D.U. Intelligence artificielle et propriété intellectuelle - CEIPI - Centre d'études internationales de la propriété intellectuelle

Public concerné

Les publics visés pour le DU sont des étudiants en droit de niveau M1, ainsi que des praticiens spécialistes (Conseils européens en propriété intellectuelle, juristes propriété intellectuelle) ainsi que des non spécialistes en propriété intellectuelle tels que des professionnels du marketing, des gestionnaires de projet, des dirigeants d’entreprises ainsi que toute personne intéressée à l’intelligence artificielle et ses rapports avec la propriété intellectuelle.

Langue d’enseignement : anglais

Pré-requis

Niveau M1 requis et une bonne connaissance de l’anglais.

Conditions d’accès et modalités d’admission

Une commission d’admission composée des responsables de formation, assistés par un ou deux professionnels, procède à l’examen du dossier de candidature pour vérifier l’acquisition du niveau en langue anglaise ainsi que la motivation des candidats.

Le nombre de place est limité à 30 personnes.

Objectifs pédagogiques

L’impact du développement de l’informatique sur la connaissance du Droit est phénoménal et fondamental. Pourtant, bien peu de juristes possèdent l’expertise suffisante pour appréhender l'impact de nouvelles modalités algorithmiques dans leur pratique. La formation a un double objectif : le premier tient à transférer savoir et compétences dans ce secteur de pointe, tandis que le second tient à proposer une formation technique à destination des juristes.

Le diplôme universitaire « Intelligence artificielle et Propriété intellectuelle / Artificial intelligence and intellectual property » a, d’une part, pour objectif de remédier à ce manque dans le domaine des droits de propriété intellectuelle. En effet, s’il existe de nombreuses formations portant sur le numérique et le Droit, aucune n’approfondit suffisamment les nouveaux enjeux de l’intelligence artificielle dans le domaine des droits de propriété intellectuelle, afin de comprendre et maîtriser les problématiques de protection de ces nouveaux types de création, leur utilité pour la mise en œuvre des droits, ainsi que leur environnement technique et économique.

D’autre part, un autre objectif spécifique de la formation tient à ce qu’elle propose un module entier dédié à la technique informatique (Module 1 : What is AI ? Technical introduction and demystification), incluant des travaux pratiques proposant des exercices sur du code, des algorithmes, des données. Cela lui apporte une valeur ajoutée certaine et lui confère une originalité par rapport aux autres formations existantes en France et en Europe. Ainsi, à l’issue de la formation, les participants pourront se prévaloir non seulement de connaissances approfondies en droit de l’intelligence artificielle, mais aussi en technique informatique.

Téléchargez le programme de l'édition 2022-2023 en cliquant sur l'image.

Programme

Module 1 : What is AI ? Technical introduction and demystification

Comprendre et maîtriser les principes élémentaires de la technique informatique et de la science des données
Savoir écrire un court programme (« hello world »), le compiler et l’exécuter
Savoir écrire un court algorithme d’intelligence artificielle en langage Python
Comprendre et maîtriser, en le distinguant précisément, les diverses techniques d’intelligence artificielle et de science des données
Comprendre et maîtriser les enjeux et les limites des traitements algorithmiques

Module 2 : Transverse : AI and the Law

Acquérir une culture juridique générale concernant les rapports entre intelligence artificielle et Droit
Comprendre et maîtriser les enjeux éthiques et sociétaux de l’intelligence artificielle
Comprendre et maîtriser les aspects techniques et juridiques de la sécurité informatique dans le cadre de la mise en œuvre de procédés d’intelligence artificielle
Comprendre et maîtriser les enjeux de l’intelligence artificielle en termes de droits fondamentaux

Module 3 : Algorithms and data protection

Comprendre et maîtriser l’ensemble des questions juridiques liées à la protection des données : secret des affaires, « propriété » sur les données, droits sur les données personnelles.
Comprendre et maîtriser l’encadrement juridique de la circulation des données : libre circulation, droit de la concurrence, licences ouvertes.

Module 4 : Copyright and computer-generated work

Comprendre et maîtriser l’ensemble des problématiques liées à la protection des procédés d’intelligence artificielle par le droit d’auteur
Comprendre et maîtriser l’ensemble des problématiques liées à la protection des résultats produits par les procédés d’intelligence artificielle par le droit d’auteur : créativité, protection, titularité des droits
Comprendre et maîtriser l’utilisation de l’intelligence artificielle pour la mise en œuvre du droit d’auteur

Module 5 : Patent law and computer generated inventions

Comprendre et maîtriser l’ensemble des problématiques liées à la protection des procédés d’intelligence artificielle par le brevet
Comprendre et maîtriser les utilités de l’intelligence artificielle pour le dépôt de brevet : traitement automatique du langage naturel, « patent landscaping »…
Comprendre et maîtriser l’utilisation de l’intelligence artificielle pour la mise en œuvre du droit de brevet.

