Лист за преговор: Introduction au numérique et à l'IA

📋 Plan du Cours

1. Révolution numérique et bouleversement sociétal
2. Géants du web GAFAM et GAMAM
3. Besoin d’outils numériques et automatisation
4. Cartes perforées et machine analytique
5. Hyperliens, URL et adresses IP
6. DNS, ICANN et noms de domaine
7. Souveraineté et régulation du numérique
8. CNIL et traitement des plaintes RGPD
9. Principes RGPD sur les données personnelles
10. Legaltech et transformation du travail juridique
11. Droit d’auteur, brevets et antériorité
12. IA, véhicules autonomes et responsabilité

📖 1. Révolution numérique et bouleversement sociétal

🔑 Notions clés & Définitions

• Révolution numérique : Mutation des sociétés où l’informatique, Internet et l’IA transforment les modes de communication, de production et d’accès à l’information.
• World Wide Web : Réseau hypertexte qui permet la diffusion et la circulation d’idées à grande échelle via des pages et des liens accessibles en ligne.
• GAFAM : Acronyme désignant de grandes entreprises multinationales du web, associées à la domination de services et de données en ligne.
• GAMAM : Acronyme regroupant des acteurs majeurs du numérique, souvent présenté comme complément de GAFAM pour couvrir d’autres géants du secteur.
• ENIAC : Premier ordinateur entièrement électronique, conçu pour des calculs mathématiques, devenu une étape fondatrice de l’informatique moderne.

📝 Points essentiels

• La révolution numérique s’installe en quelques décennies et marque un passage d’une logique industrielle à une logique digitale centrée sur l’informatique, Internet et l’IA.
• Le web permet un réseau planétaire d’individus grâce à des outils comme courriels, réseaux sociaux, messagerie instantanée et blogs.
• Les géants du web (GAFAM/GAMAM) dominent une partie des flux d’informations grâce au traitement de données et au calcul, avec des avantages liés à l’IA.
• La révolution numérique est comparée à la révolution industrielle de la fin du XIXe siècle, toutes deux transformant profondément la vie quotidienne.
• Les premiers ordinateurs sont très volumineux (années 1960) puis se miniaturisent avec le temps, rendant l’usage courant possible.
• Les besoins humains à l’origine des outils informatiques sont : calculer, traiter de grandes masses d’information, automatiser des procédures.

💡 Astuce mémo

Comparaison chrono : trains + imprimeries (révolution industrielle) → ordinateurs + Internet + IA (révolution numérique).

📖 2. Géants du web GAFAM et GAMAM

🔑 Notions clés & Définitions

• Semi-conducteurs : Les semi-conducteurs sont des matériaux dont la conductivité varie, permettant de contrôler le passage du courant plutôt que de l’interdire totalement.
• Circuit intégré : Un circuit intégré est une puce électronique qui regroupe sur un support en silicium plusieurs fonctions complexes dans un très petit espace.
• Packet Switching : Le Packet Switching est un principe de commutation où les données sont découpées en paquets transmis entre ordinateurs.
• TCP/IP : TCP/IP est un ensemble de protocoles qui permet la transmission de données sur Internet en s’appuyant sur l’adressage IP.
• DNS : Le DNS est un système qui associe des noms de domaine à des adresses IP afin de faciliter la navigation.

📝 Points essentiels

• Le silicium est un matériau semi-conducteur : il se situe entre le métal conducteur et l’isolant qui ne conduit pas.
• En 1952, IBM commercialise l’IBM 701, présenté comme le premier ordinateur accessible au grand public.
• En 1958, l’invention du circuit intégré ouvre la voie à la miniaturisation des fonctions électroniques.
• En 1971, l’invention des microprocesseurs marque le passage des ordinateurs fixes vers des ordinateurs portables.
• En 1973, l’ARPANET lance un réseau de transfert par paquets, d’abord destiné à l’armée américaine, préfigurant Internet.
• En 1980, ARPANET se scinde en deux réseaux : un réseau militaire et un réseau universitaire abandonné par les militaires pour le monde civil.

💡 Astuce mémo

Semi-conducteurs = courant “à la demande” (entre métal et isolant).

