Acquis d'apprentissage

 

 

 

 

 

 

 

Le cours est ouvert aux étudiants en droit, en informatique et en gestion.

Il n'est pas nécessaire d'être un "geek" pour suivre le cours, mais les étudiants doivent se montrer curieux par rapport aux réalités de l’environnement numérique.

Le cours est fondé sur une méthode de pédagogie active, ce qui implique plusieurs choses. 

1) La présence et la participation active à chaque cours sont nécessaires pour pouvoir échanger et débattre des thèmes abordés au départ des résultats des missions (voir point 2).

Il n'est donc pas possible de cumuler ce cours avec un autre cours qui se donne au même moment.

2) Chaque semaine, avant le cours, l'étudiant.e se familiarise avec la matière en réalisant une mission, composée de tâches variées (exercices au départ de vidéos, podcast, exercices en ligne type" serious game", recherches en ligne, écoute d'extraits de conférences/TedX, lectures d'article de presse, préparation de questions en vue de la rencontre avec des professionnels de terrain, etc) dont la durée varie de 1h à 3h. Chaque mission est évaluée et fait partie de la cote finale (principe de l'évaluation continue).

3) Outre ces missions, un travail exploratoire combinant recherches théoriques et enquête pratique est effectué en fin de quadrimestre. Il est noté et fait partie de la cote finale. 

4) Une mission finale porte sur l'ensemble de la matière vue au cours et s'ajoute aux autres missions de l'année et au travail d'investigation. 

 

 

 

 

Objectifs

Au niveau des compétences disciplinaires

- analyser les outils technologiques et d'intelligence artificielle qui nous entourent avec un œil critique et constructif; 

- apprendre la matière par la rencontre avec des experts d'autres disciplines pour bien comprendre les notions clés de l'univers numérique (comme la notion d'algorithme) et les enjeux du numérique dans certains secteurs (par exemple la question de "juges robots" est abordée avec le regard d'avocats et/ou de magistrats).

- mobiliser des connaissances issues de différentes matières étudiées précédemment ou concomitamment pour les projeter dans un contexte numérique;

- définir et proposer des pistes de solutions adaptées aux enjeux d'un Etat de droit;

- appliquer des connaissances théoriques à des situations pratiques dans le but de définir un encadrement normatif concret.

 

Au niveau des compétences transversales ("soft skills")

- travailler en autonomie en s'investissant dans une démarche pédagogique de type "classe inversée" au départ de l'écoute de podcast, le suivi de vidéos, la résolution d'exercices, la recherche d’exemples concrets

- travailler de manière progressive et régulière via l’accomplissement de « missions » dont chaque étape doit être validée à un moment précis du cursus

- travailler et réfléchir en groupe 

- se familiariser avec le langage et le raisonnement d'experts invités au cours ou rencontrés via des conférences en ligne ou interventions dans les médias (juristes, philosophes, informaticiens, membres du milieu associatif, victimes de la "fracture numérique", etc) 

- se familiariser avec le travail et les réflexions de professionnels d'un secteur déterminé qui ne sont pas nécessairement juristes 

- développer le sens de l'investigation sur le terrain en étudiant des questions concrètes et actuelles dans le contexte numérique

- s'ouvrir au monde, notamment celui des technologies 

 

 

Contenu

La thématique générale du cours

La révolution numérique s’invite dans de multiples aspects de notre quotidien et questionne notre Etat de droit.  Les exemples sont nombreux.

Pendant plusieurs année, Amazon a recruté les membres de son personnel en confiant le tri des CV à un algorithme qui s'est avéré sexiste, déclassant quasi systématiquement les femmes.

Des partis politiques dont de la propagande électorale sur Facebook, TikTok, Instagram, recourant à des algorithmes pour influencer l’électeur.

Des logiciels d’intelligence artificielle séduisent par leur apparente neutralité. On y recourt notamment pour aider voire remplacer les juges et automatiser les décisions de justice. Pourtant, aux USA, l'outil COMPAS utilisé pour calculer le risque de récidive d'un prévenu s'est avéré raciste, octroyant un risque de récidive plus élevé aux personnes noires. 

