16 avril 2019 Conférence du Professeur Daniel Gervais, sur le thème "Big data and Intellectual Property Law" dans le cycle "(Re)penser la propriété intellectuelle"

16.04.2019

Dans le cadre du cycle de conférences « (Re)penser la propriété intellectuelle, questions fondamentales et nouveaux éclairages », le CEIPI a le plaisir d’accueillir, le mardi 16 avril 2019 à 18h00 à Strasbourg, Bâtiment l’Escarpe, 11 rue du Maréchal Juin, Amphithéâtre 23, Prof. Daniel Gervais, Professeur et Directeur du programme sur la propriété intellectuelle à l’Université de Vanderbilt (Etats-Unis), Co-Directeur de la faculté, Programme LLM.

Son intervention portera sur le thème "Big data and Intellectual Property Law". Les débats seront animés par le Prof. Christophe Geiger, Directeur général du CEIPI.

Brief CV:

Daniel Gervais est le titulaire de la Chaire Milton R. Underwood en Droit à l’université Vanderbilt, où il dirige le programme de recherche en propriété intellectuelle et le programme de LLM. Il est aussi professeur titulaire à l’université d’Amsterdam (2017-2019).  Jusqu’en août 2019, il est le président de l’Association internationale pour la promotion de l’enseignement et de la recherche en propriété intellectuelle (ATRIP). Il était auparavant professeur titulaire et doyen intérimaire de la section de common law à la Faculté de Droit de l’université d’Ottawa.  Il est membre des Barreaux du Québec et de l’Ontario, membre de l’Académie de l’Europe et du American Law Institute, où il agit aussi comme Associate Reporter du Restatement of Copyright.  Il est docteur en droit de l’université de Nantes.

Un cv plus détaillé (en anglais) avec des liens à ses principales publications est disponible à l’adresse works.bepress.com/daniel_gervais/

Abstract:

Professor Gervais will review the application of several IP rights (copyright, patent, sui generis database right, data exclusivity and trade secret) to Big Data. Beyond the protection of software used to collect and process Big Data corpora, copyright’s traditional role is challenged by the relatively unstructured nature of the non-relational (noSQL) databases typical of Big Data corpora.  This also impacts the application of the EU sui generis right in databases. Misappropriation (tort-based) or anti-parasitic behaviour protection might apply, where available, to data generated by AI systems that has high but short-lived value.  Copyright in material contained in Big Data corpora must also be considered.  Exceptions for Text and Data Mining (TDM) are already in place in a number of legal systems and likely to emerge to allow the creation and use of corpora of literary and artistic works, such as texts and images.  In the patent field, AI systems using Big Data corpora of patents and scientific literature can be used to expand patent applications. They can also be used to “guess” and disclose future incremental innovation. These developments pose serious doctrinal and normative challenges to the patent system and the incentives it creates in a number of areas, though data exclusivity regimes can fill certain gaps in patent protection for pharmaceutical and chemical products. Finally, trade secret law, in combination with contracts and technological protection measures, can protect data corpora and sets of correlations and insights generated by AI systems.