📖 3. Besoin d’outils numériques et automatisation

🔑 Notions clés & Définitions

• Système de nomination DNS : Le système de nomination DNS relie des noms de domaine à des adresses IP pour garantir l’acheminement correct et la stabilité des communications sur Internet.
• Arborescence hiérarchique DNS : L’arborescence hiérarchique DNS organise la résolution des noms via des niveaux successifs de domaines, chacun gérant une partie de l’espace de noms.
• Extensions de noms de domaine : Les extensions de noms de domaine désignent la partie finale d’un nom, classée en extensions génériques ou nationales selon le pays ou l’usage.
• ICANN : L’ICANN est l’organisme chargé d’administrer le DNS et de coordonner l’élaboration, la mise en place et la gestion des noms de domaine.
• Registre et registraire : Le registre et le registraire sont deux types d’acteurs du DNS, le registre gérant la base de données et le registraire vendant les noms aux utilisateurs.

📝 Points essentiels

• Les noms de domaine et les adresses IP doivent être uniques pour que les informations atteignent la destination prévue et pour renforcer sécurité et stabilité des échanges.
• Le DNS repose sur des serveurs qui contiennent à la fois des informations de nom de domaine et d’adressage IP, organisés en niveaux hiérarchiques.
• Les domaines de premier niveau finissent le nom (ex. .fr) et les domaines de second niveau se placent avant (ex. univ-tours.fr), tandis qu’un troisième niveau ajoute une étiquette supplémentaire (ex. etu.univ-tours.fr).
• Les extensions génériques incluent .com, .net, .org et les extensions nationales renvoient au pays comme .fr et .be.
• L’ICANN administre le DNS et encadre les acteurs via des contrats, notamment avec un registre et un registraire.
• Un registre est une base de données contenant les domaines de second niveau dépendant d’un domaine de premier niveau, et le terme « registre » peut aussi désigner l’organisation qui maintient cette base ou la base elle‑m

💡 Astuce mémo

DNS = Nom → IP (et hiérarchie : .TLD puis 2e niveau puis 3e).

📖 4. Cartes perforées et machine analytique

🔑 Notions clés & Définitions

• CNIL : Autorité administrative française chargée de veiller à l’application du RGPD et des règles relatives aux données personnelles.
• RGPD : Règlement européen de 2016 qui encadre la protection des personnes physiques pour leurs données personnelles.
• Données à caractère personnel : Information relative à une personne physique identifiée ou identifiable, protégée par le RGPD.
• Personne physique identifiable : Personne pouvant être identifiée directement ou indirectement, notamment via un identifiant ou des éléments propres à son identité.
• Traitement des données personnelles : Ensemble d’opérations, automatisées ou non, appliquées à des données personnelles, de la collecte à la destruction.

📝 Points essentiels

• La loi française de 1978 a été modifiée pour intégrer les règles européennes, notamment le RGPD et la directive Police-Justice.
• En France, la CNIL est compétente pour l’application du RGPD et des textes européens relatifs aux données personnelles.
• Les missions de la CNIL portent principalement sur le respect du RGPD et la conformité des traitements, y compris la prospection via des communications électroniques automatisées.
• Toute personne peut déposer une plainte auprès de la CNIL, sans devoir saisir au préalable la justice ou le ministère public, et la démarche est gratuite.
• Une plainte/requête ne peut pas viser à obtenir une vérification générale du droit par la CNIL : la CNIL constate des manquements commis par des entreprises ou autorités publiques.
• La CNIL ne prononce pas de dommages et intérêts : elle constate et peut exiger des corrections, puis sanctionner en cas d’absence de remédiation.

💡 Astuce mémo

CNIL = RGPD + constats + corrections (puis sanctions si rien ne change).

📖 5. Hyperliens, URL et adresses IP

🔑 Notions clés & Définitions

• Traitement de données personnelles : Un traitement est toute opération automatisée portant sur des données personnelles, de la collecte à la destruction.
• Profilage : Le profilage est un traitement automatisé visant à évaluer ou prédire des aspects personnels d’une personne à partir de ses données.
• Fichier : Un fichier est un ensemble structuré de données personnelles accessibles selon des critères, qu’il soit centralisé ou réparti.
• Responsable du traitement : Le responsable du traitement est l’entité qui fixe seule ou conjointement les finalités et les moyens du traitement.
• Sous-traitant : Le sous-traitant est l’entité qui traite des données personnelles pour le compte du responsable du traitement.