A Paris, un arrêté autorise désormais le recours  à des drônes pour surveiller les manifestations. 

Les réseaux sociaux nous enferment dans des "bulles de filtres" et nous poussent à adopter un comportement que nous n'aurions pas nécessairement adopté spontanément. 

Et sur Tinder? Notre libre arbitre est-il vraiment respecté? Apparemment non...

Des algorithmes sont utilisés pour décider de l'attribution de bourses d'étude, d'allocations de chomâge, d'allocations familiales... Ils ont donc un rôle essentiel dans des décisions qui touchent à notre quotidien. Comment savoir si ces algorithmes prennent une décision juste? Qu'ils ne sont pas racistes, sexistes, anti-pauvres? D'ailleurs, que fait l'Etat avec les données qu'on est obligé de lui confier ? 

Ce sont autant de situations quotidiennes provoquées par le développement du numérique. Elles ont en commun, actuellement, de ne pas être encadrées par des normes ou de ne pas l’être adéquatement. En particulier, la loi, souvent à la traîne par rapport aux innovations technologiques, ne suffit plus pour répondre à certaines questions clés dans ce domaine.

 

Cette situation génère des réflexions fondamentales dans notre Etat de droit, en lien notamment avec les droits fondamentaux des citoyens, la sécurité des individus, l’égalité et la non-discrimination entre citoyens, la protection des personnes vulnérables, l’accès à l’information, le contrôle de nos données à caractère personnel, etc.

 

Contenu et méthode du cours

Le cours comprend deux parties: les séances de cours et le travail exploratoire. 

1- LES SEANCES DE COURS 

Le cours est conçu comme une enquête au pays des algorithmes. Il est structuré en 10 questions qui correspondent à des thématiques distinctes en lien avec les innovations technologiques et leur régulation, en portant une attention particulière à l’intelligence artificielle. Chaque question correspond à une séance de cours.

Les premiers cours sont des cours-cadre, consacrés à l’explication des notions et concepts clés du cours. Par exemple, « Qu’est-ce qu’un algorithme ? ». Un professeur en informatique viendra nous éclairer. 

Les cours suivants sont des cours thématiques, dédiés à la régulation des technologies dans certains secteurs précis. Par exemple, « les robots vont-ils remplacer les juges ? » ou « les GAFAM sont-ils les nouveaux maîtres du monde ? ».

Avant chaque cours, l’étudiant doit remplir une "mission". La réalisation d'une mission prend environ 2h. En somme, lors de cette mission, l’étudiant se familiarise avec la matière qui sera vue au cours, au départ de sources dynamiques du type podcast, interviews vidéo, conférences TedX, réalisations d’exercices, etc. L’apprentissage se voulant progressif, chaque prestation devra obligatoirement être validée dans le parcours d’apprentissage numérique au fur et à mesure de son accomplissement.

 

2- LE TRAVAIL EXPLORATOIRE

A ces 10 missions et 10 cours s’ajoutent la réalisation d’un travail exploratoire.

L’étudiant est invité à choisir une question de régulation en lien avec les thématiques étudiées au cours. Par exemple, faut-il craindre ou souhaiter que des décisions de justice soient rendues par des robots ?

Ce travail se veut concret, dynamique et créatif. Il incluera la rencontre avec des acteurs de terrain et l'analyse d'une question d'actualité. Au départ de cette recherche en action, il s'agira de mobiliser les notions vues au cours notamment pour réfléchir à des pistes de solutions pour l'avenir.  

Ce travail prendra la forme que l'étudiant.e juge la plus percutante à ses yeux compte tenu du sujet et du message : travail écrit ou vidéo, audio, BD etc...

 

--

Ce cours est donné par la professeure Elise DEGRAVE au 2e quadrimestre, le jeudi de 14h à 16h.

 

 

 

Table des matières

Voir webcampus

Exercices

Voir webcampus

Méthodes d'enseignement

Voir supra 

Méthode d'évaluation

La note finale est composée des missions remplies de semaine en semaine, de la participation au cours, du travail exploratoire et de la mission finale qui englobe toute la matière du cours. 

Sources, références et supports éventuels

Voir webcampus et en particulier les missions hebdomadaires. 

Langue d'instruction

Français