Aspects éthiques et juridiques liés à l'intelligence artificielle

TEB2056-NINN_
Domaine : Sciences Grade académique : Bachelier en informatique, orientation intelligence artificielle - Namur Niveau de certification : 6 Cycle : Premier Cycle Année académique : 2026-2027 ( Q2 )

Crédits ECTS

3

Volume horaire

36 h

Programme d'études

Programme Bloc Caractère
IE-Bachelier en informatique, orientation intelligence artificielle 2 Obligatoire

Prérequis

Aucun

Co-requis

Aucun

Implantation

Département technique de Namur

Directeur de département du domaine

Benoît Dujardin

Responsable de l'UE

Michael LOGNOUL

Enseignants intervenants

  • Michael LOGNOUL
Partie 1

Contribution de l'UE au profil d'enseignement du programme et acquis d'apprentissage spécifiques (AAS) sanctionnés par l'évaluation

Contextualisation

- S’engager dans une démarche de développement professionnel : prendre en compte les aspects éthiques et déontologiques, développer une pensée critique, travailler seul ou en équipe dans le respect d’un environnement professionnel (AAT2)
- S’inscrire dans une démarche de respect des réglementations. Respecter les normes, prescrits légaux (code du bien-être au travail, RGPD, etc.), procédures et les codes de bonne pratique. Intégrer les différents aspects du développement durable (AAT3)

Acquis d'apprentissage spécifiques (AAS)

À définir

Contribution aux ODD

Document annexe à la fiche UE accessible via un lien explicitant en quoi le programme d’études s’inscrit dans une politique de développement durable. Une ou plusieurs UE spécifique(s) pourraient être ciblée(s) dans cette annexe.

Partie 2

Description de l'unité d'enseignement

Objectifs

À définir

Contenu

- Systèmes normatifs et sources du droit de l’IA en Europe
- Le Règlement sur l’IA
- Responsabilité et IA
- Propriété intellectuelle et IA
- Deepfakes
- IA, plateformes, et protection du consommateur
- Incidences de la protection des données et de la cybersécurité sur l’IA 

Sources et références

À définir

Supports de cours (avec mention des supports indispensables)

Activité d'apprentissage Support
AINN2056 — Aspects éthiques et juridiques liés à l'intelligence artificielle

--> Slides powerpoint mis en ligne sur la plateforme au fur et à mesure des modules, par l'enseignant concerné. Aucun syllabus ne sera rédigé par les enseignants; les étudiants doivent donc prendre note des éléments qu'ils jugent pertinents pour compléter les slides power point mis à leur disposition par les enseignants.

--> Recueil de documents disponible sur la plateforme dès la fin du premier cours. Obligation pour les étudiants de s'en munir lors de chaque cours.

Contenus:

1. Systèmes normatifs et sources du droit de l'IA en Europe (M. LOGNOUL) - 2h

2. IA, plateformes, et protection du consommateur (F. JACQUES) - 6h

3. Propriété intellectuelle et IA (M. KNOCKAERT) - 6h

4. La modération des contenus en ligne, IA et Deepfakes (A. MICHEL) - 6h

5. Le Règlement sur I'IA (M. LOGNOUL) - 6h

6. Incidences de la protection des données et de la cybersécurité sur l'IA (A. DELFORGE) - 8h

Partie 3

Méthodologie mise en œuvre et éventuel découpage de l'UE

Description des activités d'apprentissage (AA) au regard de leur statut

Activité d'apprentissage Heures Langue d'enseignement Langue d'évaluation
AINN2056 — Aspects éthiques et juridiques liés à l'intelligence artificielle 36 h Français Français

Méthodes d'enseignement et d'apprentissage

Activité d'apprentissage Méthodes d'enseignement et d'apprentissage
AINN2056 — Aspects éthiques et juridiques liés à l'intelligence artificielle

--> Cours ex-cathedra

--> Exercices pratiques

--> Lecture de textes d'actualité

--> Débats/discussions

--> Evaluation continue

Les modes d'enseignement sont susceptibles d'évoluer en fonction du nombre d'étudiants inscrits au cours, et de la participation des étudiants aux exercices et discussions proposés.

Par ailleurs, chaque professeur(e) adoptera, pour son/ses module(s), le(s) mode(s) d'enseignement le(s) plus adapté(s) aux matières dispensées, parmi ceux mentionnés ci-dessus.

Détermination de la cohérence pédagogique en cas de regroupement d'activités d'apprentissage faisant l'objet d'une évaluation distincte

À définir

Partie 4

Évaluation de l'unité d'enseignement

Structure du dispositif général d'évaluation (en lien avec le programme d'études)

À définir

Méthodologie de construction de la note finale de l'UE

À définir

La pondération de l'évaluation de l'UE à des fins de délibération lors du calcul de la moyenne

Au sein du programme d'études, lors du calcul de la moyenne, la pondération de l'évaluation de l'unité d'enseignement est effectuée sur base des crédits affectés à cette unité d'enseignement et évalués

Modalités d'évaluation par activité d'apprentissage

Activité d'apprentissage Modalités d'évaluation
AINN2056 — Aspects éthiques et juridiques liés à l'intelligence artificielle

1ère session :

  • Évaluation continue, avec des QCM et/ou vrai/faux (avec justification), directement à la fin (de l'ensemble) des modules de chaque enseignant(e). Chaque évaluation aura une valeur égale; la moyenne obtenue à la fin des évaluations continues vaudra pour 6 points de la note finale.

  • Examen écrit, d'une durée de 2h, à cours fermé (mais recueil de documents autorisé). L'examen final sera composé de 3 questions de restitution (avec prise de position critique), et d'un cas pratique transversal à résoudre.

2ème session :

  • Examen écrit, d'une durée de 2h, à cours fermé (mais recueil de documents autorisé). L'examen final sera composé de 3 questions de restitution (avec prise de position critique), et d'un cas pratique transversal à résoudre.

--> En seconde session, l'examen vaut pour la totalité de la note finale; les résultats de l'évaluation continue ne sont pas reportés.

Modalités concrètes d'évaluation

Une mention sur la fiche informera les étudiants du fait que les précisions sur les épreuves seront disponibles sur Moodle au plus tard 6 semaines avant l'évaluation.

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