Diplôme universitaire - Artificial intelligence and intellectual property (EAD)

Objectifs

Les avancées récentes de l’intelligence artificielle (IA), accompagnées de nombreux développements réglementaires bouleversent les pratiques de création et d’innovation tout autant qu’ils interrogent les fondements de la propriété intellectuelle (PI). Pourtant, bien peu de juristes possèdent l’expertise suffisante pour appréhender l'impact de ces nouveaux objets dans leur pratique.

Le diplôme universitaire « Intelligence Artificielle et Propriété Intellectuelle / Artificial Intelligence and Intellectual Property» vise à pallier ce manque. Première formation universitaire exclusivement dédiée à l’exploration de l’intersection entre IA et PI, les enseignements proposés sur 5 modules entre novembre et juin, présentent les différents modes de protection de l’IA et de ses produits, (droit d’auteur, droit des bases de données, droit des marques, brevets, secret des affaires) ainsi que les droits associés aux données nécessaires à l’entraînement des modèles. La formation propose également un module dédié à une mise en perspective des enjeux sociétaux de l’IA (philosophie, éthique, sociologie, économie, droits fondamentaux, responsabilité) ainsi qu’une présentation du cadre réglementaire encadrant son déploiement. Une autre spécificité de cette formation est d’offrir   un module entier dédié à une introduction technique aux diverses composantes d’un système d’IA . Ce module propose une description du fonctionnement des algorithmes au cœur de l’IA, accompagnée de nombreux exemples d’applications et de travaux pratiques, sans requérir aucune formation informatique préalable. 

La formation est offerte en mode distanciel et propose tout au long de l’année des travaux de groupes et l’analyse d’études de cas.

Aménagements pour les publics ayant un profil spécifique

Ce diplôme universitaire organisé à distance permet aux participants de travailler à leur rythme et en fonction de leurs disponibilités. 

Présentation et organisation de l’équipe pédagogique

Liste des intervenants (susceptible d’évoluer) :

• Adrien Aulas (Lighten Avocats) 

• Rahul Bhartiya (EUIPO)

• Stefano Bianchini (Université de Strasbourg)

• Enrico Bonadio (University of London)

• Julien Cabay (Université de Liège)

• Martin Clancy (Trinity College, Dublin)

• Maxime Cornet (Institut Interdisciplinaire de l’Innovation, Télécom Paris)

• Aliça Daly (WIPO)

• Thierry Debled (CEIPI, Université de Strasbourg)

• Raphaël Déchaux (Université Aix-Marseille)

• Jean-Marc Deltorn (CEIPI, Université de Strasbourg)

• Estelle Derclaye (Nottingham University) 

• Luc Desaunettes (Université Catholique de Louvain)

• Plamen Dinev (Royal Holloway, University of London)

• Dev Gangee (Oxford University)

• Kim Gerdes (Université Paris-Saclay & Qatent)

• Samir Ghamri Doudane (INPI)

• Domenico Golzio (European Patent Office)

• Andres Guadamuz (Sussex University)

• Dominique Guellec (Observatoire des sciences et des techniques)

• Natalia Kapyrina (CEIPI, Université de Strasbourg)

• Richard Kennedy (Venner Shipley)

• Alexander Klenner-Bajaja (European Patent Office)

• Mihalis Kritikos (European Commission & Brussels School of Governance)

• Jean Lassègue (CNRS)

• Thomas Lederer (ABP Rechtsanwaltgesellshaft)

• Nari Lee (Hanken School of Economics)

• Clément Le Ludec (Institut Interdisciplinaire de l’Innovation, Télécom Paris)

• Mathias Le Masne de Chermont (Lighten Avocats) 

• Frédéric Marty (CNRS)

• Tobias McKenney (Google)

• Kelly Merkel (Michelin)

• Elodie Migliore (CEIPI, Université de Strasbourg)

• Martin Mueller (Boards of Appeals, European Patent Office) 

• Carlos Muñoz Ferrandis (Alinia)

• Guido Noto La Diega (University of Stirling) 

• Clément Perarnaud (Brussels School of Governance) 

• Eleonora Rosati (University of Stockholm)

• Noam Shemtov (Queen Mary University)

• Peter Slowinski (Max Planck Institute for Innovation and Competition)

• Édouard Treppoz (Université Paris Sorbonne)

• Aleš Završnik (Ljubljana University)

• Herbert Zech (Humboldt University & Weizenbaum Institut)

Les + de la formation

• Cette formation peut être suivie entièrement à distance (le premier module est proposé en mode « hybride ». Les participants peuvent, s’ils le souhaitent, suivre ce module en présentiel à Strasbourg) et permet aux étudiants d'avancer à leur rythme et en fonction de leurs contraintes et objectifs.
• A l’issue de la formation, les participants pourront se prévaloir non seulement de connaissances approfondies en droit de l’intelligence artificielle, mais aussi d’une première compréhension des aspects techniques et informatiques de l’IA.

Taux de réussite