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WARNING : 2025-2026 version of the course specifications
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| METG0002-1 | |||||
Méthodologie Générale
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Volume horaire :
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| Droit d'auteur : Méthodologie des études supérieures : Analyse critique de l'intelligence artificielle - IA : Fondamentaux OS et hardware : |
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Number of credits :
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Lecturer :
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| Droit d'auteur : Fabrice HAMBERSIN
Méthodologie des études supérieures : Raphaël ANTOINE, Maxime BODET, Isabelle RIVART Analyse critique de l'intelligence artificielle - IA : François BOURGAUX Fondamentaux OS et hardware : Yves DUBOIS |
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Référent UE :
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| Yves DUBOIS | |||||
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Language(s) of instruction :
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| French language | |||||
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Organisation and examination :
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| Teaching in the first semester, review in January | |||||
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Units courses prerequisite and corequisite :
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| Prerequisite or corequisite units are presented within each program | |||||
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Learning unit contents :
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Droit d'auteur
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| Partie 1 : Droit d'auteur Partie 2 : Droit à la marque Partie 3 : Libres de droits et IA Partie 4 : Logiciels Partie 5 : Droit à la vie privée / RGPD Partie 6 : Droit à l'image Partie 7 : Mentions légales sur Internet Partie 8 : Liberté d'expression / de création er limitations de celles-ci |
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Méthodologie des études supérieures
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Analyse critique de l'intelligence artificielle - IA
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| À travers les 3 âges de l'informatique, la vallée de l'étrange, le déterminisme enchanté et la notion de megamachine sera abordé les conditions matérielles des IA, l'identification des données, la Cybernétique, le Machine Learning, le Deep Learning et les réseaux neuronaux jusqu'au rapport au langage et les usages dans le domaine de la création. Capacité d'analyse et développement d'un point de vue personnel sur l'usage et le fonctionnement des intelligences artificielles |
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Learning outcomes of the learning unit :
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Droit d'auteur
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| Connaître les principes et savoir les appliquer à des cas pratiques liés à l'activité professionnelle des Infographistes | |||||
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Méthodologie des études supérieures
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Au terme de l'UE, l'étudiant.e sera capable de :
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Prerequisite knowledge and skills :
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Méthodologie des études supérieures
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Planned learning activities and teaching methods :
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Droit d'auteur
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Méthodes d'enseignement :
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Méthodologie des études supérieures
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Analyse critique de l'intelligence artificielle - IA
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| Cours théoriques Travaux de groupes Travaux individuels L'utilisation d'IA n'est pas autorisée dans le cadre de ce cours sauf mention spécifique! |
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Mode of delivery (face to face, distance learning, hybrid learning) :
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Droit d'auteur
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| Enseignement présentiel, à distance ou hybride. | |||||
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Méthodologie des études supérieures
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Analyse critique de l'intelligence artificielle - IA
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| Enseignement hybride | |||||
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Recommended or required readings :
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Droit d'auteur
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| Lectures recommandées : recueil de textes et articles spécialisés d'actualité Support de cours : syllabus personnel et notes de cours Il est recommandé de prendre des notes de cours et de s'entraîner à faire des cas pratiques. Un support écrit en version PDF sera fourni mais les notes de cours suffisent. |
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Méthodologie des études supérieures
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Analyse critique de l'intelligence artificielle - IA
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| Support de cours:
espace institutionnel du cours Lectures obligatoires: aucune Lectures recommandées: Kate Crawford, Contre-atlas de l'intelligence artificielle, traduit par Laurent Bury, Éditions Zulma, 2022 Anthony Masure, Design sous artifice : la création au risque du machine learning, head-publishing, 2023 - lire en ligne: https://head-publishing.ch/longread/design-sous-artifice-la-creation-au-risque-du-machine-learning Dominique Cardon, À quoi rêvent les algorithmes, nos vies à l'heure des big data, Seuil, 2015 |
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Assessment methods and criteria :
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Droit d'auteur
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| Mode d'évaluation : distanciel Organisation de l'évaluation : travail écrit de groupe à rendre sur TEAMS Type d'évaluation : épreuve pour l'activité d'apprentissage Modalités de cotation : 100 % des points seront attribués lors de l'évaluation du travail écrit de groupe Type de questionnaire : Travail écrit de groupe contenant l'analyse juridique d'une création (cf. briefing) |
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Méthodologie des études supérieures
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Analyse critique de l'intelligence artificielle - IA
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| Mode d'évaluation :
remise sur Teams Organisation de l'évaluation : Remise de travaux en mode conversation via Teams Type d'évaluation : Évaluation continue = 100% de la note Modalités d'évaluation identiques d'une session à l'autre |
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Work placement(s) :
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Organizational remarks :
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Méthodologie des études supérieures
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Analyse critique de l'intelligence artificielle - IA
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| Implantation:
Namur Organisation horaire de la formation: enseignement en horaire de jour Organisation horaire de l'UE: voir hyperplanning : https ://heaj-planning.hyperplanning.fr/hp/etudiant |
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Contacts :
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Droit d'auteur
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| Fabrice Hambersin Fabrice.hambersin@heaj.be |
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Méthodologie des études supérieures
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| Les contacts à distance se prennent exclusivement par email à l'adresse de l'enseignant concerné. | |||||
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Analyse critique de l'intelligence artificielle - IA
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| Privilégiez la conversation Teams
Si nécessaire mais moins rapide, un email: francois.bourgaux@heaj.be |
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