Descriptif
"Ethical challenges of Artificial Intelligvence" explores AI Ethics from multiple disciplinary perspectives: legal, ethics, and computer science. The course will provide students with the necessary background to discuss and defend ethics issues with stakeholders who may be involved in their AI project, as well as address ethics issues in their research.
Taught by Winston Maxwell, the course will focus on the law, regulatory and policy environment. Is AI Ethics just about applying existing law, including the EU General Data Protection Regulation and the European Convention on Human Rights? What do "ethical AI principles" such as the Asilomar principles bring to the table? The course will focus on algorithmic explainability, bias, discrimination, with use cases involving facial recognition, use of algorithms to detect terrorist risks and fraud, AI used in employment, self-driving vehicles, autonomous lethal weapons, and AI-enhanced humans. Students will learn the basics of the GDPR and of the proposed European Artificial Intelligence Act, and why machine learning poses special legal and ethical problems compared to symbolic AI.
Objectifs pédagogiques
Acquis d'apprentissageÀ l'issue de l'UE, l'élève sera capable de:
- identifier les principaux acteurs prenant position autour de l'intelligence artificielle
- décrire et analyser les dynamiques sociales dans le milieu de l'IA et en expliquer et interpréter les controverses
- utiliser le contexte légal (AI act, RGPD) pour s'assurer de la conformité d'un système d'IA
Compétences de rattachement (et justification)
- BC2.4 – Intégrer les aspects éthiques, environnementaux et sociétaux dans l’analyse des besoins d’un projet, l’élaboration d’un cahier des charges fonctionnel et technique; Justification : présentation et discussion des enjeux éthiques, sociaux, légaux et environnementaux de l'IA
- BC2.5 – Identifier les grands enjeux et controverses concernant les rapports technologies et société et en particulier ceux liés à la transformation numérique. Dans ce cadre, questionner le rôle de l’ingénieur et de l’ingénieur manager; Justification : comprendre et analyser les controverses liées à l'IA
- BC8.5 – Veiller au respect des réglementations en lien avec la protection des données à caractère personnel (loi Informatique et Libertés, RGPD, …) dans le déploiement ou la gestion du système; Justification : étude et compréhension du cadre légal régulant l'IA
- BC9.3 – Identifier les principaux enjeux de conformité et de droit d’un projet numérique et les traduire en spécifications techniques et organisationnelles, en interaction avec les services juridiques et de conformité; Justification : étude et compréhension du cadre légal régulant l'IA
effectifs minimal / maximal:
6/35Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
Règle d'exclusion : UE ECO_4MO12_TP Et UE IME_4MO20_TP
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
Vos modalités d'acquisition :
L'UE est évaluée à 50% sur un QCM reprenant des questions de cours et à 50% par des présentations de groupes sur un cas d'étude choisi et préparé en amont, qui implique des regards croisés interdisciplinaires de la part des étudiant-es
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
- Crédit d'UE électives acquis : 2.5
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant
Vos modalités d'acquisition :
L'UE est évaluée à 50% sur un QCM reprenant des questions de cours et à 50% par des présentations de groupes sur un cas d'étude choisi et préparé en amont, qui implique des regards croisés interdisciplinaires de la part des étudiant-es
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Méthodes pédagogiques
Alternance de cours et de discussions (ouvertes ou d'articles) avec les étudiant-esPrésence d'office hours
évaluation finale sur un cas pratique, en groupes