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Sébastien Meeùs

Chercheur

Courriel : sebastien.meeus@umontreal.ca

Sébastien Meeùs est doctorant en droit à l’Université Libre de Bruxelles en cotutelle avec l’Université de Montréal. Assistant de recherche à HEC Paris au sein du Smart Law Hub, il occupe aussi le poste d’assistant à l’enseignement du cours de Tech Law (HEC Paris), du Digital Transformation : Payments (HEC Paris & Stockholm School of Economics) et enfin dans le cadre du nouveau cours de Data Law de l’Université Libre de Bruxelles.
Ses centres d’intérêt circonvoluent autour du droit des nouvelles technologies ainsi que de leur impact pour chaque acteur impliqué : les utilisateurs, les entreprises et les autorités de contrôle. En parfaite adéquation avec ces enjeux, l’interdisciplinarité et la collaboration avec le domaine de la science des données seront de mise.
In fine, appliquer le droit à la technologie par la technologie est l’une des manières de concilier le droit et l’intelligence artificielle dans un environnement numérique. Une réflexion sur les règles entourant cette relation s’impose afin de répondre adéquatement aux besoins de tous les acteurs de la chaîne de traitement des données notamment par l’établissement de la responsabilité démontrable via des dispositifs algorithmes de vérification de la conformité.
Titulaire d’une licence en Droit et d’un Master à finalité économique et social de l’Université Libre de Bruxelles, d’un Master de spécialisation en Droit des Technologies de l’Information et de la Communication de l’Université de Namur et ayant suivi le programme d’échange en technologies avancé de l’Université de Montréal, Sébastien Meeùs a entamé son doctorat au sein de la Faculté de Droit de l’Université de Montréal lors de la session d’Automne 2021.
Publications :
• Meeùs, S., « Chapter 3 - Mandatory Information under GDPR : A Conceptual Model for Automated Privacy Policy Analysis » in Jacquemin, H. (ed.), Time to Reshape the Digital Society, 1e edition, Bruxelles, Larcier, 2021, p. 115-133
• Savelka, J. et al., 2021. Lex Rosetta : transfer of predictive models across languages, jurisdictions, and legal domains. Proceedings of the Eighteenth International Conference on Artificial Intelligence and Law. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 129–138. DOI :https://doi.org/10.1145/3462757.3466149
• Rajaa El Hamdani, Majd Mustapha, David Restrepo Amariles, Aurore Troussel, Sébastien Meeùs, and Katsiaryna Krasnashchok. 2021. A combined rule-based and machine learning approach for automated GDPR compliance checking. Proceedings of the Eighteenth International Conference on Artificial Intelligence and Law. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 40–49. DOI :https://doi.org/10.1145/3462757.3466081

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