📝 Points essentiels

• Le traitement inclut notamment collecte, enregistrement, organisation, conservation, consultation, utilisation, communication, rapprochement, limitation, effacement et destruction.
• Le profilage vise par exemple des éléments liés au travail, à la situation économique, à la santé, aux préférences, aux intérêts, à la fiabilité, au comportement ou à la localisation/déplacements.
• Les données doivent être traitées de façon licite, loyale et transparente envers la personne concernée.
• Un traitement est licite si le consentement est donné ou si le traitement est nécessaire à l’exécution d’un contrat.
• Le consentement peut être retiré par la personne concernée, sans empêcher la licéité fondée sur le passé.
• Les données doivent être collectées pour des finalités déterminées et légitimes, et être adéquates, pertinentes et limitées à ce qui est nécessaire.

💡 Astuce mémo

Licite→Finalité→Minimisation→Sécurité : le RGPD “cadre” chaque étape.

📖 6. DNS, ICANN et noms de domaine

🔑 Notions clés & Définitions

• DNS : Le DNS est un système qui traduit un nom de domaine lisible par l’humain en adresse IP exploitable par les machines.
• Nom de domaine : Un nom de domaine est l’identifiant textuel d’un site ou d’un service, rattaché à des ressources techniques via des enregistrements DNS.
• ICANN : L’ICANN est une organisation qui coordonne des éléments clés de l’écosystème des noms de domaine et de l’adressage sur Internet.
• Enregistrements DNS : Les enregistrements DNS sont des données stockées dans le DNS qui indiquent où et comment joindre un service (par exemple via des adresses ou des règles de routage).

📝 Points essentiels

• Le DNS sert de passerelle entre la navigation par noms et la communication réseau par adresses IP.
• Un nom de domaine fonctionne grâce à des enregistrements DNS qui déterminent la destination du trafic vers le bon service.
• L’ICANN joue un rôle de coordination dans l’écosystème des noms de domaine, ce qui influence la manière dont les domaines sont gérés à grande échelle.
• La résolution DNS dépend de la configuration des enregistrements et de leur propagation dans l’infrastructure DNS.
• Les noms de domaine sont un élément central de l’accessibilité des services en ligne, car ils conditionnent la résolution vers les ressources techniques.

💡 Astuce mémo

DNS = “Annuaire” : Nom → IP (pour que la machine trouve où aller).

📖 7. Souveraineté et régulation du numérique

🔑 Notions clés & Définitions

• Legaltech : Une legaltech est une entreprise qui utilise des outils numériques pour produire ou assister des services juridiques, souvent à partir de modèles et de données.
• Contrat type : Un contrat type est un modèle pré-rédigé que l’on adapte ensuite aux besoins d’un cas particulier.
• Open data : L’open data désigne la mise à disposition gratuite et réutilisable de données publiques, notamment des décisions de justice.
• Justice prédictive : La justice prédictive est l’usage d’outils d’IA pour estimer l’issue probable d’affaires à partir de décisions passées.
• Récidive : La récidive est le fait de commettre à nouveau une infraction après une condamnation antérieure.

📝 Points essentiels

• Les legaltech peuvent construire un contrat à partir de bases de modèles, puis générer un document à télécharger, signer et envoyer, avec possibilité de modification.
• Les legaltech concurrencent les avocats, ce qui a conduit certains avocats à tenter de les faire interdire, tout en existant aussi des legaltech créées par des avocats.
• La loi sur la République numérique et l’open data permettent de retrouver gratuitement en ligne des arrêts de la Cour de cassation, du Conseil d’État, des cours d’appel et d’autres juridictions.
• La justice prédictive s’appuie sur des affaires passées ressemblantes pour prévoir comment un juge pourrait trancher une affaire nouvelle.
• En pénal, la question la plus sensible est la prédiction de la culpabilité ou de l’innocence, car les données passées concernent des personnes réelles et peuvent être transposées de façon problématique.
• Le logiciel Compass (États-Unis) a été conçu pour prédire un risque en justice pénale à partir de critères comme l’âge, la langue, la couleur de peau et l’origine sociale, ce qui a conduit à l’arrêt de son usage dans des

💡 Astuce mémo

Open data → décisions accessibles → IA apprend → justice prédictive → attention aux biais (âge/couleur/origine) et au procès équitable.

📖 8. CNIL et traitement des plaintes RGPD

🔑 Notions clés & Définitions

• Impartialité objective : L’impartialité objective désigne l’absence de biais vérifiable dans la manière dont une décision est produite, indépendamment des intentions perçues.
• Impartialité subjective : L’impartialité subjective renvoie à l’absence de partialité ressentie ou attribuable aux acteurs, donc liée à l’attitude envers les parties.
• Droit d’auteur : Le droit d’auteur est un droit qui protège l’œuvre d’une personne contre la copie par autrui afin d’encourager la création.
• INPI : L’INPI est l’organisme français qui permet notamment d’obtenir un brevet et d’assurer une protection dans le temps, contre la copie du procédé.
• APP : L’APP est l’agence française de protection des programmes, utilisée pour conserver une preuve d’antériorité pour les logiciels.

