Durée
24h Th
Nombre de crédits
Enseignant
Suppléant(s)
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue anglaise
Organisation et évaluation
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
Ce séminaire poursuit un double objectif. D'abord il consiste à présenter et analyser les questions et problématiques les plus saillantes relatives aux approches, méthodes et stratégies de régulation du big data et des nouvelles technologies (en particulier l'Intelligence Artificielle - IA) dans l'ordre juridique de l'Union européenne (UE). Ces questions seront abordées lors de 6 heures d'enseignement.
Ensuite, le séminaire permettra aux étudiants inscrits de choisir un thème de recherche lié à une question de régulation de l'IA. Dans ce cadre, les étudiants seront amenés à identifier les principaux défis, avantages, inconvénients, ainsi que les opportunités et possibilités d'amélioration (notamment du cadre réglementaire européen) en employant les connaissances et méthodologies acquises lors de leurs formations respectives (droit, science politique ou sciences appliquées). Des rapports écrits d'au moins 3000 mots présentant, de manière claire et problématisée, les réflexions (fouillées et critiques) des étudiants devront être remis à l'issue du séminaire. Les rapports seront présentés et discutés, dans l'objectif de stimuler un dialogue entre juristes, politologues et ingénieurs lors des séances de discussions. A cette fin, six séances de débat seront organisées.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
Solide compréhension des enjeux et de l'approche de régulation proposée au niveau de l'UE à l'égard de l'IA et du big data.
Acquisition des connaissances des défis et opportunités que présentent les nouvelles technologies, en particulier l'IA.
Acquisition de compétences de rédaction en anglais de rapports succincts et accessibles à des étudiants d'autres disciplines.
Acquisition de compétences de présentation en anglais, devant un public diversifié, composé de juristes, politologues et ingénieurs.
Participation active à des débats sur les thématiques abordées dans le séminaire.
Ce cours contribue aux acquis d'apprentissage II.1, II.2, V.1, V.2, VI.1, VI.2, VI.3, VI.4, VII.1, VII.2, VII.3, VII.4, VII.5 du programme d'ingénieur civil en science des données.
Ce cours contribue aux acquis d'apprentissage II.1, II.2, V.1, V.2, VI.1, VI.2, VI.3, VI.4, VII.1, VII.2, VII.3, VII.4, VII.5 du programme d'ingénieur civil en informatique.
Savoirs et compétences prérequis
Exploration de, et ouverture vers différents aspects des rapports entre droit et technologie
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Le séminaire se déroulera en présentiel.
Au cours de la première partie (6h d'enseignement ex catedra) seront utilisées de PPT qui seront mis à disposition sur la plateforme eCampus.
La deuxième partie comprendra des séances de présentation et de discussion. Ces séances seront précédées par des entretiens individuels avec les tuteurs chargés d'encadrer les travaux de recherche et de rédaction des étudiants.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Cours donné exclusivement en présentiel
Explications complémentaires:
Partie 1 :
22.9.2021 : Big Data, IA et réglementation dans l'UE : la grande image (trouble) et les " grandes questions " émergentes (enseignement).
29.09.2021 : Transparence, équité, robustesse et explicabilité : des " boucliers défensifs " suffisants pour les programmeurs, les utilisateurs et les déployeurs de l'IA ? (enseignement)
06.10.2021 : Imputabilité et responsabilité : qui protéger et qui punir quand l'algorithme est responsable ? (enseignement)
Partie 2 :
Les séances auront lieu les mercredis de 10h45 à 12h45.
1.10.2021 : choix du sujet à communiquer à MM. Jérôme De Cooman et Cyril Fischer (une redistribution des sujets peut avoir lieu si plusieurs étudiants choisissent le même sujet).
13.10.2021 : réunion avec les tuteurs et préparation des rapports
20.10.2021 : soumission des premières versions des rapports via la plateforme eCampus
27.10.2021 : réunion avec les tuteurs pour le feedback sur les premières versions des rapports (par e-mail, en personne)
10.11.2021 : présentations et discussions des rapports - Thème I : AI and Liability
17.11.2021 : présentations et discussions des rapports - Thème II : Big Data vs Data Minimization
24.11.2021 : présentations et discussions des rapports - Thème III : Regulation by Design
1.12.2021 : présentations et discussion des rapports - Thème IV : AI and Competition Law
8.12.2021 : présentations et discussion des rapports - Thème V : Profiling
15.12.2021 : présentations et discussion des rapports - Thème VI : Patentability
17.12.2021 à 11h00 : soumission des rapports finaux via la plateforme eCampus.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours
Des présentations, articles et arrêts seront rendus à la disposition des étudiants
Modalités d'évaluation et critères
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation orale
Travail à rendre - rapport
Evaluation continue
Explications complémentaires:
Pas d'examen, évaluation continue:
- rédaction d'un rapport écrit: 12 points
- présentation du rapport: 4 points
- participation aux débats: 4 points
Stage(s)
Remarques organisationnelles
Voy. l'onglet modes d'enseignement
Contacts
Titulaire:
lgrozdanovski@uliege.be
Assistants
Jerome.decooman@uliege.be
Cyril.Fischer@uliege.be