Une Unité de recherches du Centre de droit privé, au coeur du FabLab ULB

Le JurisLab est une Unité de recherches consacrée au Droit de la création et de l’innovation. Inscrit dans une approche interdisciplinaire, le JurisLab est installé dans le FabLab ULB où ses membres collaborent avec des académiques et scientifiques issus d’autres Facultés de l’ULB.

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Axes de recherche

Propriété intellectuelle, secrets d’affaires, données et intelligence artificielle

Le développement de l’intelligence artificielle (IA) interroge la place, le rôle et le fonctionnement du droit de la propriété intellectuelle (PI), envisagé originellement en considération des capacités de l’être humain. Le droit des données en construction et la protection des secrets d’affaire viennent complexifier le cadre juridique et concurrencer le droit de la PI pour réguler une création et une innovation désormais dématérialisée. Cet axe de recherches vise à explorer les possibilités de l’IA au service de la PI ainsi que les défis de l’IA vis-à-vis de la PI.

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Créations et science ouvertes

Le modèle propriétaire de la propriété intellectuelle (PI), conçu et adapté pour certains modèles et contextes de création, a montré ses limites dans certaines situations, spécialement dans le domaine de la fabrication numérique. Le principe d’ouverture est manifeste également dans le domaine de la recherche scientifique. Ancré dans l’expérience du FabLab ULB, cet axe de recherches vise à analyser les pratiques et l’adaptation du droit de la PI dans les processus de création, de recherche et d’innovation fondés sur l’intelligence collective et l’open source/access/data.

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Consommation, marques, concurrence et données personnelles

Le consommateur est au centre de l’attention de notre modèle économique et joue un rôle pivot dans différentes branches du droit, …

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Innovation et droit

Le régime juridique applicable à toute activité créative et/ou innovante est éclaté entre diverses branches et sources du droit, concurrencées désormais par d’autres normes de diverses nature. En résulte un schéma complexe, aux contours indéterminés, qui participe d’un “droit de l’innovation” émergent. Cet axe de recherches vise à dégager la systématique et les principes gouvernant les rapports entre innovation et droit.

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Art et droit

Les pratiques artistiques se jouent des catégories juridiques. Si le droit d’auteur apparaît comme le principal composant d’un “droit de l’art”, de nombreuses branches du droit concourent à son appréhension globale. Cet axe de recherches vise à investiguer les divers aspects juridiques de la création  artistique, de ses modes d’exploitation et de son financement.

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Innovations pédagogiques

L’enseignement du droit des créations intellectuelles et des innovations se révèle particulièrement complexe, spécialement eu égard à sa dimension profondément interdisciplinaire  et à l’importance de la pratique. L’élaboration d’un projet pédagogique et de méthodologies adaptées constitue dès lors un enjeu crucial. Cet axe de recherche vise à élaborer, tester et affiner des méthodes innovantes d’enseignement de ce droit à destination des juristes et non juristes.

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Thèses de doctorat

Anthony Bochon

Pour une théorie holistique du droit de l’innovation (en cours)

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Julien Cabay

L’objet de la protection du droit d’auteur – Contribution à l’étude de la liberté de création (2016)

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Lucas Costa dos Anjos

Can law ever be code? Algorithmic governance and explanation in Google’s black box (2021)

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Elodie Falla

Les dommages de masse: Propositions pour renforcer l’efficacité de l’action en réparation collective (2017)

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Natalia Kapetanaki

Refus d’accorder une licence relative à un brevet sur une séquence d’ADN : légitime exercice d’un droit exclusif ou abus de position dominante ? (2014)

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Andrée Puttemans

La protection des droits intellectuels par l’action en concurrence déloyale (1999)

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Jean-Ferdinand Puyraimond

Droit de retrait de l’auteur et droit des données (en cours)

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Thomas Vandamme

Algorithmic Confusion: A Transversal Study of Computational Trademark Similarity

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Anushtha Verma

Legal Aspects of Open Science : FAIROmics as a Case Study

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Zijun Yang

La protection contractuelle de l’auteur en droit comparé (Belgique, France, Chine) (en cours)

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Les membres du JurisLab

Activités

du JurisLab

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AnthroPI – AI-Driven Harmonisation of Similarity Assessment under the Intellectual Property Anthropocentric Framework: From Uncertain to Untrue

Buiding upon prior findings from the IPSAM project, this research aims at studying the impact of Artificial Intelligence (AI) technologies on the central role given to human perception under Intellectual Property (IP) laws anthropocentric framework.   The central research question is whether AI will drive harmonisation of IP similarities, replacing the uncertainty under current case law by machine-made rules that are not faithful to the law, hence untrue. The research focuses on the similarity assessment that must be performed according to EU trademark law, design law, and copyright law (patent law will not be covered). In the frame of this research project, an interdisciplinary team consisting of an IP expert (the Principal Investigator – PI) and a postdoc researches in AI engineering, AI law and Cognitive psychology, will verify empirically whether the development and use of those tools can embed and abide by the judge-made rules for assessing IP similarities. Empirical findings will be collected through four Working Packages (WP) dedicated to the engineering of AI-powered IP similarity assessment tools (WP1), the transparency and explainability of such tools (WP2), the automations biases in their use (WP3), and the challenged they pose to the anthropocentric approach of similarity assessment in IP laws (WP4). Results of this research are expected to fill gaps in the state of the art in an entirely innovative way and to explore new avenues in IP theory and algorithmic regulation.   More info soon.
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Algorithmic Confusion: A Transversal Study of Computational Trade Mark Similarity

T. Vandamme, Algorithmic Confusion: A Transversal Study of Computational Trade Mark Similarity, Doctoral Thesis in Engineering and Technology, ULB, 2025, 227 p. Supervisors: Julien Cabay (JurisLab), Olivier Debeir (LISA) Jury : Jean-Marc Deltorn (Université de Strasbourg), Dev Gangjee (University of Oxford), Aniket Kesari (Fordham University, NYC), Matei Mancas (Université de Mons), Andrée Puttemans (ULB), Dimitris Sacharidis (ULB) Recent advancements in Artificial Intelligence (AI) have generated significant optimism across various fields, including Trade Mark (TM) Law. In particular, AI-driven TM retrieval systems promise to streamline the registration process by accurately identifying similar prior marks. Within the European Union, this process hinges on the complex legal test known as the Likelihood of Confusion (LoC), which includes a multifactorial assessment of the similarity of the signs. This thesis undertakes a comprehensive, transversal study to evaluate how effectively current AI systems can translate this central aspect of the legal standard into functional algorithms. By conducting a comparative analysis of two closed-source TM search engines provided by public Intellectual Property offices (namely the Benelux Office for Intellectual Property – BOIP and the European Union Intellectual Property Office – EUIPO), alongside an in-depth review of the state of the art algorithm, we assess the true capabilities of these systems and expose major methodological flaws in the development of those technologies. We curate and release two new benchmark datasets rooted in case law, aimed at enhancing the relevance and precision of these AI tools. This thesis raises the confusion around those algorithms and their ability to perform the ad-hoc similarity assessment at the heart of the confusion test, while also offering insights into the challenges and limitations of algorithmic regulation and the indispensable need for AI accountability.
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