Cycle Propriété Intellectuelle et Management de l'IA

MODULE 1 : FONDAMENTAUX ET OPPORTUNITÉS STRATÉGIQUES DES TECHNOLOGIES D’IA

• COMPRENDRE LA DYNAMIQUE IA
  • Pourquoi cette « hype » de l’IA ?
  • Opportunités des domaines d’action de l’IA.

• COMPRENDRE L’OBJET IA
  • Définitions, vocabulaire et concepts de base,
  • Typologie des IA :
    • Par complexité : IA simple, machine learning, deep learning
    • Par techniques : symbolique, statistique, connexionniste, générative, hybride
    • Par risques : interdit, haut risque, risque limité, risque nul
  • Concepts clés : machine learning, deep learning, GenAI, inférence…
  • Illustrations pratiques avec les LLM (Large Language Models),
  • Outils et Plateformes d’IA : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn,
  • Applications et Ateliers pratiques.

MODULE 2 PROTECTION ET RÉGLEMENTATION DE L’IA

• LES OUTILS DE PI CIBLANT L’IA
  • Brevets, droits d’auteur, secrets commerciaux, droit sui generis des bases de données,
  • Exemples appliqués : Algorithmes, Œuvres d’art générées par IA, Bases de données d’entraînement pour IA.

• PROTECTION DES INNOVATIONS EN IA
  • Importance de la PI dans le développement de l’IA,
  • Procédures de dépôt de brevets pour les inventions liées à l’IA,
  • Stratégies pour protéger les logiciels et les algorithmes d’IA,
  • Études de cas.

• GESTION DES DONNÉES PERSONNELLES
  • Réglementations en matière de protection des données (par exemple, RGPD),
  • Techniques de collecte, de stockage et de traitement des données personnelles,
  • Méthodes d’anonymisation et de pseudonymisation des données.

CHAINE DE VALEUR DE LA DONNÉE DANS LE MANAGEMENT

• COLLECTE ET TRAITEMENT DES DONNÉES POUR L’ENTRAÎNEMENT DES IA
  • Sources de données,
  • Aspects juridiques de la collecte et du traitement des données,
  • Réseaux de collecte, effets de réseau,
  • Considérations juridiques et éthiques (propriété des données, partage et accès).

• DÉPLOIEMENT ET INTÉGRATION DES IA CHEZ LES CLIENTS
  • Étapes du déploiement,
  • Intégration dans les systèmes existants,
  • Aspects juridiques du déploiement : responsabilité, conformité et confidentialité des données,
  • Utilisation de l’IaaS tierce (AWS, Azure, etc.) pour exploiter les IA : responsabilités, SLA, Transfert de données, localisation, sécurité des données, audits, contrats et clauses spécifiques.

PARTENARIATS ET CONTRATS DE CO-DÉVELOPPEMENT DES IA

• ASPECTS JURIDIQUES DES CONTRATS DE CO-DÉVELOPPEMENT
• • Types de contrats : prestation, partenariat, co-développement,
  • Clauses clés : PI, licences, confidentialité et non-divulgation,
  • Gestion des risques et responsabilités,
  • Gestion contractuelle (partenariats, licences, statuts des contributeurs et utilisateurs),
  • Différenciation des statuts : Créateur / Utilisateur / Contributeur.

• OBLIGATIONS DES PARTENAIRES EN MATIÈRE DE DONNÉES
  • Conservation des données : responsabilité de chaque partenaire, durée de conservation et conditions de stockage,
  • Nécessité de ré-entraîner les modèles,
  • Considérations juridiques et éthiques : régulations en matière de protection des données, gestion des accès et des droits sur les données.

• NÉGOCIATION DES CONTRATS
  • Techniques pour négocier des contrats de co-développement,
  • Bonnes pratiques pour résoudre les différends entre partenaires.

• ÉTUDES DE CAS
  • Exemples de contrats dans le domaine de l’IA,
  • Analyse des bonnes pratiques et des pièges à éviter.

ENJEUX STRATÉGIQUES DES ÉCOSYSTÈMES D’IA

• STRATÉGIES ET MODÈLES D’AFFAIRES EN IA ET INTERACTIONS AVEC LA PI
• • Proposition et architecture de valeur : comment créer et percevoir la valeur d’un produit ou service IA,
  • Spécificité des besoins clients en matière numérique,
  • Effets de réseau et propriété intellectuelle numérique : exclusivité vs inclusivité,
  • Dynamiques des stratégies de PI numériques
  • Application à la chaîne de valeur de l’IA.

• ECOSYSTÈMES ET INFRASTRUCTURES DES COMMUNS : OPEN SOURCE ET OPEN DATA
  • Introduction aux écosystèmes d’innovation : acteurs et réseaux,
  • Les communs numériques : de l’open source à l’open data,
  • Modèles d’IA et bases de données ouverts,
  • Licences open source et open data : description et exemples d’utilisation en IA,
  • Considérations juridiques et éthiques.

• ÉTUDE DE CAS PRATIQUE
  • Identification des parties prenantes et collecte d’informations,
  • Analyse des éléments principaux d’un modèle d’affaire IA,
  • Traduction en objectifs PI, réglementaires et contractuels,
  • Détermination d’un plan d’actions PI.

• Comprendre les technologies d’IA, le vocabulaire associé et leurs implications techniques et
• stratégiques liées au cycle de vie des données,
• Maîtriser les enjeux et outils de propriété intellectuelle appliqués à l’IA et élaborer des stratégies de protection,
• Développer des compétences pour avoir les bons réflexes et gérer les questions de PI et d’environnement contractuel dans des projets impliquant l’IA,
• Savoir déployer des solutions IA tout en garantissant la conformité réglementaire, la sécurité des données et la gestion des risques juridiques liés à leur intégration.

Ingénieurs et développeurs, Juristes, Responsables PI ou innovation, Business Developpers, Managers ou chargés de projets, Chargés d’affaires ou de valorisation, Ingénieurs brevet, Tout professionnel pour lequel l’IA est une véritable composante de son activité (Utilisateurs ou Générateurs d’IA).