📝 Points essentiels

• Le juge doit être impartial et neutre, et s’il existe un élément qui l’empêche de l’être, il doit se déporter.
• Une partie peut récuser le juge et demander son remplacement si l’impartialité n’est pas garantie.
• Les notions d’impartialité se distinguent en impartialité objective et impartialité subjective, et l’IA peut être conçue pour l’une sans garantir l’autre.
• Certains auteurs estiment que l’impartialité absolue est impossible, même lorsque les algorithmes sont conçus pour être neutres.
• L’IA peut rédiger ou interpréter des textes, mais elle peut aussi produire des réponses qui ne respectent pas le droit, ce qui impose une vérification humaine.
• Le risque majeur de rédaction automatisée est le non-respect du droit d’auteur, car l’IA ne sait pas toujours distinguer ce qui est protégé et ce qui ne l’est pas.

💡 Astuce mémo

Objectif = biais mesurable ; Subjectif = partialité ressentie.

📖 9. Principes RGPD sur les données personnelles

🔑 Notions clés & Définitions

• Données personnelles : Les données personnelles sont toutes les informations permettant d’identifier directement ou indirectement une personne physique.
• Règlement général sur la protection des données : Le règlement général sur la protection des données fixe un cadre européen pour encadrer le traitement des données personnelles.
• Boîte noire véhicule : La boîte noire est un dispositif d’enregistrement des informations de conduite, utilisé pour analyser des événements et comportements.
• Assurance automobile : L’assurance automobile est un contrat qui fixe une prime, potentiellement influencée par des informations liées au conducteur ou au véhicule.

📝 Points essentiels

• Le RGPD encadre le traitement des données personnelles par des règles européennes applicables aux organisations qui collectent et utilisent ces données.
• Les données de conduite issues d’une boîte noire peuvent servir à évaluer le comportement (conduite brusque, calme, rapide) et donc influencer une prime d’assurance.
• Si des données de santé sont accessibles via ces enregistrements, elles peuvent poser un risque de modulation de prime ou de discrimination dans l’assurance.
• Le RGPD vise à limiter les usages qui dépassent la finalité initiale et à encadrer l’accès aux données par les acteurs (ex. assureurs) qui pourraient en tirer un avantage financier.
• Le texte relie l’enjeu RGPD à la question de qui contrôle le contenu d’un enregistrement et à l’impact sur les droits du conducteur.
• Le but général évoqué pour les dispositifs embarqués est la sécurité routière, mais leur collecte de données doit rester compatible avec la protection des données personnelles.

💡 Astuce mémo

RGPD = Données → Droits : qui collecte, qui voit, et pour quoi faire (sinon prime/risque).

📖 10. Legaltech et transformation du travail juridique

🔑 Notions clés & Définitions

• Véhicules autonomes : Systèmes de conduite capables de prendre des décisions en temps réel à partir de données capteurs et caméras, avec ou sans surveillance humaine.
• ADAS : Systèmes d’aide à la conduite qui assistent le conducteur en maintenant la trajectoire, en freinant automatiquement ou en améliorant la sécurité.
• Loi Badinter : Régime français de 1985 sur les accidents de la circulation qui repose sur l’idée qu’un conducteur est présent et responsable.
• Directive européenne sur les produits défectueux : Règle de l’Union qui encadre la responsabilité liée à un produit n’offrant pas la sécurité légitime attendue.
• Produit défectueux : Produit qui ne procure pas la sécurité à laquelle une personne peut légitimement s’attendre, exigée par le droit de l’Union ou le droit national.

📝 Points essentiels

• Les algorithmes des véhicules autonomes traitent des informations de capteurs et de caméras pour décider très rapidement et croiser ces données avec le code de la route.
• Le système d’auto-pilote de Tesla est présenté comme reposant sur 8 caméras extérieures et une compréhension logicielle pour maintenir la trajectoire ou freiner automatiquement.
• Les systèmes d’aide à la conduite supposent une surveillance active du conducteur, ce qui permet une reprise de contrôle à tout moment.
• Le droit français et celui de nombreux pays attribuent la responsabilité principalement au conducteur, ce qui devient moins cohérent quand l’autonomie augmente.
• La loi Badinter (1985) illustre un cadre centré sur la présence d’un conducteur, alors que les dispositifs modernes réduisent son rôle effectif.
• Le texte distingue un système désactivable (reprise possible par le conducteur) d’un système non désactivable, ce qui peut influencer l’analyse de responsabilité en cas d’accident ou de dysfonctionnement.

