveau cadre d'apprentissage automatique à quatre couches, validé par rapport à 3,3 millions de transactions réelles du secteur public et de rapports d'audit officiels, surpasse de manière significative l'échantillonnage par unité monétaire traditionnel en réduisant le risque de détection d'audit de plus de 38 % à 2,01 % tout en réduisant le temps de traitement de 98,7 %.

Tsetsegjargal Ulambayar, Oyunbileg Pagjii, Oyuntsetseg Luvsandash, Gantulga Garamdorj, Chimedtsogzol Sangajav2026-08-13
💻 informatique

Adaptive Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Distributed Zero Trust Architectures in Global Financial Ecosystems

Cet article propose AMADRL-ZTA, une architecture Zero Trust distribuée exploitant l'apprentissage par renforcement profond multi-agents adaptatif pour renforcer considérablement la détection des menaces, réduire les temps de réponse et améliorer l'adaptabilité des politiques afin de sécuriser les écosystèmes financiers mondiaux contre les cyberattaques sophistiquées.

Ankur Mahida2026-08-13
💻 informatique

Boundary-Based Stability Monitoring of DDoS-Induced Structural Stress in Networked Systems

Cet article propose un cadre mathématique pour la détection précoce des attaques DDoS qui utilise une fonctionnelle de stabilité et un opérateur de distorsion pour mesurer la distance du trafic réseau par rapport à un domaine de stabilité théorique, offrant ainsi une alternative plus interprétable et robuste aux méthodes traditionnelles de surveillance basées sur des seuils.

Abdullah M. Almarashi2026-08-13
💻 informatique

Causal Transformer: Scaling Gradient-Based Causal Discovery to 500 Variables

Le papier présente le Causal Transformer (CT), une architecture d'auto-attention qui surmonte les limitations de dimensionnalité des méthodes basées sur le gradient existantes pour permettre une découverte causale robuste dans le régime des 200 à 500 variables, identifiant avec succès des réseaux de gènes conducteurs du cancer validés biologiquement sur du matériel grand public là où les approches précédentes échouent.

Shuaidong Gao2026-08-13
💻 informatique

Classification of High-Risk Paratransit Drivers Using Ensemble Machine Learning

Cette étude utilise une suite d'algorithmes d'apprentissage automatique, la régression logistique s'avérant être le modèle le plus efficace, pour classer les conducteurs de paratransit à haut risque à Gazipur, au Bangladesh, sur la base de facteurs socio-économiques et opérationnels, offrant ainsi aux autorités de transport un outil fondé sur les données pour des interventions de sécurité ciblées.

Md Sifat Bin Siraj, Shumaila Noor, Md Emon Miah, Md Jubayadul Islam, Saifullah Mahmud, Jannatul Ferdous, Sk. Md. Ahaduz2026-08-13
💻 informatique

PV Defect Detection Network Equipped with Novel Decoupled Downsampling, Mixed Attention and Heterogeneous Convolution Modules

Ce document propose CCM-YOLO, un modèle de détection de défauts photovoltaïques léger et précis utilisant l'imagerie en lumière visible qui intègre de nouveaux modules de sous-échantillonnage découplé, d'attention mixte et de convolution hétérogène afin de réduire considérablement le coût computationnel tout en surpassant les méthodes de pointe en termes de précision et d'efficacité du modèle.

Ling Zhu, Jianyu Cheng, Guangyu Liu2026-08-13
💻 informatique

Ancient Painting Garment Inpainting via Garment Structure Guidance and Garment Region-Reweighted Flow Matching

Cet article propose un cadre à deux étapes combinant le guidage Fashion LoRA et le Garment Region-Reweighted Flow Matching afin de remédier à la dégradation structurelle et texturale des vêtements dans les peintures anciennes, améliorant significativement la qualité de la restauration et fournissant des candidats numériques auditables et à contraintes structurelles pour la préservation du patrimoine culturel.

Jinjing Yu, Juan Chai, Xiyue Zhang, Rong Fu, Kaixuan Liu2026-08-13
💻 informatique

RAGtio: A Modular Framework for Systematic Evaluation of Hybrid Retrieval-Augmented Generation Pipelines

Cet article présente RAGtio, un cadre modulaire et open-source basé sur Haystack et Qdrant qui permet une évaluation systématique et reproductible des pipelines de recherche RAG hybrides dans le domaine biomédical grâce à un double mode d'évaluation et des interfaces accessibles tant pour les utilisateurs techniques que non techniques.

Annamaria Defilippo, Nicola Procopio, Pietro Hiram Guzzi, Pierangelo Veltri, Patrizia Vizza2026-08-13
💻 informatique

Explainable Multi-Agent AI Systems for Intelligent Software Engineering and Business Automation

Ce document présente XCognitive SwarmNet, un cadre multi-agents basé sur un essaim cognitif qui intègre le raisonnement collaboratif, l'intelligence décisionnelle explicable et la simulation par jumeau numérique pour améliorer significativement l'exactitude, la qualité, l'efficacité et la transparence de l'ingénierie logicielle pilotée par l'IA et de l'automatisation commerciale pour l'Industrie 4.0.

Aashish Baldwa, Devang Upadhyay, Premal Bhatt, Pratham Bhatt, Nebojsa Bacanin, Milica Djuric Jovicic, Bosko Nikolic2026-08-13
💻 informatique

Delegation-Aware Runtime Contracts for Open LLM Multi-Agent Systems: Constraint Preservation, Capability Revocation, and State Recovery

Cet article introduit les contrats d'exécution sensibles à la délégation (DARC), un cadre formel qui traite le transfert d'autorité dans les systèmes multi-agents de LLM comme un processus vérifiable par machine afin d'imposer la préservation des contraintes, la révocation des capacités et la récupération d'état par une médiation déterministe au moment de l'exécution, répondant ainsi aux risques de sécurité liés au traitement de la délégation comme un simple langage naturel.

Vinay Bamil2026-08-13