Intervenants

Adrien Aulas (Avocat au Barreau de Paris, co-fondateur d'Aeon)
Rahul Bhartiya (Directeur d'AI Implementation - EUIPO)
Stefano Bianchini (Professeur associé, BETA, Université de Strasbourg)
Mirko Boehm (Ambassadeur Open Source à MBition/Daimler. Conférencier et chercheur à l'Université technique de Berlin)
Oleksandr Bulayenko (Chercheur CEIPI, University of Strasbourg)
Julien Cabay (Chercheur FNRS, Maître de conférences ULB et ULiège)
Maxime Cornet (Doctorant, Université Paris-Saclay)
Thierry Debled (Professeur associé au CEIPI, Université de Strasbourg)
Rapahël Déchaux (Maître de conférences, université d’Aix-Marseille)
Jean-Marc Deltorn (PhD, CEIPI, Université de Strasbourg)
Estelle Derclaye (Professeure associée, Université de Nottingham)
Marta Duque Lizarralde (Doctorante, Max Planck Inst. Munich)
Paul Gagnon (Conseiller juridique sénior, AppDirect, USA)
Kim Gerdes (Maître de conférences en linguistique, ILPGA, Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3)
Samir Ghamri Doudane (INPI)
Domenico Golzio (Directeur DG1, Office Européen des Brevets, La Haye, Pays-Bas)
Andres Guadamuz (Conférencier à l'université de Sussex)
Dominique Guellec (Conseiller scientifique à l'Observatoire des sciences et des techniques, Paris)
Richard Kennedy (Mandataire britannique et européen du brevet, partenaire à Venner Shipley, UK)
Natalia Kapyrina (Dr, Conférencière à l'université MGIMO, CEIPI)
Mauritz Kop (IRecht, Stanford Law School TTLF Fellow)
Jean Lassègue (Philosophe, chercheur sénior au CNRS)
Nari Lee (Professeur, Hanken School of Economics, Finlande)
Franck Macrez (Maître de conférences au CEIPI, Université de Strasbourg)
Gianclaudio Malgieri (Avocat et chercheur post-doctoral, Université de Bruxelles, Sant’Anna School of advanced studies, Pise)
Frédéric Marty (Chercheur associé au CNRS, Université de Nice Sofia-Antipolis)
Mathias le Masne de Chermont (Avocat au barreau de Paris, co-fondateur d'Aeon)
Tobias McKenney (Responsable de la politique européenne en matière de propriété intellectuelle, Google)
Kelly Merkel (Senior Intellectual Property Attorney at Michelin)
Anke Moerland (Professeur, Université de Maastricht, P-B)
Martin Mueller (Chairman, Chambres de recours OEB)
Carlos Muñoz Ferrandis (Huggingface)
Eleonora Rosati (Maître de conférences en droit de la propriété intellectuelle, Université de Stockholm)
Hugo Ruggieri (Conseiller juridique et DPO, Doctrine, Paris)
Nicolas Sennequier (INPI)
Noam Shemtov (Professeur de droit, Université Queen Mary, Londres)
Édouard Treppoz (Professeur, Université Lyon 3)
Assia Wirth (Doctorant, Université Paris-Saclay)
Aleš Završnik (Chercheur sénior, Université de Ljubljana, Slovaquie)
Herbert Zech (Professeur, Humboldt University, Berlin)

Méthodes pédagogiques

Modalité à distance :

Présentation visuelle des cours et discussions
Suivi individuel des participants / conseils et questions-réponses entre les coordinateurs pédagogiques et chaque participant.
Supports de cours :
- Vidéos
- Questionnaires à choix multiples

Supports de cours

Le matériel pédagogique est mis en ligne sur une plateforme interne dédiée à la formation.

Nature et sanction de la formation

Cette formation permet l’obtention d’un diplôme d’université sous réserve de satisfaire aux modalités d’évaluation des connaissances et des compétences qui sont portées à la connaissance des participants. La formation donne également lieu à la délivrance d’une attestation de participation.

Contrôle des connaissances

Le régime d’évaluation est une évaluation continue où chaque module dispose d’un coefficient équivalent.

La formation, découpée en cinq modules, pourra être suivie soit intégralement, donnant lieu à l’obtention du diplôme universitaire, soit module par module.

Chaque module sera sanctionné par une épreuve écrite, d’une durée d’une heure, effectuée à distance (via la plateforme Moodle). Chaque enseignant prépare un sujet d’examen écrit : il pourra s’agir notamment d’une dissertation, d’une note technique, d’un commentaire de texte, de questions de cours, ou encore d’études de cas. Chaque épreuve donne lieu à une note sur 20.

La validation finale du diplôme est subordonnée à la réussite d’un examen oral final, qui consiste en la soutenance, en présence de deux membres de jury, d’un travail d’étude de cas d’une application d’intelligence artificielle.

Un travail d’étude de cas d’une application d’intelligence artificielle, d’une dizaine de pages est, enfin, demandé à l’issue des 5 modules de formation.

Chacun des modules peut aussi être suivi indépendamment, sans pouvoir alors prétendre au diplôme mais à un simple certificat de participation (Pass’ Compétences).

Frais de participation

Frais d’inscription pour l’année universitaire 2022/2023

Étudiants (formation initiale) : 1 000 euros.

Chaque étudiant en formation initiale dans un établissement d’enseignement supérieur doit obligatoirement s’acquitter de la Contribution vie étudiante et de campus (CVEC) avant de s’inscrire dans son établissement.
L’acquittement se fait par paiement ou par exonération sur le site MesServices.Etudiant.gouv.fr

Plus d'informations sur la Contribution vie étudiante et de campus (CVEC).