2019-2020 / DROI1016-2

Law course in English

Law of artificial Intelligence, Robots and Data-driven Algorithmic Applications

English support module (Q1)

Durée

Law of artificial Intelligence, Robots and Data-driven Algorithmic Applications : 20h Th
English support module (Q1) : 15h AUTR

Nombre de crédits

 Bachelier en droit3 crédits 

Enseignant

Law of artificial Intelligence, Robots and Data-driven Algorithmic Applications : Nicolas Petit
English support module (Q1) : Kevin Heyeres, Caroline Hougardy, Estelle Oger, Victoria Purchon

Coordinateur(s)

Antoinette Gosselin

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue anglaise

Organisation et évaluation

Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

En bachelier (au bloc 3 dans le tronc commun ou dès le bloc 2 dans l'option langue, les cours de droit dans une langue autre que le français sont organisés en deux parties :


  • un enseignement de droit donné par un enseignant juriste, dans une langue autre que le français (anglais)
  • un accompagnement linguistique en anglais, par un enseignant de l'ISLV, en concertation avec le juriste

Law of artificial Intelligence, Robots and Data-driven Algorithmic Applications

Ce cours s'intéresse aux questions juridiques liées à la régulation des intelligences artificielles (IA), question d'une vive acuité avec le développement technologique et la commercialisation à moyen terme de services dont le plus emblématique est la voiture autonome sans chauffeur, développée par Google. Le développement des IA soulève de profondes questions théoriques - opportunité de la régulation dans un contexte d'innovation technologique, niveau de la régulation (international/local), type de régulation (autorégulation/régulation contraignante, etc.), mais aussi pratiques : droits des AI, responsabilité des AI, propriété intellectuelle des AI, utilisations des AI à des fins non commerciales, etc. Inédit, le cours propose donc de dresser un panorama des enjeux juridiques émergents liés à l'émergence des AI et des robots.

English support module (Q1)

Ce module linguistique complémentaire a pour but de permettre aux étudiants de mieux aborder sur le plan linguistique les cours de droit donnés en langue anglaise.
Ce module se concentre essentiellement sur les compétences actives que sont l'expression orale et l'expression écrite dans les domaines abordés par les cours de droit donnés en langue anglaise. Il couvre en outre des champs lexicaux propres à ces cours.
De plus, des fonctions langagières propres aux contextes juridique et académique seront abordés pour faciliter les interactions orales en contexte académique, les présentations orales, l'expression du contenu d'un auteur ou de sa propre opinion, ou encore l'argumentation orale et écrite d'un cas pratique.

Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

Law of artificial Intelligence, Robots and Data-driven Algorithmic Applications

Les processus visés sont la compréhension, la synthèse et l'évaluation. Au terme du cours, les étudiants en Droit devront maîtriser les concepts pertinents issus des sciences informatiques. Les étudiants en science de données, ingénieur civil ou science de l'informatique devront maîtriser les concepts pertinents issus de la science juridique. Par ailleurs, tous les étudiants devront être en mesure synthétiser et évaluer les opinions étudiées au cours et/ou présentes dans les textes à préparer.

English support module (Q1)

A la fin de ce module, les étudiants auront une meilleure maîtrise de l'anglais juridique dans un contexte académique.
Ils auront amélioré leur capacité à prendre la parole dans le cadre d'un cours de droit donné en langue anglaise. Ils seront préparés à aborder ces derniers plus efficacement au niveau linguistique.

Savoirs et compétences prérequis

Le cours a pour co-requis le cours de Terminologie juridique en anglais.

Law of artificial Intelligence, Robots and Data-driven Algorithmic Applications

Le cours est la continuation de l'enseignement en langue dans un contexte juridique, initié en première et deuxième année du bachelier.

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

English support module (Q1)

Ce module linguistique n'est pas optionnel et la présence et la participation active à toutes les séances de cours sont indispensables.

Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance)

Law of artificial Intelligence, Robots and Data-driven Algorithmic Applications

Présentiel. Cours ex-cathedra

English support module (Q1)

Ce module est organisé exclusivement en présentiel.

Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours

Law of artificial Intelligence, Robots and Data-driven Algorithmic Applications

Aucune note de cours n'est mise à la disposition des étudiants.
La présentation Power Point sert de support de cours. Elle est envoyée à la fin de chaque cours.
Plusieurs textes devront être préparés par les étudiants préalablement au cours. Les dates pour ces présentations seront précisées durant le cours. Les textes sont gratuitement mis à disposition des étudiant aux adresses suivantes :

 
 
Une version PDF des textes sera également mise à disposition des étudiants par mail ou via MyULiege (pas eCampus).
Cette liste de textes n'est pas exhaustive. En fonction de l'actualité liée à la matière, d'autres textes courts pourront être soumis aux étudiants.

English support module (Q1)

Les notes de cours sont disponibles sur e-campus.

Modalités d'évaluation et critères

La note d'évaluation globale obtenue pour le cours est composée des évaluations des deux composants pondérées comme suit :
- pour 3/4 de la note du partim "droit"
- pour 1/4 de la note du partim "langues"
Il est précisé qu'une note égale ou inférieure à 8/20 pour l'un des composants ne peut pas permettre l'obtention d'une note globale supérieure à 9.
Report de note pour un partim : Une note de réussite sur un des partims obtenue en 1re session est reportée en 2e session.   En revanche, d'une année à l'autre, il n'y a pas de dispense partielle pour un partim.
Option langues et mobilité : Les étudiants qui ont suivi au bloc 2 un des cours de droit en langue dans le cadre de l'option "langues et mobilités et qui reprennent un second cours au Bloc 3 sont dispensés du complément linguistique pour le second cours.

Law of artificial Intelligence, Robots and Data-driven Algorithmic Applications

L'examen a lieu en janvier. Il s'agit d'un examen écrit à cours ouvert.
L'examen de seconde session suit les mêmes modalités.

English support module (Q1)

L'évaluation sera orale et individuelle avec un temps de préparation. Elle aura lieu durant la session de janvier.

Stage(s)

Remarques organisationnelles

Ce cours fait partie d'une option fermée avec un autre cours enseigné en anglais (Introduction to the law of nationality, en ce compris un accompagnement linguistique, Introduction to the law of wars). Il est accompagné d'un complément linguistique en langue anglaise. Ces contraintes liées à l'organisation empêchent l'accès du cours aux élèves libres. En outre, pour garantir une représentation équilibrée des étudiants dans les deux branches de l'option fermée, il est possible que les étudiants soient basculés d'une option à l'autre.

Contacts

Law of artificial Intelligence, Robots and Data-driven Algorithmic Applications

Nicolas Petit (nicolas.petit@uliege.be)
Pour les questions relatives à l'organisation du cours, prenez contact avec Jérôme De Cooman (jerome.decooman@uliege.be)

English support module (Q1)

Coordination: Caroline Hougardy(C.Hougardy@ulg.ac.be )
1er quadrimestre
Kevin Heyeres (Q1) - k.heyeres@ulg.ac.be Victoria Lemaire (Q1) - vlemaire@ulg.ac.be Estelle Oger (Q1) - estelle.oger@ulg.ac.be (estelle.oger@ulg.ac.ve )
 
2e quadrimestre
Frédéric Depas - F.Depas@ulg.ac.be Pierre Geron - pierre.geron@ulg.ac.be Caroline Hougardy - C.Hougardy@ulg.ac.be

Adaptation des engagements pédagogiques suite à la pandémie de COVID-19 pour la session de mai-juin

Méthodes d'apprentissage mises en œuvre : enseignement à distance

Matière de l'évaluation

Méthodes d'évaluation

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