Julien Colin
Estudiante de Doctorado
Julien Colin es un estudiante de doctorado de ELLIS. Es licenciado en Física y Química (2019, Universidad de Lorena) y tiene un Máster en Ciencias Cognitivas: Cognición Natural y Artificial (2021, INP Grenoble). Antes de comenzar su doctorado, trabajó como asistente de investigación; primero en ANITI durante 6 meses (2021, Toulouse) y luego en la Universidad de Brown durante 5 meses (2022, Providence). Su tema de doctorado se centra en la IA y la neurociencia eXplicables. En su investigación, está interesado en desarrollar métodos para comprender mejor los sistemas inteligentes. Sus supervisores son Nuria Oliver (ELLIS Alicante) y Thomas Serre (ANITI).
Sitio web: https://julien-co.github.io/
Publicaciones en asociación con ELLIS Alicante.
2026
05/06
Colin, J., Goetschalckx, L., Oliver, N., & Serre, T (2026, mayo). Capability ≠ Interpretability: Human Interpretability of Vision Foundation Models. In Under review.
04/27
Colin, J., Oliver, N., & Serre, T (2026, abril). Does human-alignment benefit interpretability?. In Workshop on Representational Alignment (Re^4-Align) (ICLR).
2024
06/11
Colin, J., Goetschalckx, L., Fel, T., Boutin, V., Serre, T, & Oliver, N. (2024, junio). Choosing the right basis for interpretability: Psychophysical comparison between neuron-based and dictionary-based representations. In arXiv:2411.03993.
04/19
Riccio, P., Colin, J., Ogolla, S., & Oliver, N. (2024). Mirror, Mirror on the wall, who is the whitest of all? Racial biases in social media beauty filters. Social Media and Society, 10(2), 20563051241239296.
Top 5% de las publicaciones científicas según Altmetric
2023
12/15
Fel, T., Boissin, T., Boutin, V., Picard, A., Novello, P., Colin, J., Linsley, D., Rousseau, T., Cadène, R., Gardes, L., & Serre, T. (2023, diciembre). Unlocking Feature Visualization for Deeper Networks with MAgnitude Constrained Optimization. In 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) (Vol. 36, pp. 37813-37826).
07/03
Boutin, V., Fel, T., Singhal, L., Mukherji, R., Nagaraj, A., Colin, J., & Serre, T. (2023, julio). Diffusion Models as Artists: Are we Closing the Gap between Humans and Machines?. In Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML) (pp. 2953-3002).
06/20
Fel, T., Picard, A., Bethune, L., Boissin, T., Vigouroux, D., Colin, J., Cadène, R., & Serre, T. (2023, junio). CRAFT: Concept Recursive Activation FacTorization for Explainability. In Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (pp. 2711-2721).
2022
11/29
Zerroug, A., Vaishnav, M., Colin, J., Musslick, S., & Serre, T. (2022, noviembre). A Benchmark for Compositional Visual Reasoning. In 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Datasets and Benchmarks (Vol. 35, pp. 29776-29788).
11/29
Colin, J., Fel, T., Cadène, R., & Serre, T. (2022). What I Cannot Predict, I Do Not Understand: A Human-Centered Evaluation Framework for Explainability Methods. 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
06/09
Fel, T., Hervier, L., Vigouroux, D., Poche, A., Plakoo, J., Cadène, R., Chalvidal, M., Colin, J., Boissin, T., Bethune, L., Picard, A., Nicodeme, C., Gardes, L., Flandin, G., & Serre, T. (2022). Xplique: A Deep Learning Explainability Toolbox. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Workshop on Explainable Artificial Intelligence for Computer Vision (XAI4CV).