Introduction formation

• Diagnostic préformation et des attentes formation
• Évaluation du niveau en amont de la formation pour le positionnement de chaque apprenant
• Accueil des participants
• Présentation du formateur et des participants, présentation du déroulé de la formation, de ses objectifs, présentation du programme, et règles de fonctionnement du groupe
• Présentation du contenu pédagogique
• Distribution du support pédagogique

Cadre général du droit de l’IA

• Définition de la dématérialisation.
• Absence initiale de législation spécifique
• Application du droit existant (civil, RGPD, propriété intellectuelle,….)

Réglementation européenne – Ai Act

• Classification par niveaux de risque
• Obligations des fournisseurs et utilisateurs
• Contrôle et sanctions

Responsabilité juridique

• Attribution du dommage (producteur/utilisateur/développeur).
• Produits défectueux et présomption de causalité
• Assurance obligatoire pour certains usages

Données personnelles et vie privée

• Respect du RGPD (consentement, minimisation, transparence)
• Décisions automatisées et droit à l’explication
• Biais, discrimination et sécurité des données

Propriété intellectuelle

• Droit d’auteur sur les créations assistées par l’IA.
• Protection des algorithmes et des bases de données.
• Questions de titularité et d’originalité Les documents volumineux.

Ethique, droits fondamentaux et gouvernance

• Non-discrimination, explicabilité
• Libertés publiques et surveillance
• Recommandations CNIL / UNESCO /UE

Enjeux futurs

• Droit du travail et IA
• IA générative et désinformation
• Usage militaire, souveraineté numérique
• Harmonisation internationale

Débriefing de fin de formation

• questions/réponses, évaluation à chaud par les apprenants
• Evaluation et sanction de la formation – atteinte des objectifs afin de pouvoir travailler le plan d’actions à mettre en œuvre