💡 Astuce mémo

Conducteur→responsabilité : plus l’ADAS prend la main, plus le droit doit rattraper son retard.

📖 11. Droit d’auteur, brevets et antériorité

🔑 Notions clés & Définitions

• Biais de l’IA : Le biais de l’IA désigne une situation où un système produit des résultats qui favorisent ou défavorisent systématiquement certains groupes, idées ou issues.
• Non-discrimination : La non-discrimination est un principe juridique qui interdit de traiter différemment des personnes en raison de caractéristiques protégées.
• Système biaisé : Un système biaisé est un logiciel dont les résultats sont systématiquement orientés, même si une réponse isolée paraît seulement partiellement biaisée.
• Biais cognitifs : Les biais cognitifs sont des biais liés à la façon dont les algorithmes sont conçus et dont l’information est traitée par la machine.
• Biais statistiques et stéréotypes : Les biais statistiques et stéréotypes apparaissent quand l’IA s’appuie sur des données ou des catégories qui reflètent des inégalités ou des généralisations.

📝 Points essentiels

• Le biais peut être manifeste ou discret, par exemple dans l’interprétation d’une question, la hiérarchisation des informations ou la formulation d’une recommandation.
• Il faut distinguer une réponse biaisée ponctuelle d’un système biaisé, car le second est plus difficile à détecter puisqu’il vient du logiciel lui-même.
• Les biais cognitifs peuvent provenir de la conception des algorithmes, y compris quand le concepteur introduit ses propres préjugés.
• Le biais peut être transmis par copie d’algorithmes antérieurs, lorsque le concepteur reprend des programmes existants qui contiennent déjà des biais.
• Un biais peut aussi être introduit volontairement par le concepteur du système, rendant l’algorithme non neutre.
• Les biais statistiques proviennent des données d’entraînement, notamment quand l’IA répond surtout à partir de statistiques ou de stéréotypes (exemple cité : COMPAS et la récidive).

💡 Astuce mémo

Biais = Système pas neutre : réponse peut dévier ponctuellement, mais système biaisé dévie toujours.

📖 12. IA, véhicules autonomes et responsabilité

🔑 Notions clés & Définitions

• Biais de marketing : Biais de marketing : technique d’IA qui pousse les utilisateurs à adopter un comportement précis pour favoriser un produit ou une marque, même si ce comportement n’est pas satisfaisant.
• Biais statistiques : Biais statistiques : biais où l’IA répond surtout à partir de données statistiques, ce qui peut produire des discriminations si les données reflètent des inégalités.
• Biais stéréotypes : Biais stéréotypes : biais où l’IA associe automatiquement des catégories à partir des données fournies, ce qui peut renforcer des représentations non pertinentes.
• Biais exogène : Biais exogène : biais introduit par des acteurs externes (concepteurs, entreprise, État) qui orientent l’algorithme selon leurs objectifs.
• Privacy by design : Privacy by design : principe du RGPD imposant d’intégrer la protection des données personnelles dès la conception du système, par défaut.

📝 Points essentiels

• Le biais de marketing vise à attirer l’attention du consommateur et à modifier son comportement pour vendre un produit ou service.
• Les biais statistiques peuvent venir de données qui « nourrissent » l’algorithme et conduire à des discriminations.
• Exemple COMPAS : le système a été abandonné après un constat selon lequel il considérait 95% des Afro-Américains comme récidivistes.
• Les biais stéréotypes proviennent d’associations automatiques issues des données, comme des recommandations « similaires » parfois non pertinentes.
• Exemple Amazon : un logiciel de tri de CV a été constaté comme favorisant les CV masculins.
• Exemple d’associations par mots : « homme » renvoie à des rôles (chefs, capitaine, financier) tandis que « femme » renvoie à des métiers (nourrisse, coiffeuse).

💡 Astuce mémo

Marketing = pousser ; Stats = chiffres ; Stéréotypes = associations ; Exogène = commandé par l’extérieur.

