Programme des cours 2024-2025
MMJV0001-1  
Métiers et méthodologie
Volume horaire :
100h Th
Nombre de crédits :
Bachelier en jeu vidéo4
Nom du professeur :
Amélie COCINAS GARCIA, Fabrice HAMBERSIN, Judicaël POUMAY
Référent UE :
Maxime GODFIRNON
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
Langue française
Organisation et évaluation :
Enseignement au deuxième quadrimestre
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement :
Cette UE est composée des chapitres suivants:

  • Métiers des jeux vidéo
  • Fondamentaux du droit
  • Approche éthique des intelligences artificielles
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
Les objectifs spécifiques à chaque chapitre sont les suivants:

 

Métiers des jeux vidéo

 

  • Découvrir les principaux métiers et leurs workflows dans l'industrie du jeu vidéo (exploration du terrain et rencontre avec les acteurs du domaine). 
  • Développer des compétences transversales pour soutenir le travail en équipe : collaborer, communiquer et planifier un projet, afin de construire un livrable du début à la fin.
  • Appliquer les principes éthiques dans la conduite de recherches et dans l'utilisation de ressources, en respectant les droits d'auteurs et construire une bibliographie qui respecte les normes APA.
 

Fondamentaux du droit

  • Comprendre, connaître et savoir appliquer les principes juridiques (droit d'auteur, droit à l'image, droit des marques, des logiciels) applicables à des cas pratiques liés au domaine du jeu vidéo.
  • Se servir de cas d'actualité et interagir entre étudiants sur ceux-ci.
  • Développer un processus de réflexion sur des cas juridiques liés au domaine du jeu vidéo.
 

Approche éthique des intelligences artificielles

  • Comprendre les concepts de base de l'intelligence artificielle.
  • Comprendre les défis éthiques et sociétaux de l'intelligence artificielle.
  • Etre conscient des limites et des cas d'utilisation de l'intelligence artificielle.
Savoirs et compétences prérequis :
/  
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
Cours théoriques et pratiques, travaux individuels et/ou en groupe. 

 

Notre offre de formation repose sur une pédagogie par projet. Ce faisant, les étudiant-es sont amené-es à mobiliser les ressources de chaque chapitre dans un projet transversal, dont le briefing complet et les modalités d'évaluation sont communiqués en début de parcours. La validation du projet en tant qu'épreuve intégrée est toutefois tributaire de la participation et de l'engagement des étudiantes dans les différentes activités qui leur sont proposées, sans quoi la note de l'UE peut être momentanément bloquée à 0/20 tant qu'ils ou elles ne se mettent pas en ordre.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride) :
Enseignement hybride
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Voir espace institutionnel de l'UE
Modalités d'évaluation et critères :
Mode d'évaluation : remise de travaux en distanciel.

Organisation de l'évaluation : remise de travaux sur Teams

Type d'évaluation : épreuve pour l'UE. Les consignes et les critères d'évaluation sont communiqués dans l'espace Teams "Briefings".

Type d'examen : production d'écrit

Modalité de cotation : Épreuve pour l'UE = 100% de la note.
Stage(s) :
Remarques organisationnelles :
  • Implantation : Namur
  • Organisation horaire de la formation : enseignement en horaire du jour
  • Organisation horaire de l'UE : voir hyperplanning via https://heaj-planning.hyperplanning.fr/hp/etudiant
Contacts :