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'une part, il consiste à présenter et analyser les questions et problématiques les plus saillantes relatives aux approches, méthodes et stratégies de réglementation des données massives (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.
D'autre part, le séminaire permet aux étudiant·e·s inscrit·e·s de choisir un thème de recherche lié à une question de réglementation de l'IA. Dans ce cadre, les étudiant·e·s seront amené·e·s 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 présentant, de manière claire et problématisée, les réflexions (fouillées et critiques) des étudiant·e·s devront être remis à l'issue du séminaire. Les rapports seront défendus durant la session d'examen de janvier.
Les rapports constituent des travaux de groupe, dans l'objectif de stimuler un dialogue entre juristes, politologues et ingénieurs. A cette fin, plusieurs séances de coaching seront organisées entre les groupes et les tuteurs afin d'approfondir les thèmes choisis par les étudiant·e·s.
Les thèmes proposés aux étudiant·e·s sont :
- Le consentement (RGPD)
- Les données massives c. la minimisation des données (RGPD)
- Le profilage et l'identification biométrique
- La protection par le droit d'auteur des œuvres générées artificiellement
- La protection par le droit des brevets des inventions générées artificiellement
- La digitalisation et autonomisation des soins de santé
- La détection algorithmiques des ententes anticoncurrentielles
- La collusion (tacite) algorithmique et la discrimination tarifaire
- La réglementation dès la conception (by-design)
Les groupes seront composés d'étudiant·e·s issu·e·s de filières différentes. Les étudiant·e·s doivent communiquer à M. Jérôme De Cooman les trois thèmes qui ont leur préférence. M. Jérôme De Cooman communiquera ensuite aux étudiant·e·s leur thématique de recherche, groupe et tuteur.
Les groupes doivent rédiger ensemble un travail de recherche sur la thématique qui leur a été assignée. La longueur attendue du travail de recherche est de 10 à 12 pages, en anglais.
S'agissant d'un travail de recherche, les groupes doivent veiller au respect des règles de citation en vigueur (N. Bernard (dir.), Guide des citations, références et abréviations juridiques, 6 éd., Bruxelles, Kluwer, 2017). Une bibliographie n'est pas nécessaire.
Le travail doit compoter (1) une page de garde, (2) une introduction pour situer la question de recherche et poser la structure de présentation, (3) le travail proprement dit, cohéremment structuré en parties et sous-parties, et (4) une conclusion.
La page de garde reprend les informations suivantes :
- Prénom et Nom des étudiant·e·s ;
- Le titre et code du cours
- Le titre du travail
- Année académique 2022-2023
- La session (première ou deuxième session)
- Le prénom et Nom du tuteur
- Le prénom et Nom du titulaire du cours
Taille : 12 pts pour le texte et 10 pts pour les notes de bas de page.
Paragraphes - espacement : Les paragraphes doivent être assortis d'un espace de 12 pts.
L'interligne doit correspondre à un interligne simple.
Marges : Les marges sont fixées à 2,5 cm.
Alignement : Les paragraphes du corps du texte et des notes de bas de page seront justifiés (c'est-à-dire alignés tant sur la gauche que sur la droite).
Numérotation des pages : Les pages sont numérotées en bas, à droite.
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 (6 heures d'enseignement ex cathedra) seront utilisées des PPT qui seront mis à disposition des étudiant·e·s.
La deuxième partie comprendra les séance de coaching et discussion entre étudiant·e·s et les tuteurs chargés d'encadrer les travaux de recherche et de rédaction.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Cours donné exclusivement en présentiel
Explications complémentaires:
Enseignements ex catedra
21.09.2022 : Regulating AI: objectives, approaches and challenges
27.09.2022 à midi : choix des thèmes à communiquer à M. Jérôme De Cooman
28.09.2022 : The selection and meaning of the fundamental principles underlying AI Regulation in the EU
05.10.2022 : Accountability and liability for harms caused by autonomous systems
Séances de coaching
12.10.2022 : séance coaching n°1
02.11.2022 : séance coaching n°2
23.11.2022 : séance coaching n°3
14.12.2022 : séance coaching n°4
02.01.2023 à minuit : remise des travaux écrits, par e-mail à M. Jérôme De Cooman
Janvier 2023 : défense des travaux écrits
Des séances de coaching supplémentaires peuvent être organisées à la demande des étudiant·e·s.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours
Des présentations, articles et arrêts seront rendus à la disposition des étudiant·e·s.
Modalités d'évaluation et critères
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation orale
Travail à rendre - rapport
Evaluation continue
Explications complémentaires:
Travail écrit à remettre en janvier
Évaluation orale sur base du travail écrit en janvier
Évaluation continue durant les séances de coaching
Explications complémentaires:
- Rédaction d'un rapport écrit : 10 points
- Défense du travail écrit : 6 points
- Évaluation continue : 4 points
Stage(s)
Remarques organisationnelles
Voy. l'onglet modes d'enseignement
Contacts
Titulaire:
Ljupcho Grozdanovski (lgrozdanovski@uliege.be)
Assistants
Margaux Clément
Jérôme De Cooman (Jerome.decooman@uliege.be)
Cyril Fischer (Cyril.Fischer@uliege.be)