📅 Repères chronologiques

Date	Événement
1942	Conception de la Pascaline (Blaise Pascal) pour aider au calcul des impôts
14 février 1946	Dévoilement public de l’ENIAC à l’université de Pennsylvanie
30 octobre 2009	Décision de l’ICANN de mettre fin à l’exclusivité de l’alphabet latin pour les noms de domaine
16 novembre 2009	Possibilité d’enregistrer des noms de domaine avec un nouvel alphabet
2016	RGPD : règlement général sur la protection des données
2022	Alerte à la somnolence devenue obligatoire (nouveaux véhicules)

📊 Tableaux de synthèse

Types d’extensions de noms de domaine

Type	Exemples	Rôle
Génériques	.com, .net, .org	Utilisables n’importe où dans le monde
Nationales	.fr, .be	Renvoient au pays

⚠️ Pièges & confusions fréquents

1. Confondre révolution numérique (informatique, Internet, IA) et révolution industrielle (trains, imprimeries) : les deux sont comparées mais ne décrivent pas les mêmes mécanismes.
2. Croire que le DNS est “juste” un annuaire : dans le cours, il assure la correspondance noms de domaine ↔ adresses IP via une arborescence hiérarchique et des serveurs.
3. Penser que la CNIL peut accorder des dommages et intérêts : le cours dit qu’elle constate des manquements, exige des corrections et sanctionne, mais ne verse pas de dommages et intérêts.
4. Confondre “biais” et “réponse biaisée” : un système biaisé dévie systématiquement, alors qu’une réponse peut être ponctuellement biaisée.
5. Oublier que la justice prédictive pose un problème majeur en pénal (prédire culpabilité/innocence) et peut transposer des critères discriminants (âge/couleur/origine).
6. Croire que l’IA est neutre par défaut : le cours insiste sur l’impartialité objective/subjective et sur les biais exogènes, statistiques et stéréotypes.
7. Mélanger droit d’auteur et brevet : le cours distingue protection de l’œuvre (droit d’auteur) et protection d’une invention/procédé (brevet via INPI, antériorité).

✅ Checklist Examen

1. Expliquer la révolution numérique : basculement en quelques décennies, rôle de l’informatique/Internet/IA, et comparaison avec la révolution industrielle.
2. Définir GAFAM/GAMAM et décrire leur avantage lié au traitement de données et au calcul pour centraliser des flux d’information.
3. Retrouver la chronologie fondatrice des outils : cartes perforées (Falcon 1728, Jacquard 1801), machine analytique (Babbage 1834, Ada Lovelace).
4. Expliquer la bascule vers l’électronique et la miniaturisation : ENIAC (1945), semi-conducteurs (fin années 40), circuit intégré (1958), microprocesseurs (1971).
5. Décrire l’évolution des réseaux : Packet Switching (Arpanet), scission d’Arpanet (1980), puis TCP/IP (1983) et disparition d’Arpanet (1990) avec l’apparition du web.
6. Maîtriser les briques du web : hyperlien, URL (3 parties : protocole, nom de site/extension), et adresse IP (identifiant unique).
7. Expliquer DNS et ICANN : rôle de l’association noms ↔ IP, arborescence hiérarchique, et fonctions d’ICANN (coordination, contrats, serveurs, gestion des ressources).
8. Connaître les règles CNIL/RGPD : missions, compétence en France, plainte gratuite et recevable, et limites (pas de dommages et intérêts).
9. Définir RGPD : données personnelles, traitement, profilage, fichier, licéité (consentement/nécessité au contrat), finalités, minimisation, durée, sécurité, droits (accès/rectification/effacement/opposition).
10. Expliquer privacy by design et sécurité par défaut, ainsi que la logique de notification des violations (autorité de contrôle puis personne concernée) et le rôle du DPO (missions, indépendance, ressources).
11. Décrire la justice prédictive : principe (affaires passées ressemblantes), utilités possibles, limites en pénal (risque de critères discriminants) et exigence de transparence/procès équitable.
12. Expliquer les risques juridiques de l’IA : droit d’auteur (plagiat/“hallucinations” de citations), antériorité (INPI/APP), confidentialité (secret professionnel, NDA).
13. Relier IA et véhicules autonomes : ADAS, niveaux d’autonomie, surveillance du conducteur, responsabilité (loi Badinter 1985) et notion de produit défectueux (sécurité légitime attendue).
14. Identifier les biais de l’IA et leurs sources (cognitifs, statistiques/stéréotypes, exogènes) et donner au moins un exemple du cours pour chaque type (COMPAS, Amazon, reconnaissance/notation).