Le cours se compose de deux éléments:

1. Des cours théoriques, mais illustrés, expliquant les principes de bonne gestion de risques qui sont marqués par la complexité technique, l'incertitude scientifique et l'ambiguïté des interprétations, opinions et perceptions sur le sujet de risque. Ces principes sont inspirés de ISO 31000, et précisés par le Centre pour la Gouvernance des Risques (IRGC) de l'EPFL, notamment pour les risques émergents et systémiques.

2. Des cas pratiques où les étudiants appliquent ces principes à un sujet de risque. Les sujets proposés sont dans plusieurs domaines:

• technologies digitales: machine learning, blockchain
• exploitation de l'espace: débris orbitaux
• techniques d'ingénierie du climat
• biologie synthétique: modification et forçage génétique
• matériaux avancés

Dans chaque cas, les étudiants analysent et discutent des risques potentiels de ces technologies, et évaluent leur acceptabilité, notamment en fonction des bénéfices attendus. Finalement, ils forment leur opinion sur des questions comme:

• dans quelles circonstances est-ce acceptable d'autoriser l'utilisation d'une technologie prometteuse mais aussi potentiellement dangereuse?
• comment prendre les bonnes décisions, quand il n'est pas possible de quantifier, ni même souvent de décrire précisément le risque?
• comment encourager l'innovation tout en respectant les principes de précaution, éthique ou de durabilité?

Les discussions de sujets de risque (cas pratiques) se font par:

• présentations orales des sujets par les étudiants
• débats en cours

Plan de cours:

Quatre semaines de cours théoriques, réparties dans le semestre

1. introduction, présentation du cours, illustrations, discussion sur les sujets de risques qui seront abordés
2. principes et outils de gouvernance des risques, illustrations (1)
3. principes et outils de gouvernance des risques, illustrations (2)
4. risques émergents et risques systémiques

Dix semaines de cas pratiques, parfois avec un intervenant extérieur

1. technologies digitales: applications de machine learning, blockchain
2. (suite)
3. exploitation de l'espace: débris orbitaux
4. (suite)
5. techniques d'ingénierie du climat
6. (suite)
7. biologie synthétique
8. (suite)
9. matériaux avancés
10. test écrit

Deux évaluations:

• poster ou présentation orale
• test (semaine 14)